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多變量統計方法
- 序言
- 增訂版序
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第一章 統計學基本概念
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1.1 統計學之目的
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1.2 機率模式
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1.3 獨立隨機變數
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1.4 常態隨機變數
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1.5 抽樣分配
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1.6 估計
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1.7 檢定
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1.8 單變量變異數分析(ANOVA)
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1.9 多重比較
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附錄 程式
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參考文獻
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第二章 基本矩陣代數
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2.1 定義
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2.2 基本連算
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2.3 正方矩陣之行列式
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2.4 逆矩陣
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2.5 矩陣之秩
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2.6 線性轉換與軸旋轉
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2.7 矩陣之特徵根與特徵向量
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2.8 向量與矩陣之微分法
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參考文獻
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第三章 多變量常態分配
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3.1 多變量常態分配
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3.2 多變量常態分配之其他重要性質
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3.3 多變量常態變量之條件與邊際分配
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3.4 多變量常態母體之樣本與最概估計法
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3.5 X與Su 之抽樣分配
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3.6 樣本相關
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3.7 樣本多元相關與迴歸
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3.8 Hotelling T2 分配
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3.9 Hotelling T2 統計量
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3.10 取自Wishart 分配之樣本統計量
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附錄 程式
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參考文獻
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第四章 常態性檢定
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4.1 單變量常態性檢定
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4.2 多變量常態性檢定
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4.3 多變量資料之常態化轉換
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附錄 程式
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參考文獻
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第五章 假設之檢定
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5.1 概度比檢定(LRT)
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5.2 聯合交集檢定(UIT)
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5.3 同時信賴區間
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5.4 檢定統計量之比較
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5.5 Hawkins 檢定之應用
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5.6 其他
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附錄 程式
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參考文獻
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第六章 區別分析與歸類
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6.1 兩個母體之區別分析
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6.2 一般歸類問題
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6.3 兩個母體之最適歸類準則
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6.4 兩個常態母體之歸類
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6.5 歸類函數之評價
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6.6 多母體之歸類
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6.7 區別多母體之Fisher 方法
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6.8 Fisher 的區別函數歸類法
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6.9 變數之選取
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6.10 其他
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附錄 程式
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參考文獻
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第七章 主成分分析
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7.1 母體的主成分
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7.2 樣本的主成分
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7.3 主成分之抽樣性質
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7.4 有關主成分之假設檢定
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附錄 程式
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參考文獻
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第八章 典型相關分析
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8.1 母體的典型相關分析
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8.2 樣本的典型相關分析
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附錄 程式
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參考文獻
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第九章 因子分析
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9.1 因子分析模式
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9.2 估計方法
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9.3 共同性
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9.4 因子負荷估計法
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9.5 適合度檢定
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9.6 共同因子數之決定
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9.7 因子旋轉
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9.8 因子命名
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9.9 因子分數
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9.10 驗證性因子分析
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附錄 程式
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參考文獻
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- 附錄表
- 索引
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