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王学民的多元统计分析_上财公开课

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简介:
《王学民的多元统计分析》是上海财经大学的一门经典公开课,由知名教授王学民主讲。课程深入浅出地介绍了多元统计分析的基本理论和应用方法,帮助学生掌握数据分析技能,适用于经济管理及各理工科专业的学习者。 本课程旨在讲解多元统计分析的基本原理及其应用,并强调统计思想与知识的实用性和在社会经济领域的应用价值。通过使用SAS软件并结合JMP进行辅助教学,我们利用大量的国内外经典案例来介绍各种数据分析方法,使学生既能掌握基础理论和方法又能迅速进入实际应用领域。本课程共分为十章。 第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识,这是整个课程的基础部分。第二章至第四章涵盖了从一元统计推广到多元统计的内容,主要阐述了多元分布的基本概念以及多元正态分布及其相关的统计推断方法。第五章至第十章则专注于介绍一些独特的多元统计内容,包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。这些章节中的许多技术具有很强的实用性,特别是各种降维技术的应用,能够将原始的多个指标简化为少数几个综合指标,从而更便于对数据进行深入解析与应用。

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客服
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    《王学民的多元统计分析》是上海财经大学的一门经典公开课,由知名教授王学民主讲。课程深入浅出地介绍了多元统计分析的基本理论和应用方法,帮助学生掌握数据分析技能,适用于经济管理及各理工科专业的学习者。 本课程旨在讲解多元统计分析的基本原理及其应用,并强调统计思想与知识的实用性和在社会经济领域的应用价值。通过使用SAS软件并结合JMP进行辅助教学,我们利用大量的国内外经典案例来介绍各种数据分析方法,使学生既能掌握基础理论和方法又能迅速进入实际应用领域。本课程共分为十章。 第一章介绍了多元分析中常用的矩阵代数知识,这是整个课程的基础部分。第二章至第四章涵盖了从一元统计推广到多元统计的内容,主要阐述了多元分布的基本概念以及多元正态分布及其相关的统计推断方法。第五章至第十章则专注于介绍一些独特的多元统计内容,包括判别分析、聚类分析、主成分分析、因子分析、对应分析和典型相关分析等。这些章节中的许多技术具有很强的实用性,特别是各种降维技术的应用,能够将原始的多个指标简化为少数几个综合指标,从而更便于对数据进行深入解析与应用。
  • 应用(
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    《多元分析的应用》是由王学民编著的一本统计学著作,深入浅出地介绍了多元统计分析的基本理论和方法,并结合实际案例进行讲解。 前言 第一章 矩阵代数 1.1 定义 1.2 矩阵的运算 1.3 行列式 1.4 矩阵的逆 1.5 矩阵的秩 1.6 特征值和特征向量 1.7 正定矩阵和非负定矩阵 1.8 特征值的极值问题 小结 附录1-1 SAS的应用 习题 第二章 随机向量 2.1 一元分布 2.2 多元分布 2.3 矩 2.4 随机向量的变换 *§2.5 特征函数 小结 附录2-1 SAS的应用 习题 第三章 多元正态分布 3.1 多元正态分布的定义 3.2 多元正态分布的性质 3.3 极大似然估计及估计量的性质 *§3.5 二次型分布 小结 附录3-1 SAS的应用 附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明 习题 第四章 多元正态总体的统计推断 4.1 一元情形的回顾 4.2 单个总体均值的推断 4.3 单个总体均值分量间结构关系的检验 4.4 两个总体均值的比较推断 4.5 两个总体均值分量间结构关系的检验 4.6 多个总体均值的比较检验/多元方差分析) 4.7 总体相关系数的推断 小结 附录4-1 SAS的应用 附录4-2 霍特林T2统计量的导出 附录4-3 威尔克斯Λ统计量的基本性质 