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应用统计学丛书:大维统计分析pdf白志东

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  • TA的每日心情
    开心
    2016-3-19 06:18
  • 签到天数: 18 天

    [LV.4]偶尔看看III

    发表于 2015-8-19 00:30:15 | 显示全部楼层 |阅读模式
    《应用统计学丛书:大维统计分析》系统介绍了传统多元统计分析的一般理论和方法,同时也探讨了当前十分热门的大维数据分析问题。《应用统计学丛书:大维统计分析》的主要创新之处在于将大维随机矩阵谱分析理论引进大维数据分析中,即在样本量和数据维数成比例增长的前提下,探讨基于全新理念的解决办法,或应用随机矩阵谱分析理论对太多数传统多元统计分析方法给以修正,使之兼顾高维、低维数据的不同情形,从而避免经典多元统计分析方法在处理大维数据时出现严重估计偏差甚至检验完全失效的怪异现象。
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    编辑推荐
    《应用统计学丛书:大维统计分析》适用于统计学及与统计学相关专业的本科生、硕士生、博士生和科研工作人员。

    目录
    记号与约定
    第一章 引论
    1.1多元统计分析
    1.2多元正态分布
    1.3大维统计分析
    1.4大维随机矩阵的谱分析
    第二章 多元正态分布
    2.1引论
    2.2多元正态分布的定义
    2.2.1标准p元正态分布
    2.2.2一般p元正态分布的定义
    2.2.3多元正态分布的特征函数、矩母函数和密度
    2.2.4二元正态分布的密度公式
    2.2.5多元正态分布的相关系数和相关系数矩阵
    2.3多元正态分布的性质
    2.3.1多元正态分布族在线性变换下的性质
    2.3.2多元正态分布密度的等高线
    2.3.3正态随机变量线性组合的分布、独立性及边缘分布
    2.4条件分布和多重相关系数
    2.4.1条件分布
    2.4.2多重相关系数
    2.4.3偏相关的一些公式
    2.5多元正态分布的二次型及其独立性
    2.5.1二次型的矩和矩母函数
    2.5.2线性型、二次型相互独立的充要条件
    2.6复多元正态分布的定义及基本性质
    2.6.1复数运算的补充代数知识
    2.6.2复多元正态分布的定义和性质
    2.6,3极大似然估计
    2.7练习题
    第三章 均值向量与协方差矩阵的估计
    3.1引论
    3.2均值向量和协方差矩阵的极大似然估计
    3.3协方差矩阵已知时,样本均值向量的分布及统计推断
    3.3.1分布理论
    3.3.2协方差矩阵已知时,关于均值向量的检验和置信域
    3.3.3非中心化x2分布与功效函数
    3.4均值向量估计的性质
    3.4.1极大似然估计的性质
    3.4.2 Bayes与minmax估计
    3.5均值向量的改进估计
    3.5.1引论
    3.5.2 James-Stein估计量
    3.5.3协方差矩阵已知时任意二次损失函数下的估计
    3.6练习题
    第四章 样本相关系数的分布与应用
    4.1引论
    4.2二元样本相关系数
    4.2.1总体相关系数为零时样本相关系数的分布及不相关的假设检验
    4.2.2总体相关系数非零时样本相关系数的分布,假设检验和置信区间
    4.2.3样本相关系数与Fisher z的渐近分布
    4.3偏相关系数,条件分布
    4.3.1偏相关系数的估计
    4.3.2样本偏相关系数的分布
    4.3.3偏相关系数的假设检验和置信区间
    4.4多重相关系数
    4.4.1多重相关系数的估计
    4.4.2总体多重相关系数为零时样本多重相关系数的分布
    4.4.3总体多重相关系数非零时样本多重相关系数的分布
    4.4.4多重相关检验的某些最优性
    4.5多重相关系数的大维表现
    4.5.1大维情形下样本多重相关系数的极限
    4.5.2大维情形下多重相关系数的中心极限定理
    4.5.3大维情形下关于多重相关系数的假设检验与置信区间
    4.6练习题
    第五章 T2统计量
    5.1引论
    5.2 T2统计量的推导及其分布
    5.2.1 T2统计量作为似然比准则函数的推导
    5.2.2 T2统计量的分布
    5.3 T2统计量的应用
    5.3.1检验单总体均值向量等于某个给定的向量
    5.3.2均值向量的置信域
    5.3.3均值向量的所有线性组合的一致置信区间
    5.3.4两样本问题
    5.3.5多个样本的问题
    5.3.6关于对称性的一个问题
    5.3.7改进的均值向量估计
    5.4 T2在备择假设下的分布及势函数
    5.5协方差矩阵不等时的两样本问题
    5.6 T2检验的一些最优性质
    5.6.1最优不变检验
    5.6.2可容许检验
    5.7大维情形下的均值检验问题
    5.7.1 Dempster的非精确检验
    5.7.2白- Saranadasa的渐近正态检验
    5.7.3陈-秦改进的检验
    5.7.4模拟结果和评论
    5.8练习题
    第六章 判别分析
    6.1判别问题
    6.2判别的准则
    6.2.1初步考虑
    6.2.2两个总体的情形
    6.3概率分布已知的两个总体的判别方法
    6.3.1先验分布已知的情形
    6.3.2先验概率未知的情形
    6.4两个已知多元正态分布的判别
    6.5参数未知时两个正态总体的判别
    6.5.1判别准则
    6.5.2判别准则的分布
    6.5.3判别准则的渐近分布
    6.5.4判别准则的另外一种推导
    6.5.5似然比准则
    6.5.6不变性
    6.6错判概率
    6.6.1准则W的错判概率的渐近展开
    6.6.2准则Z的错判概率的渐近展开
    6.7多个总体的判别
    6.8多个多元正态分布的判别
    6.8.1基本理论
    6.8.2一个例子
    6.9两个已知的具有不同协方差矩阵的多元正态总体的判别
    6.9.1似然方法
    6.9.2线性方法
    6.10大维判别分析
    6.10.1 A-准则与D-准则
    6.10.2两个正态总体时D-准则的错判概率
    6.10.3两个正态总体时A-准则的错判概率
    6.10.4 A-准则与D-准则的比较与评论
    6.11练习题
    第七章 样本协方差矩阵的分布与广义方差
    7.1引论
    7.2 Wishart分布
    7.3 Wishart分布的性质
    7.3.1 Wishart分布的特征函数
    7.3.2 Wishart矩阵的和
    7.3.3 Wishart矩阵的线性变换
    7.3.4 Wishart分布的边缘分布
    7.3.5 条件分布
    7.4 Cochran定理
    7.5广义方差
    7.5.1广义方差的定义
    7.5.2样本广义方差的分布
    7.5.3样本广义方差的渐近分布
    7.6当总体协方差矩阵是对角矩阵时全体相关系数的分布
    7.7逆Wishart分布和协方差矩阵的Bayes估计
    7.7.1逆Wishart分布
    7.7.2协方差矩阵的Bayes估计
    7.8协方差矩阵的改良估计
    7.9非中心化Wishart分布
    7.10大维架构下样本广义方差的性质与统计推断
    7.10.1大维架构下样本广义方差的极限与中心极限定理
    7.10.2大维架构下关于广义方差的假设检验和区间估计
    7.11练习题
    ……
    第八章 一般线性假设的检验及方差分析
    第九章 分组变量的独立性检验
    第十章 均值和方差齐性的检验
    第十一章 主成分分析
    第十二章 典则相关系数与典则变量
    第十三章 特征根与特征向量的分布
    第十四章 因子分析
    附录A 矩阵知识
    附录B 大维随机矩阵谱分析知识
    参考文献
    术语索引
    人名索引


