Практический многократный статистический анализ
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
Основная информация
Название: Практический разнообразный статистический анализ
Цена: 69,00 Юань
Автор: (США) Джонсон (Р.А.), (MEI) Wichaern (D.W.)
Пресса: издательство Tsinghua University Press
Дата публикации: 2008-01-01
ISBN: 9787302165187
Слова:
Номер страницы: 773
Версия:
Рамка
Открыто: 16
Товарный вес:
Выбор редактора
Эта книга представляет собой ценную справочную книгу, которая изучает различные модели и методы для освоения множественного статистического анализа: во -первых, он достигает «мелкого и глубокого», который может использоваться в качестве новичков и может сделать более глубокую основу Сосредоточится на обоих приложениях, но также учитывает необходимую теорию толкания, так что учащиеся могут изучить как «как», так и понимать, почему ». В реальной ситуации и введите идеи и прогресс современной статистики.Стоит отметить, что в этой книге есть большое количество случаев данных.
Краткое содержание
Множественное статистическое анализ - это ветвь с очень богатым контентом и широким спектром приложений в статистике.Во многих дисциплинах в области естественных наук и социальных наук исследователям может потребоваться анализировать и обработать проблемы нескольких переменных.Независимо от того, на первый взгляд, обнаружение и усовершенствование регулярных выводов в беспорядочных данных требует не только хорошего обучения в профессиональных областях исследования, но и для освоения необходимых инструментов статистического анализа.
Для исследователей эта книга представляет собой ценную справочную книгу для изучения различных моделей и методов получения множественного статистического анализа: во -первых, она может «мелко в глубине», которые можно использовать в качестве новичка для начала, но также и преимущества Люди с более глубоким основанием; Разнообразие множественных методов статистического анализа, обычно используемых в реальных ситуациях, но также вводит идеи и прогресс современной статистики.Стоит отметить, что в этой книге есть большое количество случаев данных.
Оглавление
Обзор анализа разнообразия главы
1.1 Введение
1.2 Применение нескольких методов
1.3 Организация данных
1.4 Дисплей данных и представление диаграммы
1,5 расстояние
1.6 Финальный комментарий
Глава 2 Матричная алгебра и вектор
2.1 Введение
2.2 Матрица и векторный алгебраический фонд
2.3 Матрица Чжэндинга
2.4 квадратная корневая матрица
2.5 Vector и Matrix
2.6 Средний вектор и скоординированная дифференциальная матрица
2.7 Формула раздора матрицы и максимум
Добавить 2A вектор и матрицу: базовая концепция
Глава 3 Образец геометрии и образца
3.1 Введение
3.2 Образцы геометрии
3.3 Среднее значение выборки и выборки и ожидания совместной дифференциальной матрицы
3.4 В целом дисперсия
3,5 Средняя выборка, совместная разница и коэффициент корреляции образца операции матрицы
3.6 Значение выборки линейной комбинации переменных
Глава 4 Разнообразие популярное распределение
4.1 Введение
4.2 Нормальная плотность разнообразия и ее природа
4.3 Оценка отбора проб по нескольким нормальным распределению и отличным предоставлениям
4.4 Распределение отбора проб X и S
4.5 Образцы функций x и s
4.6 Оценить предположение о популярности
4.7 Поиск значений групп и «чистых» данных
4.8.
Глава 5 Вывод сентябрьского автомобиля
5.1 Введение
5.2 U0 как истина общего общего значения нормального состояния
5.3 Отношение квадратного и гравия Холлилина Р.
5.4 Комбинация достоверной области и среднего компонента
5,5 большого выборочного вывода общего среднего вектора
5.6 Диаграмма контроля качества разнообразия
5.7 Вывод среднего вектора при дефектах значения наблюдения
5.8 Сложность, вызванная взаимозависимостью времени в диверсифицированных наблюдениях.
Комбинированная буква между 5а в качестве овальной проекции PD и эллипса доверия
Глава 6 Сравнение мультипюритных мимакеры
6.1 Введение
6.2 -Pair сравнение и повторное измерение
6,3 Сравнение двух общих средних векторов
6.4 Сравнение множественного многоотражающего среднего вектора (одиночный фактор MANOVA)
6.5 Объединенный интервал букв обработчивого эффекта
6.6 Проверка равного теста совместной матрицы
6.7 Анализ диверсификации двойной факторов
6.8 Анализ контура
6.9 Повторная конструкция измерений и кривая роста
6.10 Перспектива и предложения для анализа нескольких моделей
Глава 7 Многолинейная регрессионная модель
7.1 Введение
7.2 Классическая модель линейной регрессии
7.3 Оценка
7.4 Вывод модели возврата
7.5 Это выводится с оцененной регрессионной функцией
7.6 Проверка модели и другие проблемы в ответ
7.7 Множественная регрессия
7.8 Концепция линейной регрессии
7.9 Два выражения моделей сравнительной регрессии
7.10 Множественная регрессионная модель с ошибками, связанными с временем
Дополнение распределения предоставления модели разнообразной множественной регрессии 7A
Глава 8 Основной ингредиент
8.1 Введение
8.2 Общий основной компонент
8.3 Образец комплексного основного компонента хуже
8.4 Графическое представление основного компонента
8.5 Большой вывод для образца
8.6 Следите за качеством основного компонента
Добавить геометрическую значимость основного компонента основного компонента образца 8A
Глава 9 Факторный анализ и вывод структуры дифференциальной матрицы Fangfang
9.1 Введение
9.2 Модель ортогонального фактора
9.3 Метод оценки
9.4 Вращение формирования
9,5 факторной оценки
9.6 Анализ факторов и перспективы и предложения
Некоторые вычислительные детали, которые дополняют 9A -подобную оценку
Глава 0 Типичный связанный анализ
10.1 Введение
10.2 Типичные переменные и типичные коэффициенты корреляции
10.3 Объяснение общих типичных переменных
10.4 Типичные переменные и типичные коэффициенты корреляции образцов
10.5 Другое образец описательного количества
10.6 Большой вывод для образца
Глава 1 Защита и классификация
11.1 Введение
11.2 Два общего разделения и классификации
11.3 Две диверсифицированные нормальные классификации
11.4 Функция классификации оценки
11,5 Многочисленная общая классификация
11.6 Методы суждения о других Фершире
11.7 Логистическая регрессия и классификация
11.8 Комментарии
2 главы, методы расстояния и многомерное стандартное преобразование
12.1 Введение
12.2 Аналогичное количество
12.3 Стоинный метод кластеризации
12.4 Необеспеченная метод кластеризации
12.5 кластер на основе статистических моделей
12.6 Многомерное стандартное преобразование
12.7 Соответствующий анализ
12.8 Двойные информационные карты, используемые для наблюдения за отборочными единицами и переменными
12.9 Анализ Provencestus: метод сравнительной структуры
Приложение
Индекс данных
Индекс темы
об авторе
Предисловие
