多元统计分析

目录

第 1章 多元分布 · 1
1.1分布和密度函数 · 1
1.2矩和特征函数 · 2
1.3多元随机向量变换 · 6
1.4多元正态分布 · 7
1.5样本分布和极限定理 · 9
1.6厚尾分布 · 13
1.7连接函数 · 33
1.8自助法 · 39
习题 · 42
第 2章 多元正态分布理论 · 45
2.1多元正态分布的基本性质 · 45
2.2威沙特分布 · 47
2.3霍特林 T 2分布 · 49
2.4球形分布和椭球形分布 · 50
习题 · 52
第 3章 基于因子的数据矩阵降维技术 · 55
3.1几何视角 · 55
3.2拟合 p维点云数据· 56
3.3拟合 n维的数据云 · 58
3.4子空间之间的联系 · 59
3.5实际应用 · 60
习题 · 64
第 4章 主成分分析 · 65
4.1标准化的线性组合 · 65
4.2主成分的应用 · 68
4.3对主成分的解释· 70
4.4主成分的渐近性质 · 73

4.5标准化的主成分分析 ·· 75

4.6主成分与因子分析 ·· 75


4.7共同主成分 · · 80
习题 · 81
第 5章 因子分析 · 83
5.1正交因子模型 · 83
5.2因子模型的估计问题 · 87
5.3因子得分及策略 · 91
5.4波士顿房价 · 92
习题 · 97
第 6章 聚类分析 · 99
6.1聚类分析简介 · 99
6.2个体间的邻近度 · 99
6.3聚类算法 · 103
6.4鸢尾花数据分析 · 107
习题 · 110
第 7章 判别分析 · 112
7.1已知分布的分配原则 · 112
7.2实际中的判别准则 · 116
习题 · 121
第 8章 对应分析 · 122
8.1背景 · 122
8.2卡方分解 · 123
8.3实际中的对应分析 · 125
8.4双标图 · 132
习题 · 133
第 9章 典型相关分析 · 135
9.1线性组合 · 135
9.2典型相关分析实践 · 138
9.3定性数据典型相关分析 · 140
习题 · 142
第 10章 多维标度分析 · 143
10.1 导言· 143
10.2 关心的问题 · 143
10.3 度量型多维标度分析 · 144

目 录
10.4 非度量型多维标度分析 · 148
习题 · 152
第 11章 联合分析 · 153
11.1 背景 · 153
11.2 实验设计 · 154
11.3 偏好排序的估计· 155
习题 · 159
附录 · 160
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