Множественное статистическое анализ
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Обратите внимание на основные идеи статистики
Уточнить основной принцип статистики
Выделите фактическое приложение для корпуса
В сочетании с программным обеспечением SAS для реализации
Обеспечить богатые учебные ресурсы
Глава 1 Многомерное нормальное распределение 1
1.1 Случайный вектор 1
1.1.1 Определение случайного вектора 1
1.1.2 Распределение случайных векторов 2
1.1.3 Номер 3 случайных векторов
1.2 Обзор многомерного нормального распределения 4
1.2.1 Определение многомерного нормального распределения 4
1.2.2 Основные свойства нескольких нормальных переменных 7
1.3 Оценки параметров для многомерного нормального распределения 8
1.3.1 Цифровые функции нескольких образцов 8
1.3.2 Оценка максимального правдоподобия для среднего вектора и ковариационной матрицы 9
1.4 Обычно используется распределение и распределение отбора проб 10
1.4.1 Wishart Distribution 10
1.4.2 Hotelling T2 Distribution 11
1.4.3 WilksΛРаспределение 12
【После занятий учениями】 13
Глава 2 Тест среднего вектора и ковариационной матрицы 14
2.1 Тест среднего вектора 14
2.1.1 Обзор инспекции с одним индексом14
2.1.2 Многомерный средний тест 15
2.1.3 Проверка двух нормальных векторов 16 векторов 16
2.1.4 Тестирование полинормической популяции средних векторов——Многомерный ANOVA18
2.2 Тест ковариационной матрицы 19
2.2.1 Тест единой нормальной ковариационной матрицы 19 населения 19
2.2.2 Испытание на ковариационную матрицу множественной популяции 20
2.2.3 Средняя векторная и ковариационная матрица нескольких нормальных популяций протестированы одновременно 20
2.3 Реализация SAS и приложение. 21
【После занятий учениями】 27
Глава 3 Кластерный анализ 28
3.1 Основные концепции кластеризационного анализа28
3.2 Коэффициент расстояния и сходства 29
3.2.1 Тип переменной 29
3.2.2 Расстояние 30
3.2.3 Коэффициент сходства 31
3.3 Метод кластеризации системы 32
3.3.1 Метод кратчайшего расстояния 32
3.3.2 Метод максимального расстояния 34
3.3.3 Метод промежуточного расстояния 35
3.3.4 Центр гравитации Метод 36
3.3.5 Средний метод класса 38
3.3.6 Сумма квадратов различного метода 39
3.3.7 Метод объединения системной кластеризации 41
3.3.8 Определите количество классов 44
3.4 Метод динамической кластеризации 45
3.4.1 Основные идеи динамической кластеризации метода 45
3.4.2 Основные шаги динамической кластеризации метода 45
3.4.3 Выбор точек сплоченности 47
3.5 Реализация SAS и приложение 49
3.5.1 Закон о кластеризации системы 49
3.5.2 Динамическая кластеризация. Дело 55
【После класса упражнения】 60
Глава 4 Дискриминантный анализ 63
4.1 Основные идеи дискриминантного анализа 63
4.2 Метод дискриминации дистанции 65
4.2.1 Две общие ситуации (две категории дискриминации) 65
4.2.2 Общая ситуация 70
4.3 Байесовская дискриминация 71
4.4 Суждение Фишера 72
4.4.1 Основная идея суждения Фей Си 72
4.4.2 Два общего метода дискриминации Fisch 73
4.4.3 Метод дискриминации с мульти-номом 81
4.5 Реализация SAS и приложение 83
4.5.1 Расстояние между ST и Non-ST Enterprises 83
4.5.2 Радужная оболочка типа Фишера 92
【После занятий упражнением】 96
Глава 5 Анализ основных компонентов 98
5.1 Основные идеи анализа основных компонентов98
5.2 Математическая модель и геометрическая значимость анализа основных компонентов 99
5.2.1 Математическая модель 99
5.2.2 Геометрическое значение 100
5.3 Вывод и расчет основных компонентов 101
5.3.1 Вывод главных компонентов 101
5.3.2 Расчет основных компонентов 102
5.3.3 Анализ R-типа 107
5.4 Связанная структура и свойства основных компонентов109
5.4.1 Связанная структура основных компонентов109
5.4.2 Свойства главных компонентов 112
5.5 Применение основных компонентов 112
5.5.1 Графическая выборка и переменная 112 с основными компонентами
5.5.2 Анализ основных компонентов используется для комплексной оценки114
5.5.3 Регрессия основного компонента 115
5.6 Реализация SAS и приложение.
