多元统计分析

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多元统计分析
而a2=D(x)=σ2, 所以当k为偶数时:由此推递关系,所以X的k阶中心矩为。特别地,若X~N(0,1),则
多元统计分析精要
本书以多元正态分布、均值向量和协方差阵检验为基础,深入探讨聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等主流方法。此外,本书还结合市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域的最新应用,系统阐述定性数据建模分析、对数线性模型、logistic 回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量图表示法、多维标度法等前沿方法。
多元统计分析应用实例
利用多元统计分析技术,可对各地区经济效益指标进行分析,包括数据标准化、相关性分析等步骤,以深入了解地区间经济效益的差异和关联性。
多元统计分析试验指南
多元正态总体检验 多元数据图示分析 聚类分析 因子分析 典型相关分析
Excel与多元统计分析
本书涵盖了多元统计分析的基本概念、方法以及在Excel中的实际应用。随书附有实用的计算机程序,帮助读者轻松上手,提高数据分析效率。
深入解析多元统计分析
这份资料深入讲解多元统计分析的各个方面,涵盖了核心概念、方法论以及实际应用案例,对于科研工作者进行统计分析具有很高的参考价值。
多元统计分析的应用
我们运用多元统计方法:1、以各科成绩总和作为综合指标,评估学生学习表现。2、依据各科成绩相似性对学生进行分类(包括成绩优良与较差者,以及文理科成绩优秀者)。3、分析各科成绩间的关联,例如物理与数学成绩之间的关系,以及文理科成绩的相关性。
判别分析-多元统计分析
判别分析用于对样本分类,可分为以下方法:- 距离判别法:利用样本间的距离进行分类- 贝叶斯判别法:基于贝叶斯定理进行分类- 费歇尔判别法:最大化样本组间方差与组内方差的比值进行分类
多元统计分析回归分析解析
何晓群第二版中的第二章介绍了回归分析的详细内容,探讨了其在多元统计分析中的重要性和应用。
多元统计分析与聚类分析
多元统计分析与聚类分析的基础原理、特性以及实例演示的课件。