多元统计分析

经管类多元统计分析课程大纲，有多元统计分析的定义、与一元统计学的区别、多元统计学的发展、多元统计统计分析应用。

多元统计分析

• 聚类分析
  • 系统聚类
    • 类的定义
    • 类间距离
    • 系统聚类
    • Matlab实现
  • K均值
    • 方法定义
    • k的选择
    • Matlab实现
  • 类的确定
• 判别分析
  • 基本思想
  • 距离判别
  • 贝叶斯判别
  • 支持向量机
  • 分类APP
• 主成分分析
  • 基本原理
  • 总体主成分及其性质
    • 特征值及特征向量的计算
  • 主成分分析步骤
  • Matlab实现
  • 综合评价
• 因子分析
  • 基本理论
  • 因子载荷
  • 因子旋转
  • 软件实现
    • KMO
    • factoran
  • 综合评价
• 均值向量的检验
  • 几个重要分布
    • Wishart分布
    • Hotelling T2分布
    • Winks分布
    • 性质1（P17）
  • 均值向量的检验
    • 单个均值向量的检验
    • 两个均值向量的检验
    • 多个均值向量的检验
  • 协方差阵的检验
• 多元正态分布
  • 基本概念
    • 随机向量的概率分布
    • 随机向量的数字特征
  • 定义及性质
    • 多元正态分布的定义
    • 多元正态变量的基本性质
  • 参数估计
    • 多元样本的概念及表示方法
    • 多元样本的数字特征
    • Wishart分布
    • Hotelling分布
• 软件学习
  • Matlab概述
  • 数据读存
    • 数据读取
    • 数据保存
    • 路径选择
  • 矩阵操作
    • 矩阵选择
    • 矩阵删减
    • 矩阵元素选择
  • 控制语句
  • 可视化
• 课程概述
  • 课程概述
    • 多元统计分析的定义
    • 与一元统计学的区别
    • 多元统计学的发展
    • 多元统计统计分析应用
  • 补充内容
    • Matlab软件
    • 一元统计分析与矩阵代数
  • 主要内容和方法
    • 主要内容
      • 多元正态分布理论
      • 多维数据的统计推断
      • 分类与判别问题
      • 简化结构问题
    • 研究方法
      • 系统聚类方法
      • K均值聚类分析
      • 距离判别法
      • 主成分分析
      • 因子分析