当前课程知识点:多元统计分析 > 第六章 主成分分析 > 6.1 总体的主成分 > 6.1.3 主成分的性质
-1.1 引言
--1.1 引言
--1.1 引言
-1.2 多元统计数据的图表示法
-第一章习题
-2.1 随机向量
--第二章习题2.1
-2.2 多元正态分布的定义与基本性质
--第二章习题2.2
-2.3 条件分布和独立性
--第二章习题2.3
-2.4 随机阵的正态分布
-2.5 多元正态分布的参数估计
--第二章习题2.5
-3.1 几个重要统计量的分布
--第三章习题3.1
-3.2 单总体均值向量的检验及置信域
--第三章习题3.2
-3.3 多总体均值向量的检验
-3.4 协方差阵的检验
-3.5 独立性检验
-4.1 距离判别
--第五章习题5.1
-4.2 贝叶斯(Bayes)判别法及广义平方距离判别法
-4.3 费希尔(Fisher)判别
-5.1 聚类分析的方法
-5.2 距离与相似系数
--第五章习题5.2
-5.3 系统聚类法
-5.4 系统聚类法的性质及类的确定
--第五章习题5.4
-5.5 动态聚类法
-6.1 总体的主成分
--第六章习题6.1
-6.2 样本的主成分
-6.3 主成分分析的应用
-7.1 引言
--7.1 引言
--7.1 引言
-8.2 因子模型
-7.3 参数估计方法
-7.4 方差最大的正交旋转
-7.5 因子得分
--7.5 因子得分
--7.5 因子得分
-第八章习题