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多元統計方法與計算/喬寶明/高教十三五 版權信息
- ISBN：9787564641139
- 條形碼：9787564641139 ; 978-7-5646-4113-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
多元統計方法與計算/喬寶明/高教十三五 內容簡介
多元統計分析是數理統計學的一個重要分支，是對多變量問題進行綜合統計分析的一種方法，在實際生產生活以及相關的理論分析中具有廣泛的應用。《多元統計方法與計算/高等教育“十三五”規劃教材》是針對普通高等院校數學與應用數學等數學類專業所編寫的本科生教材，主要介紹了多元正態分布的理論基礎、回歸分析、聚類分析、判別分析、主成分分析、因子分析、典型相關分析、對應分析，以及利用Matlab軟件進行多元統計分析與計算的基礎知識等內容，重點對各種多元統計分析方法的算法步驟和計算過程進行了詳細介紹，并結合具體實例給出了Matlab軟件的算法實現過程。 《多元統計方法與計算/高等教育“十三五”規劃教材》可作為數學與應用數學等數學專業的本科生教材，也可供工科、經濟、管理等專業的研究生選作教材或參考書，同時也可為從事統計及相關工作的科技和工程技術人員提供參考。
多元統計方法與計算/喬寶明/高教十三五 目錄
第1章 緒論
1．1 引言
1．2 隨機向量與多元分布
1．3 多元正態分布
1．4 多元統計數據
習題一
第2章 多元正態分布的參數估計
2．1 均值向量和協方差陣的*大似然估計
2．2 *大似然估計量的性質
習題二
第3章 多元正態分布的假設檢驗
3．1 三個重要的統計量及其分布
3．2 單個多元正態總體均值向量和協方差陣的檢驗
3．3 兩個多元正態總體均值向量和協方差陣的檢驗
3．4 多元方差分析
習題三
第4章 回歸分析
4．1 一個因變量的多元線性回歸
4．2 回歸變量的選擇
4．3 多因變量的多元線性回歸
習題四
第5章 聚類分析
5．1 聚類統計量
5．2 系統聚類法
5．3 K均值聚類法
習題五
第6章 判別分析
6．1 距離判別法
6．2 Bayes判別法
6．3 Fisher判別法
習題六
第7章 主成分分析
7．1 總體的主成分
7．2 樣本的主成分
習題七
第8章 因子分析
8．1 R型因子分析
8．2 因子模型參數的統計意義
8．3 正交旋轉與因子得分
習題八
第9章 典型相關分析
9．1 總體的典型相關分析
9．2 樣本的典型相關分析
習題九
第10章 對應分析
10．1 對應分析的基本原理
10．2 對應分析的計算
習題十
第11章 偏*小二乘法回歸
11．1 偏*小二乘法回歸的基本原理
11．2 偏*小二乘法的計算
習題十一
第12章 Matlab軟件應用基礎
12．1 Matlab軟件簡介
12．2 數組與矩陣
12．3 圖形繪制
12．4 Matlab軟件的統計分析功能
習題十二
附錄
附錄A 常用分布表
附錄B 部分例題程序代碼
參考文獻
1．1 引言
1．2 隨機向量與多元分布
1．3 多元正態分布
1．4 多元統計數據
習題一
第2章 多元正態分布的參數估計
2．1 均值向量和協方差陣的*大似然估計
2．2 *大似然估計量的性質
習題二
第3章 多元正態分布的假設檢驗
3．1 三個重要的統計量及其分布
3．2 單個多元正態總體均值向量和協方差陣的檢驗
3．3 兩個多元正態總體均值向量和協方差陣的檢驗
3．4 多元方差分析
習題三
第4章 回歸分析
4．1 一個因變量的多元線性回歸
4．2 回歸變量的選擇
4．3 多因變量的多元線性回歸
習題四
第5章 聚類分析
5．1 聚類統計量
5．2 系統聚類法
5．3 K均值聚類法
習題五
第6章 判別分析
6．1 距離判別法
6．2 Bayes判別法
6．3 Fisher判別法
習題六
第7章 主成分分析
7．1 總體的主成分
7．2 樣本的主成分
習題七
第8章 因子分析
8．1 R型因子分析
8．2 因子模型參數的統計意義
8．3 正交旋轉與因子得分
習題八
第9章 典型相關分析
9．1 總體的典型相關分析
9．2 樣本的典型相關分析
習題九
第10章 對應分析
10．1 對應分析的基本原理
10．2 對應分析的計算
習題十
第11章 偏*小二乘法回歸
11．1 偏*小二乘法回歸的基本原理
11．2 偏*小二乘法的計算
習題十一
第12章 Matlab軟件應用基礎
12．1 Matlab軟件簡介
12．2 數組與矩陣
12．3 圖形繪制
12．4 Matlab軟件的統計分析功能
習題十二
附錄
附錄A 常用分布表
附錄B 部分例題程序代碼
參考文獻
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