多元統(tǒng)計(jì)分析：寫(xiě)于大數(shù)據(jù)云計(jì)算時(shí)代

定　價(jià)：￥76.70

作　者：	李慶來(lái)
出版社：	上海交通大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	教材經(jīng)濟(jì)管理類(lèi) 研究生/本科/專(zhuān)科教材

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ISBN：	9787313137616	出版時(shí)間：	2015-09-01	包裝：
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	362	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《多元統(tǒng)計(jì)分析：寫(xiě)于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代》全面系統(tǒng)地揭示了多元統(tǒng)計(jì)分析的數(shù)學(xué)原理、方法和應(yīng)用，主要包括回歸分析、偏相關(guān)分析、含定性變量的回歸分析、逐步回歸分析、多類(lèi)判別分析、逐步判別分析、系統(tǒng)聚類(lèi)法，主成分分析、方差正交因子解、探索性因子分析、典型相關(guān)分析等，并提供了一般文獻(xiàn)不寫(xiě)的Windows環(huán)境下C語(yǔ)言程序設(shè)計(jì)所有源代碼，而這些往往是真正想解決實(shí)際問(wèn)題的人所必需的?！抖嘣y(tǒng)計(jì)分析：寫(xiě)于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算時(shí)代》可作為普通高等院校高年級(jí)本科生、研究生的教材及參考用書(shū)，也可供統(tǒng)計(jì)工作者、科技人員使用。

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圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 多元統(tǒng)計(jì)分析方法概述
1.2 高等數(shù)學(xué)的相關(guān)理論和方法
1.3 線性代數(shù)和矩陣論知識(shí)回顧
1.4 概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介
1.5 多元統(tǒng)計(jì)分析數(shù)值計(jì)算程序
1.6 蘋(píng)果Mac OS X下的反冪法C語(yǔ)言源程序
第2章多元線性回歸分析
2.1 多元線性回歸分析的數(shù)學(xué)模型
2.2 回歸系數(shù)的最小二乘估計(jì)
2.3 復(fù)相關(guān)系數(shù)與偏相關(guān)系數(shù)
2.4 回歸模型的顯著性檢驗(yàn)
2.5 多元線性回歸分析和偏相關(guān)分析計(jì)算實(shí)例
2.6 逐步回歸分析及計(jì)算實(shí)例
2.7 含有定性變量的回歸分析及計(jì)算實(shí)例
2.8 趨勢(shì)分析與曲線擬合
2.9 多元線性回歸分析C語(yǔ)言源程序
2.10 偏相關(guān)分析C語(yǔ)言源程序
2.11 逐步回歸分析C語(yǔ)言源程序
第3章多類(lèi)判別分析
3.1 條件概率的概念
3.2 Bayes準(zhǔn)則下的多類(lèi)線性判別
3.3 Bayes判別分析計(jì)算實(shí)例
3.4 逐步判別分析
3.5 逐步判別分析計(jì)算實(shí)例
3.6 Fisher準(zhǔn)則下的判別分析
3.7 距離判別法
3.8 Bayes判別分析C語(yǔ)言源程序
3.9 逐步判別分析C語(yǔ)言源程序
第4章聚類(lèi)分析
4.1 原始數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.2 度量尺度
4.3 系統(tǒng)聚類(lèi)法
第5章主成分分析
5.1 主成分分析的數(shù)學(xué)模型
5.2 主成分分析的幾何解釋
5.3 主成分的選取準(zhǔn)則
5.4 主成分分析計(jì)算步驟
5.5 主成分分析計(jì)算實(shí)例
5.6 主成分分析的應(yīng)用
5.7 主成分分析C語(yǔ)言源程序
第6章因子分析
6.1 正交因子模型
6.2 因子模型各變量的統(tǒng)計(jì)意義
6.3 因子分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
6.4 主成分法得到的主因子解
6.5 方差最大正交旋轉(zhuǎn)
6.6 因子計(jì)量
6.7 方差最大正交因子解計(jì)算實(shí)例
6.8 探索性因子分析算例
6.9 Q型因子分析、驗(yàn)證性因子分析
6.10 主成分法得到的主因子解C語(yǔ)言源程序
6.11 方差最大正交因子解C語(yǔ)言源程序
第7章典型相關(guān)分析
7.1 典型相關(guān)變量和典型相關(guān)系數(shù)
7.2 典型相關(guān)變量和典型相關(guān)系數(shù)的求解
7.3 典型相關(guān)變量的估計(jì)和方差貢獻(xiàn)
7.4 典型相關(guān)分析的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
7.5 典型相關(guān)分析計(jì)算實(shí)例
7.6 典型相關(guān)分析C語(yǔ)言源程序
第8章線性代數(shù)方程組的數(shù)值解法
8.1 全選主元Gauss消去法
8.2 矩陣求逆的全選主元Gauss消去法
8.3 計(jì)算方陣行列式的全選主元Gauss消去法
8.4 Schmidt正交化QR分解法求解線性方程組和矩陣求逆
8.5 線性代數(shù)方程組解的穩(wěn)定性和條件數(shù)
8.6 全選主元Gauss消去法C語(yǔ)言源程序
8.7 Schmidt正交化QR分解法求解線性方程組C語(yǔ)言源程序
第9章實(shí)矩陣特征值及對(duì)應(yīng)特征向量的數(shù)值解法
9.1 概述
9.2 實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣全部特征值及對(duì)應(yīng)特征向量求解的Jacobi法
9.3 求一般矩陣全部特征值的Schmidt正交化QR分解法
9.4 Schmidt正交化QR分解法求解實(shí)系數(shù)代數(shù)方程的全部根（直接法）
9.5 已知特征值求解對(duì)應(yīng)特征向量的反冪法
9.6 已知特征值求解對(duì)應(yīng)特征向量的直接法
9.7 Jacobi法求解實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣全部特征值及對(duì)應(yīng)特征向量C語(yǔ)言源程序
9.8 “帶原點(diǎn)位移”的Schmidt正交化QR分解法c語(yǔ)言源程序
9.9 已知特征值求解對(duì)應(yīng)特征向量的反冪法C語(yǔ)言源程序
9.10 已知特征值求解對(duì)應(yīng)特征向量的直接法C語(yǔ)言源程序
附錄
附表1 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表2 ￡分布表
附表3 χ2分布表
附表4 F分布表
參考文獻(xiàn)
后記