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白志东 著 / 高等教育出版社 / 2012-05 / 平装
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应用统计学丛书:大维统计分析
《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。本书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大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。
本书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。
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3.4.2Bayes与mmmax估计3.5均值向量的改进估计3.5.1引论3.5.2James-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奉相关系数的分布,假设检验和置信区间4.2.3样本相关系数与Fisherz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……第五章T2统计量第六章判别分析第七章样本协方差矩阵的分布与广义方差第八章一般线性假设的检验及方差分析
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图2
图3
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开播时间:09月02日 10:30