多元统计分析/李亚杰_PDF下载[81MB-百度云]李亚杰

内容简介

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　　《多元统计分析/普通高等教育“十三五”规划教材》主要介绍多元统计分析的理论和方法。全书共14章，内容包括绪论、多变量的可视化、多元分布的基本概念及数字特征、多元统计量及抽样分布、多元正态分布的参数估计和假设检验、相关性度量、主成分分析、因子分析、典型相关分析、对应分析、聚类分析、判别分析、定性数据的建模方法、多维标度分析。《多元统计分析/普通高等教育“十三五”规划教材》在介绍各种多元统计分析理论和方法时，由浅入深，注重理论联系实际，通过通俗易懂的案例进行从数据到结论的分析，以适合不同层次读者的需求。　　《多元统计分析/普通高等教育“十三五”规划教材》可作为高等院校数学、计算机、管理等专业的本科生教材，也可作为非数学专业的研究生和广大工作者的参考书。

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第1章绪论：爱上多元统计学1．1 什么是多元统计分析1．2 多元统计分析的主要内容和方法1．3 多元统计分析的主要应用1．4 小贴士1．5 习题第2章多变量的可视化2．1 轮廓图2．2 雷达图2．3 调和曲线图2．4 散点图2．5 脸谱图2．6 星座图2．7 小贴士2．8 习题第3章多元分布的基本概念及数字特征3．1 多维随机向量及概率分布3．1．1 多维随机向量3．1．2 多维随机向量的概率分布3．1．3 条件分布和独立性3．2 随机向量的数字特征3．2．1 随机向量的数学期望3．2．2 随机向量的协方差阵3．2．3 随机向量x和y的协方差阵3．2．4 随机向量x的相关系数矩阵3．2．5 协方差阵和相关系数矩阵的关系3．2．6 随机向量的二次型3．3 多元正态分布及其性质3．3．1 多元正态分布的定义3．3．2 多元正态分布的基本性质3．3．3 多元正态的几何直观3．4 习题第4章多元统计量及抽样分布4．1 多元样本和常见统计量4．1．1 多元样本4．1．2 常见统计量4．2 抽样分布和相关定理4．2．1 随机矩阵x的分布4．2．2 X2分布与wishart分布4．2．3 t分布与霍特林T2分布4．2．4 F分布与威尔克斯A分布4．3 小贴士4．4 习题第5章多元正态分布的参数估计和假设检验5．1 多元正态分布的参数估计5．1．1 旌陀的极大似然估计5．1．2 旌陀的极大似然估计的基本性质5．2 多元正态分布的假设检验5．2．1 均值向量的检验5．2．2 协差阵的检验5．3 案例分析及软件操作5．3．1 多元正态性检验5．3．2 多元正态分布均值和方差的检验5．3．3 形象分析5．4 习题第6章相关性度量6．1 相关性研究的角度6．1．1 不变性6．1．2 阿达马不等式6．1．3 判别信息量和熵6．2 相关性度量的常见方法6．2．1 简单相关分析6．2．2 偏相关分析6．3 距离与相似系数6．3．1 常见距离6．3．2 距离分类与数据标准化6．4 小贴士6．5 习题第7章主成分分析7．1 什么是主成分分析7．2 总体主成分7．2．1 总体主成分的定义7．2．2 总体主成分的推导7．2．3 总体主成分的性质7．2．4 标准化变量的主成分及其性质7．2．5 主成分的几何意义7．3 样本主成分及其性质7．3．1 样本主成分7．3．2 样本主成分的性质7．3．3 案例分析及软件操作7．4 习题第8章因子分析8．1 什么是因子分析8．1．1 Spearman的因子分析8．1．2 一般的因子分析初探8．1．3 因子分析的基本思想8．2 因子分析的数学模型8．2．1 数学模型8．2．2 因子模型中各个量的统计意义8．3 因子载荷阵的估计方法8．3．1 主成分法8．3．2 主因子法8．3．3 极大似然法8．4 因子旋转8．5 因子得分8．5．1 *小二乘法8．5．2 回归法8．5．3 因子分析与主成分分析的区别8．5．4 因子分析的步骤及案例分析8．6 小贴士8．7 习题第9章典型相关分析9．1 什么是典型相关分析9．2 总体的典型变量和典型相关9．2．1 总体的典型变量和典型相关系数的定义9．2．2 总体的典型变量和典型相关系数的求法9．2．3 典型变量的性质9．3 样本典型相关分析9．3．1 样本典型相关变量和典型相关系数9．3．2 典型相关分析的检验9．3．3 样本典型变量的得分值9．3．4 典型变量的冗余分析9．3．5 案例分析及软件操作9．4 小贴士9．5 习题第10章对应分析10．1 什么是对应分析10．1．1 对应分析的起源和概念10．1．2 对应分析与因子分析10．1．3 列联表分析10．2 对应分析的方法和原理10．2．1 对应分析的几个基本概念10．2．2 对应分析的基本思想10．2．3 对应分析的案例分析和软件操作10．3 习题第11章聚类分析11．1 什么是聚类分析11．1．1 聚类分析的思想11．1．2 聚类分析的方法11．2 聚类统计量11．2．1 样品间的相似性度量：距离11．2．2 变量间的关联性度量：相似系数11．2．3 关联测度11．2．4 数据的变换方法11．3 谱系聚类法11．3．1 类间距离及递推公式11．3．2 系统聚类方法的统一11．4 快速聚类法l1．5 习题第12章判别分析12．1 什么是判别分析12．2 距离判别法12．3 费歇判别法12．4 贝叶斯判别法12．5 习题第13章定性数据的建模方法13．1 什么是定性数据分析13．2 对数线性模型13．3 Logistic回归13．4 习题第14章多维标度分析14．1 什么是多维标度分析14．2 古典多维标度分析14．2．1 已知距离矩阵时CMDS解14．2．2 已知相似系数矩阵时CMDS解14．3 非度量多维标度法14．3．1 非度量方法的思想14．3．2 非度量方法的做法14．3．3 多维标度法在SPsS中的实现14．3．4 多维标度法值得注意的几个问题14．4 习题附录 SPSS软件入门知识参考文献