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应用多元分析(第四版)-王学民

丛书名:高等院校精品课系列教材
著(译)者:王学民
资源下载:无资源下载
责任编辑:何苏湘
字       数:492千字
开       本:16 开
印       张:19
出版版次:1-1
出版年份:2014-08-01
书       号:978-7-5642-1917-8/F.1917
纸书定价:36.00元   教师会员可用500积分申请样书

  本书第四版的绝大部分内容,作者讲授过十多次,积累了非常丰富的教学经验。该书历经了三次重大修改历时15年,是国内难得的多元统计分析优秀教材,并获优秀教材一等奖、上海高校市级精品课程、上海市教委重点课程建设项目。 本教材有如下一些特点:         (1)全书对数学基础知识的要求较低,只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概

  •   本书第四版的绝大部分内容,作者讲授过十多次,积累了非常丰富的教学经验。该书历经了三次重大修改历时15年,是国内难得的多元统计分析优秀教材,并获优秀教材一等奖、上海高校市级精品课程、上海市教委重点课程建设项目。
    本教材有如下一些特点:
           (1)全书对数学基础知识的要求较低,只需读者掌握初步的微积分、线性代数和概率统计知识。(2)书中提供的大量例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学等领域中的应用,书后给出了习题参考答案,并对稍有难度的习题给出了提示或解答。(3)每一章后面都附有《SAS的应用》,使用的是SAS9.3版本。此外,本教材还配有电子版相应的《JMP的应用》和《SPSS的应用》,这三款统计软件读者可选择使用。
            全书共分十章。第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识,这是全书的基础。第二章至第四章介绍的基本上是一元统计推广到多元统计的内容,主要阐述了多元分布的基本概念和多元正态分布及其统计推断。第五章至第十章是多元统计独有的内容,这部分内容具有很强的实用性,特别是介绍了各种降维技术,将原始的多个指标化为少数几个综合指标,以便于对数据进行分析。
            本书适合于经管类院校统计专业本科教学。
     




  • 前言(1)

    第一章矩阵代数(1)
    §1.1定义(1)
    §1.2矩阵的运算(3)
    §1.3行列式(5)
    §1.4矩阵的逆(7)
    §1.5矩阵的秩(8)
    §1.6特征值、特征向量和矩阵的迹(9)
    §1.7正定矩阵和非负定矩阵(14)
    §1.8特征值的极值问题(15)
    小结(17)
    附录11SAS的应用(18)
    习题(19)

    第二章随机向量(21)
    §2.1多元分布(21)
    §2.2数字特征(25)
    §2.3欧氏距离和马氏距离(31)
    *§2.4随机向量的变换(34)
    *§2.5特征函数(35)
    小结(36)
    附录21SAS的应用(37)
    习题(38)

    第三章多元正态分布(40)
    §3.1多元正态分布的定义(40)
    §3.2多元正态分布的性质(43)
    §3.3极大似然估计及估计量的性质(48)
    §3.4复相关系数和偏相关系数(51)
    §3.5和(n-1)S的抽样分布(57)
    *§3.6二次型分布(58)
    小结(59)
    附录31SAS的应用(59)
    附录32§3.2中若干性质的数学证明(66)
    习题(68)

    第四章多元正态总体的统计推断(71)
    §4.1一元情形的回顾(71)
    §4.2单个总体均值的推断(75)
    §4.3两个总体均值的比较推断(81)
    §4.4轮廓分析(85)
    §4.5多个总体均值的比较检验(多元方差分析) (91)
    §4.6协方差矩阵相等性的检验(95)
    §4.7总体相关系数的推断(96)
    小结(98)
    附录41SAS的应用(99)
    附录42若干推导(104)
    附录43威尔克斯Λ分布的定义及基本性质(107)
    习题(107)

    第五章判别分析(112)
    §5.1引言(112)
    §5.2距离判别(113)
    §5.3贝叶斯判别(122)
    §5.4费希尔判别(129)
    §5.5逐步判别(137)
    小结(140)
    附录51SAS的应用(141)
    习题(150)

    第六章聚类分析(153)
    §6.1引言(153)
    §6.2距离和相似系数(153)
    §6.3系统聚类法(156)
    §6.4动态聚类法(175)
    小结(177)
    附录61SAS的应用(178)
    附录62若干公式的推导(184)
    习题(186)

    第七章主成分分析(188)
    §7.1引言(188)
    §7.2总体的主成分(189)
    §7.3样本的主成分(195)
    小结(208)
    附录71SAS的应用(209)
    附录72(7.3.11)式的证明(214)
    习题(214)

    第八章因子分析(217)
    §8.1引言(217)
    §8.2正交因子模型(218)
    §8.3参数估计(221)
    §8.4因子旋转(226)
    §8.5因子得分(232)
    小结(237)
    附录81SAS的应用(237)
    习题(243)

    第九章对应分析(245)
    §9.1引言(245)
    §9.2行轮廓和列轮廓(245)
    §9.3独立性的检验和总惯量(248)
    §9.4行、列轮廓的坐标(251)
    §9.5对应分析图(252)
    小结(259)
    附录91SAS的应用(260)
    附录92若干推导(264)
    习题(265)

    第十章典型相关分析(266)
    §10.1引言(266)
    §10.2总体典型相关(266)
    §10.3样本典型相关(271)
    §10.4典型相关系数的显著性检验(275)
    小结(276)
    附录101SAS的应用(276)
    习题(279)

    附录习题参考答案及部分解答(281)

    参考文献(297)
     

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