應用多元統計分析講稿(DOC 43頁)

一、Bayes判別的基本思想
一、Fisher判別的基本思想
一、一個正態總體協差陣的檢驗
一、主成分的一般性質
一、主成分的幾何意義
一、單一變量檢驗的回顧及HotellingT2分布
一、多元樣本的數字特征
一、多元正態分布的定義
一、實際應用中主成分分析的出發點
一、有序樣品可能的分類數目
一、樣品相似性的度量
一、係統聚類的基本思想
一、隨機向量
一、馬氏距離的概念
三、Wishart分布
三、一個典型例子
三、兩個正態總體均值向量的檢驗
三、判別分析的實質
三、線性判別函數的求法
二、Bayes判別的基本方法
二、Fisher判別函數的構造
二、主成分的數學推導
二、主成分的方差貢獻率
二、變量相似性的度量
二、均值向量與協差陣的最大似然估計
二、多元分布
二、多元正態分布的性質
二、多元統計分析方法的應用
二、如何利用主成分分析進行綜合評價
二、類間距離與係統聚類法
二、費希爾最優求解法
二、距離判別的思想及方法
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