习题 第五章 判别分析 5.1 引言 5.2 距离判别 5.3 贝叶斯判别 5.4 费希尔判别 小结 附录5-1 SAS的应用 习题 第六章 聚类分析 6.1 引言 6.2 距离和相似系数 6.3 系统聚类法 6.4 动态聚类法 小结 附录6-1 SAS的应用 附录6-2 若干公式的推导 习题 第七章 主成分分析 7.1 引言 7.2 总体的主成分 7.3 样本的主成分 小结 附录7-1 SAS的应用 习题 第八章 因子分析 8.1 引言 8.2 因子模型 8.3 参数估计 8.4 因子旋转 8.5 因子得分 小结 附录8-1 SAS的应用 习题 第九章 典型相关分析 9.1 引言 9.2 总体典型相关 9.3 样本典型相关 9.4 典型相关系数的显著性检验 小结 附录9-1 SAS的应用 习题 附录一 习题参考答案 附录二 各类数值表 参考文献
  • 第四版《应用本数据
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    本书为《应用多元分析》(王学民著)第四版配套教材,提供了丰富的实例数据和练习题,旨在帮助学生深入理解和掌握多元统计分析方法。 应用多元分析(王学民著第四版)课本中的数据集是进行统计学习的重要资源。这些数据涵盖了多个领域的问题和案例,为学生提供了丰富的实践机会来掌握多元数据分析的方法和技术。 本书详细介绍了如何利用SPSS、SAS等软件工具对实际问题进行建模与分析,并通过具体实例展示了多元回归、主成分分析、因子分析及聚类分析等多种统计方法的应用。此外,书中还包含了大量的习题和案例研究,帮助读者加深理解并提高解决问题的能力。 对于希望深入学习这一领域的学生而言,《应用多元分析》是一本不可或缺的参考书目;而对于已经从事相关工作的专业人士来说,则可以从中获得新的视角与启示来解决复杂的数据问题。
  • 应用》(第三版, 编著)
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    《多元分析的应用》(第三版)由王学民编著,该书系统介绍了多元统计分析的基本理论与方法,并结合实际案例进行深入浅出地讲解。适用于高等院校师生及科研人员参考使用。 本书适合作为财经类与工科类院校本科生“概率论与数理统计”课程的教材或教学参考书。该教材编写详尽,结构清晰连贯,便于自学使用,因此也适合用作自学者的学习资料。
  • 中国人
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    《中国人民大学版的多元统计分析》是由中国人民大学统计学院权威专家编著的专业教材,系统介绍了多元统计分析的基本理论与应用方法。 这是我经常在多元统计分析课程中使用的课件,我认为还不错,现在分享给大家。
  • 与R语言建模
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    《王斌的多元统计分析与R语言建模课程》旨在通过R语言进行复杂的统计模型构建和数据分析,适合希望掌握高级数据处理技术的学习者。 王斌精通多元统计分析及R语言建模,这些技能是进行大数据分析的统计模型的基础。
  • 论文
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    本论文聚焦于多元统计分析课程中的核心概念与应用技术,探讨了多变量数据分析方法及其在实际问题解决中的作用,旨在为学生提供深入理解该领域的理论框架和实践技能。 多元统计分析课程论文探讨了多种统计方法在数据分析中的应用,并通过实例展示了如何利用这些技术解决实际问题。该研究不仅涵盖了传统的多元回归分析、主成分分析以及因子分析,还深入讨论了聚类分析与判别分析等高级主题。此外,文中还包括对现代机器学习算法的介绍及其与传统统计学理论之间的联系和区别。 论文中使用了大量的数据集来验证不同的模型,并且详细解释了每种方法背后的数学原理和计算步骤。通过这种方式,读者可以更好地理解这些复杂概念的实际意义以及它们在现实世界中的应用潜力。 最后,该研究还提出了一些关于未来研究方向的建议,旨在鼓励进一步探索多元统计分析领域内尚未充分开发的可能性与挑战。
  • 务数据.pdf
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