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Multivariate Statistics多元统计补习
介绍性思想和基本概念——随机向量及其分布、线性变换(包括马氏变换)、样本统计及其性质、p空间中离差的总体度量、p空间中的距离、简单的图形技术。
聚类分析-目标,层次算法,树图。
主成分分析-定义和人口的个人电脑的推导,样本个人电脑,实际考虑,几何性质,例子。
多元正态(MVN)分布-定义,性质,条件分布,威沙特和霍特林T平方分布,样本均值向量和协方差矩阵的抽样分布,均值向量和协方差矩阵的最大似然估计。
假设检验和置信区间(一个样本程序)-广义似然比检验,对平均向量的检验,对平均向量分量的置信区间。
假设检验和置信区间(两个独立的样本程序)-检验两个均值向量之间的差异,检验协方差矩阵的相等性,均值向量分量差异的置信区间。
档案分析
判别分析
离散多元数据技术,包括离散多元向量、双向列联表、抽样分布、优势比、检验独立性、对应分析、高阶列联表、条件独立性、对数线性模型介绍。
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