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  • TA的每日心情
    开心
    2018-11-22 08:46
  • 签到天数: 1399 天

    [LV.10]以坛为家III

    发表于 2015-8-28 13:59:31 | 显示全部楼层
    loook it allll
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    该用户从未签到

    发表于 2015-8-29 09:55:31 | 显示全部楼层
    看一下,看一下==
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  • TA的每日心情
    无聊
    2015-9-16 13:43
  • 签到天数: 3 天

    [LV.2]偶尔看看I

    发表于 2015-9-15 10:02:48 | 显示全部楼层
    好好学习,天天向上
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  • TA的每日心情
    开心
    2017-12-15 11:07
  • 签到天数: 161 天

    [LV.7]常住居民III

    发表于 2015-9-27 17:05:28 | 显示全部楼层
    这本书的内容是比较新的
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  • TA的每日心情
    开心
    2019-1-1 22:16
  • 签到天数: 620 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2015-9-28 09:40:59 | 显示全部楼层
    有纸质版,收藏电子版
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  • TA的每日心情
    开心
    2015-2-14 16:25
  • 签到天数: 51 天

    [LV.5]常住居民I

    发表于 2015-11-26 02:25:01 | 显示全部楼层
    好英文版一样吗?
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-6-15 21:59
  • 签到天数: 696 天

    [LV.9]以坛为家II

    发表于 2015-11-26 06:06:38 来自手机 | 显示全部楼层
    不错,好东西!
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