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应用多元统计分析(第四版)


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应用多元统计分析(第四版)
  • 书号:9787030673206
    作者:朱建平
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:16
  • 页数:225
    字数:356000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2021-01-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥42.00元
    售价: ¥42.00元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书为“十二五”普通高等教育本科国家级规划教材,同时也是教育部高等学校统计学类专业教学指导委员会推荐教材。本书努力贯彻“少而精”的原则,力求以统计思想为主线,以R语言为工具,深入浅出地介绍各种多元统计方法的理论和应用。主要内容包括:多元统计分析概述、多元正态分布的参数估计、多元正态分布均值向量和协差阵的检验、判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、相应分析、典型相关分析、多维标度法、多变量的可视化分析等。特别是,本书将R语言的学习和案例分析有机结合,体现了多元统计分析方法的应用。
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全部咨询(共2条问答)

  • wx_阿白26731 ( 2023-10-11 18:04:44 )

    您好,我们本学期选择了朱建平老师编写的《应用多元统计分析》教材,现向您申请该教材的课件、案例习题数据及电子材料,望您看到回复。谢谢祝好

  • qq_邢巍(信息与机电学院)55193 ( 2021-11-05 00:23:32 )

    请问如何申请朱建平编写的应用多元统计分析(第四版)的电子课件PPT,谢谢

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    第一章 多元统计分析概述 1
    第一节 引言 1
    第二节 大数据时代的多元统计分析 2
    第三节 应用背景 3
    第四节 计算机在统计分析中的应用 7
    思考与练习 8
    第二章 多元正态分布的参数估计 9
    第一节 引言 9
    第二节 基本概念 9
    第三节 多元正态分布 14
    第四节 参数估计的一般理论 17
    第五节 实例分析与计算机实现 23
    思考与练习 26
    第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28
    第一节 引言 28
    第二节 均值向量的检验 28
    第三节 协差阵的检验 36
    第四节 实例分析与计算机实现 38
    思考与练习 45
    第四章 判别分析 49
    第一节 引言 49
    第二节 距离判别法 49
    第三节 贝叶斯判别法 54
    第四节 费希尔判别法 56
    第五节 实例分析与计算机实现 60
    思考与练习 66
    第五章 聚类分析 69
    第一节 引言 69
    第二节 相似性的量度 69
    第三节 系统聚类分析法 72
    第四节 K均值聚类分析 81
    第五节 有序样品的聚类分析法 83
    第六节 实例分析与计算机实现 87
    思考与练习 103
    第六章 主成分分析 107
    第一节 引言 107
    第二节 主成分的几何意义及数学推导 107
    第三节 主成分的性质 111
    第四节 主成分分析应用中应注意的问题 112
    第五节 实例分析与计算机实现 114
    思考与练习 122
    第七章 因子分析 125
    第一节 引言 125
    第二节 因子分析模型 125
    第三节 因子载荷矩阵求解 129
    第四节 公共因子重要性的分析 132
    第五节 实例分析与计算机实现 136
    思考与练习 144
    第八章 相应分析 148
    第一节 引言 148
    第二节 列联表 148
    第三节 相应分析的基本理论 151
    第四节 相应分析中应注意的问题 153
    第五节 实例分析与计算机实现 154
    思考与练习 158
    第九章 典型相关分析 161
    第一节 引言 161
    第二节 典型相关分析的基本理论 161
    第三节 样本典型相关分析 166
    第四节 典型相关分析应用中的几个问题 171
    第五节 实例分析与计算机实现 175
    思考与练习 179
    第十章 多维标度法 182
    第一节 引言 182
    第二节 古典多维标度法 183
    第三节 多维标度法中的几个问题 187
    第四节 实例分析与计算机实现 187
    思考与练习 191
    第十一章 多变量的可视化分析 193
    第一节 引言 193
    第二节 多个分类变量的可视化 193
    第三节 多个数值变量的可视化 197
    第四节 多个分类变量与数值变量的可视化 204
    思考与练习 205
    参考文献 206
    附录 207
    常用统计表 207
    R语言简介 215
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