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朱建平版《应用多元统计分析》课后答案.pdf

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简介:
《应用多元统计分析》是朱建平编著的一本教材,本书配套的课后答案解析文件,帮助读者深入理解书中内容并完成习题练习。 应用多元统计分析课后答案可以参考朱建平版的教材解析。在学习过程中遇到问题可以通过查阅相关资料或向老师同学求助来解决。希望这能帮助到需要解答该课程作业的同学。

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  • .pdf
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    《应用多元统计分析》是朱建平编著的一本教材,本书配套的课后答案解析文件,帮助读者深入理解书中内容并完成习题练习。 应用多元统计分析课后答案可以参考朱建平版的教材解析。在学习过程中遇到问题可以通过查阅相关资料或向老师同学求助来解决。希望这能帮助到需要解答该课程作业的同学。
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    本书为《人工智能》教材的配套习题解答,由马少平和朱小燕编写。涵盖书中各章节练习题目的详细解析与答案,帮助学生深化理解相关知识点,适合课程学习及备考使用。 《人工智能》(马少平 朱小燕著)课后答案.pdf
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    《应用多元统计分析》是由高惠璇编著的一本教材,该书通过深入浅出的方式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讲解。 《应用多元统计分析》是北京大学数学科学学院概率统计系长期使用的教材之一,它涵盖了实用的多元统计分析方法及其理论,并通过实例展示了这些方法的应用场景。书中还利用国际知名的SAS软件作为工具,演示如何解决数据分析中的实际问题。 全书共分为十一章: 第一章 绪论包括引言、多元统计分析的实际应用和数据图示法等内容。 第二章 多元正态分布及参数估计介绍了随机向量的概念以及多元正态分布的定义、性质及其参数估计方法。 第三章 则深入讨论了关于多元正态总体参数假设检验的问题,涵盖重要统计量的分布情况,并对单总体和多总体均值向量进行详细分析。此外还涉及协方差阵及独立性检验等内容。 第四章 回归分析章节则涵盖了经典多元线性回归、变量选择与逐步回归等主题。 第五章 判别分析介绍了距离判别法,贝叶斯(Bayes)和广义平方距离判别法以及费希尔(Fisher)判别等多种方法,并探讨了效果检验及变量能力测试的方法。 第六章 聚类分析部分则详细阐述了聚类的基本概念、系统分类算法及其性质等知识。 第七章 主成分分析章节介绍了总体与样本主成分数学模型,同时也展示了实际应用案例。 第八至十一章分别讲述了因子分析方法、对应分析法及典型相关性研究等内容。 此外,《应用多元统计分析》还包含矩阵代数部分的习题参考解答或提示以及索引等附加内容。