高级生物统计学

作者: 马寨璞编

出版社: 科学出版社

出版时间: 2016-01

版次: 01

ISBN: 9787030468024

定价: 58.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 320页

字数: 486千字

正文语种: 简体中文

分类: 自然科学

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　　《高级生物统计学》首先介绍了多维数据的组织与整理，给出了几种常见的数据可视化方法，然后介绍了多维随机变量与矩阵操作，为后续章节的学习提供了基础；本书主要介绍了判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析等的基本原理与实现。前言
第一章多维数据的组织与整理
第一节多维数据的组织
第二节多维数据的可视化
习题
第二章多元统计学与矩阵计算基础
第一节多维随机变量的一些概念
第二节多元正态分布
第三节WISHART分布
第四节HOTELLING分布
第五节WILKS分布
第六节多元随机变量的数字特征
第七节矩阵分解与导数
第八节数据读取的MATLAB实现
习题
第三章假设检验
第一节引言
第二节均值向量的检验
第三节协方差矩阵的检验
第四节实例计算
第五节假设检验的MATLAB实现
习题
第四章判别分析
第一节引言
第二节距离判别法
第三节Bayes判别法
第四节Fisher判别法
第五节判别分析的MATLAB实现
习题
第五章聚类分析
第一节引言
第二节相似性
第三节系统聚类法
第四节系统聚类分析MATLAB实现
第五节热图与聚类
第六节其他聚类方法
习题
第六章主成分分析
第一节引言
第二节主成分分析的几何解释与推广
第三节数学原理与主要性质
第四节主成分应用举例
第五节主成分分析的MATLAB实现
习题
第七章因子分析
第一节因子分析的基本概念
第二节因子模型
第三节载荷矩阵的求解
第四节因子旋转与得分
第五节因子分析详细算例
第六节因子分析的MATLAB实现
习题
第八章对应分析
第一节对应分析的基本思想
第二节对应分析数据的列联表表示
第三节对应分析的基本理论
第四节对应分析的具体步骤与注意事项
第五节对应分析举例与MATLAB实现
习题
第九章典型相关分析
第一节引言
第二节基本理论性质
第三节样本数据的典型相关分析
第四节典型相关分析的几个问题
第五节典型相关计算过程实例
第六节典型相关分析解读实例
第七节典型相关分析的MATLAB实现
习题
第十章多维标度法
第一节引言
第二节古典MDS的基本原理
第三节非度量MDS的求解
第四节权重多维标度
第五节古典MDS实例计算详解
第六节多维标度的MATLAB实现
习题
参考文献
内容简介:
　　《高级生物统计学》首先介绍了多维数据的组织与整理，给出了几种常见的数据可视化方法，然后介绍了多维随机变量与矩阵操作，为后续章节的学习提供了基础；本书主要介绍了判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析、多维标度分析等的基本原理与实现。
目录:
前言
第一章多维数据的组织与整理
第一节多维数据的组织
第二节多维数据的可视化
习题
第二章多元统计学与矩阵计算基础
第一节多维随机变量的一些概念
第二节多元正态分布
第三节WISHART分布
第四节HOTELLING分布
第五节WILKS分布
第六节多元随机变量的数字特征
第七节矩阵分解与导数
第八节数据读取的MATLAB实现
习题
第三章假设检验
第一节引言
第二节均值向量的检验
第三节协方差矩阵的检验
第四节实例计算
第五节假设检验的MATLAB实现
习题
第四章判别分析
第一节引言
第二节距离判别法
第三节Bayes判别法
第四节Fisher判别法
第五节判别分析的MATLAB实现
习题
第五章聚类分析
第一节引言
第二节相似性
第三节系统聚类法
第四节系统聚类分析MATLAB实现
第五节热图与聚类
第六节其他聚类方法
习题
第六章主成分分析
第一节引言
第二节主成分分析的几何解释与推广
第三节数学原理与主要性质
第四节主成分应用举例
第五节主成分分析的MATLAB实现
习题
第七章因子分析
第一节因子分析的基本概念
第二节因子模型
第三节载荷矩阵的求解
第四节因子旋转与得分
第五节因子分析详细算例
第六节因子分析的MATLAB实现
习题
第八章对应分析
第一节对应分析的基本思想
第二节对应分析数据的列联表表示
第三节对应分析的基本理论
第四节对应分析的具体步骤与注意事项
第五节对应分析举例与MATLAB实现
习题
第九章典型相关分析
第一节引言
第二节基本理论性质
第三节样本数据的典型相关分析
第四节典型相关分析的几个问题
第五节典型相关计算过程实例
第六节典型相关分析解读实例
第七节典型相关分析的MATLAB实现
习题
第十章多维标度法
第一节引言
第二节古典MDS的基本原理
第三节非度量MDS的求解
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第五节古典MDS实例计算详解
第六节多维标度的MATLAB实现
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