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应用多元统计分析（第5版英文版）

应用多元统计分析（第5版英文版）

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作者: [美] 约翰逊（Richard A.Johnson）著

出版社: 中国统计出版社

出版时间: 2003-05

版次: 1

ISBN: 9787503740992

定价: 68.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 767页

字数: 1420千字

正文语种: 英语

丛书: 外国优秀统计学教材系列丛书·影印版

分类: 社会文化

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26人买过

　　21世纪的竞争是人才的竞争，是全球性人才培养机制较量。
　　如何培养面向现代化、面向世界、面向未来的高素质的人才成为我国人才培养的当务之急。为此，教育部发出通知，倡导在全国普通高等学校中使用原版外国教材，进行双语教学，培养适应经济全球化的人才。
　　为了响应教育部的号召，促进统计教材的改革，培养既懂统计专业知识又具备较高英语语言能力的统计人才，全国统计教材编审委员会在国家统计局领导的大力支持下，组织引进了这套“外国优秀统计学教材”。前言
1 多元分析的各个方面
1．1 介绍
1．2 多元方法的应用
1．3 组织数据
1．4 数据的显示和图表示
1．5 距离
1．6 最终说明

2 矩阵代数和随机向量
2．1 介绍
2．2 矩阵和向量代数的一些基础
2．3 正定矩阵
2．4 平方根矩阵
2．5 随机向量和矩阵
2．6 均值向量和协方差矩阵
2．7 矩阵不等式和最大化

3 样本几何学和随机抽样
3．1 介绍
3．2 样本几何学
3．3 随机样本和样本平均与协方差矩阵的期望值
3．4 广义方差
3．5 作为矩阵运算形式的样本平均、方差和相关
3．6 变量线性组合的样本值

4 多元正态分布
4．1 介绍
4．2 多元变量正态密度及其性质
4．3 多元正态分布的抽样和最大似然估计
4．4 X和S的抽样分布
4．5 X和S的大样本性质
4．6 评估正态性假定
4．7 检测离群值和清理数据
4．8 变换到近似正态

5 关于均值向量的推断
5．1 介绍
5．2 go作为正态总体均值的合理性
5．3 HotellingT2和似然比检验
5．4 置信区域和成分均值的同时比较
5．5 有关一个总体均值向量的大样本推断
5．6 多元质量控制图
5．7 当有缺失值时的关关均值向量的推断
5．8 由于多变量观测值依赖于时间而造成的困难

6 几个多元均值的比较
6．1 介绍
6．2 配对比较和重复度量设计
6．3 二总体的均值向量的比较
6．4 比较几个多元总体均值（单向Manova）
6．5 处理效应的同时置信区间
6．6 双向多元方差分析
6．7 纵断面分析
6．8 重复测量设计和增长曲线
6．9 分析多元变量模型的看法和策略

7 多元线性回归模型
7．1 介绍
7．2 经典线性回归模型
7．3 最小二乘估计
7．4 关于回归模型的推断
7．5 基于估计回归函数的推断
7．6 模型的核对和回归的其他方面
……
内容简介:
　　21世纪的竞争是人才的竞争，是全球性人才培养机制较量。
　　如何培养面向现代化、面向世界、面向未来的高素质的人才成为我国人才培养的当务之急。为此，教育部发出通知，倡导在全国普通高等学校中使用原版外国教材，进行双语教学，培养适应经济全球化的人才。
　　为了响应教育部的号召，促进统计教材的改革，培养既懂统计专业知识又具备较高英语语言能力的统计人才，全国统计教材编审委员会在国家统计局领导的大力支持下，组织引进了这套“外国优秀统计学教材”。
目录:
前言
1 多元分析的各个方面
1．1 介绍
1．2 多元方法的应用
1．3 组织数据
1．4 数据的显示和图表示
1．5 距离
1．6 最终说明

2 矩阵代数和随机向量
2．1 介绍
2．2 矩阵和向量代数的一些基础
2．3 正定矩阵
2．4 平方根矩阵
2．5 随机向量和矩阵
2．6 均值向量和协方差矩阵
2．7 矩阵不等式和最大化

3 样本几何学和随机抽样
3．1 介绍
3．2 样本几何学
3．3 随机样本和样本平均与协方差矩阵的期望值
3．4 广义方差
3．5 作为矩阵运算形式的样本平均、方差和相关
3．6 变量线性组合的样本值

4 多元正态分布
4．1 介绍
4．2 多元变量正态密度及其性质
4．3 多元正态分布的抽样和最大似然估计
4．4 X和S的抽样分布
4．5 X和S的大样本性质
4．6 评估正态性假定
4．7 检测离群值和清理数据
4．8 变换到近似正态

5 关于均值向量的推断
5．1 介绍
5．2 go作为正态总体均值的合理性
5．3 HotellingT2和似然比检验
5．4 置信区域和成分均值的同时比较
5．5 有关一个总体均值向量的大样本推断
5．6 多元质量控制图
5．7 当有缺失值时的关关均值向量的推断
5．8 由于多变量观测值依赖于时间而造成的困难

6 几个多元均值的比较
6．1 介绍
6．2 配对比较和重复度量设计
6．3 二总体的均值向量的比较
6．4 比较几个多元总体均值（单向Manova）
6．5 处理效应的同时置信区间
6．6 双向多元方差分析
6．7 纵断面分析
6．8 重复测量设计和增长曲线
6．9 分析多元变量模型的看法和策略

7 多元线性回归模型
7．1 介绍
7．2 经典线性回归模型
7．3 最小二乘估计
7．4 关于回归模型的推断
7．5 基于估计回归函数的推断
7．6 模型的核对和回归的其他方面
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