5.6.1 Комплексный анализ регионального экономического развития116
5.6.2 Основные компоненты уровня потребления жителей возвращаются в 124
【После класса упражнения】 130
Глава 6 Факторный анализ 133
6.1 Основные идеи факторного анализа133
6.2 Факторный анализ модели 134
6.2.1 Ортогональный фактор модель 134
6.2.2 Статистическая значимость факторной нагрузки135
6.3 Оценка матрицы факторной нагрузки 137
6.4 Вращение фактора 138
6.4.1 Максимизация дисперсии ортогональное вращение 139
6.4.2 Максимизируйте ортогональное вращение до четвертой силы 140
6.4.3 Общая до и после вращения и дисперсия общих факторов вносят 140
6.5 Факторный балл 141
6.6 Реализация SAS и применение 145
【После класса упражнения】 152
Глава 7 Соответствующий анализ 155
7.1 Основная идея соответствующего анализа155
7.2 Математический принцип соответствующего анализа 157
7.2.1 Основная идея 157
7.2.2 Нормализованная матрица 158
7.3 Некоторые важные понятия соответствующего анализа162
7.3.1 Тест на независимость ранга 162
7.3.2 Общий момент инерции 162
7.3.3 Соответствующий анализ Рисунок 163
7.4 Реализация SAS и применение 166
7.4.1 Соответствующий анализ теста на физическую подготовку для студентов колледжа 166
7.4.2 Соответствующий анализ источников дохода жителей170
【После класса упражнения】 178
Глава 8 Типичный анализ корреляции179
8.1 Основные идеи типичного анализа корреляции179
8.2 Решение типичных коэффициентов корреляции и типичных переменных 180
8.2.1 Математическое описание 180
8.2.2 Решения типичных коэффициентов корреляции и типичных переменных 181
8.2.3 Свойства типичных переменных182
8.3 Значение теста типичных коэффициентов корреляции 185
8.4 Реализация SAS и приложение 189
【После учебных упражнений】 197
Глава 9 Обобщенная линейная модель 199
9.1 Связанные концепции обобщенных линейных моделей199
9.1.1 Экспоненциальное распределение семейство 199
9.1.2 Композиция обобщенной линейной модели 200
9.2 Логарифмическая линейная модель 201
9.2.1 Логарифмическая линейная модель двумерных непредвиденных обстоятельств.
9.2.2 Логарифмическая линейная модель трехмерной непредвиденной обстоятельства Таблица 208
9.2.3 Различия от связанных моделей 211
9.3 Реализация SAS и применение 212
9.3.1 Применение логарифмической линейной модели двумерной непредвиденной обстоятельства Таблица 212
9.3.2 Применение логарифмической линейной модели 3D -непредвиденных обстоятельств Таблица 217
【После занятий упражнением】 223
Глава 10 Логистическая регрессия 224
10.1 Основная идея логистической регрессии224
10.2 Математическое происхождение логистической регрессии 225
10.2.1 Логистическая модель 225
10.2.2 Преобразование логита и логистическая модель 226
10.2.3 Модель объяснения 227
10.3 Оценка параметров модели 228 логистической регрессии 228
10.4 Тест модели логистической регрессии 230
10.4.1 Тест значимости коэффициентов регрессии 230
10.4.2 Тестирование эффекта подгонки модели 232
10.5 Логистическая регрессия в группировании ситуации 234
10.6 Пример реализации и приложения SAS 235
10.6.1 Случай монологической логистической регрессии 235
10.6.2 Многофакторная применение применения логистической регрессии 239
【После занятий учениями】 245
Ссылки 247
Приложение Матрица Алгебра 248
......«Многофакторный статистический анализ» систематически вводит основные идеи и методы многомерного статистического анализа технологии. Принимая практические проблемы в области общества, экономики, бизнеса и других областей в качестве случаев в сочетании с программным обеспечением SAS, он вводит операцию SAS, процесс реализации и интерпретацию результатов различных методов, помогает читателям понимать и освоить основные методы многомерного статистического анализа, а также опытный анализ данных и улучшает способность анализировать и фактические данные. «Многофакторный статистический анализ» имеет выдающийся контент, разумные упражнения и богатые учебные ресурсы.Он подходит в качестве учебника для студентов по статистике или специальностям, связанным с большими данными в общих высших учебных заведениях, аспирантами в области управления экономическими или социальными науками, а также может использоваться в качестве справочника для количественных исследований людей, занимающихся социальными, экономическими, управленческими и другими исследованиями и практикой.
............