经典统计

教材的结构蛮清晰，案例也挺实在，Applied Multivariate Statistical Analysis算是多元统计里比较经典的书了。用起来的感觉就是，讲理论不啰嗦，配的数学推导也刚刚好。要是你平时接触过机器学习或数据挖掘，这本书能帮你更扎实地理解背后的统计原理。 里面像主成分、判别、因子这些方法都有详细讲，而且还结合不少实际应用场景，结构清楚，也挺系统。用 R 或 MATLAB 做实验的话，操作起来比较顺，能快速对上号。 哦对了，如果你还在找配套资源，下面这些文章也还不错： 多元统计学应用 R，R 语言党可以看看 数据挖掘的统计学基础，基础铺垫挺全面 统计学入门，完全

老派 Fortran 里的宝藏代码，CA.FOR就是这么个存在。代码写得挺清爽，逻辑也不绕，对老数据场景尤其友好。尤其是配合MA.DAT这个数据文件，读取方式老土但稳定，运行起来还挺快。你要是碰上教学演示、复现论文里的经典算法，CA.FOR 会是个不错的帮手。

这本488页的经典多元统计分析书籍是国内现有的完整版，适合所有对多元统计分析感兴趣的朋友们。

在图2中展示了ArcMap-ArcInfo9.3软件的界面。

浙江大学张彩伢教授的多元统计课件，讲得真是蛮透彻的。逻辑清晰，例子也接地气，适合刚入门或者想深入理解多变量的同学。课件里头像多元回归、主成分、判别这些经典方法都讲到了，重点也突出，配合图表理解起来还挺轻松。 多元线性回归的推导过程不啰嗦，公式写得明白，代码实现也有提示。像Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε这种模型公式，估计你早就见过，不过这里配上了实际案例，立马就清晰多了。 共线性问题在项目里经常碰到，比如几个特征变量高度相关，结果导致模型结果飘忽不定。课件里讲了怎么用岭回归、主成分这些办法来规避，嗯，还挺实用的。 再比如主成分（PCA），多人一听就觉得

SPSS 经典讲义，挺适合想深入了解 SPSS 的朋友，简洁的设计和清晰的让它成为学 SPSS 的好帮手。你可以学到各种数据和技巧，像数据清洗、回归、统计推断等都不在话下。而且，讲义内容紧跟实际操作，过程中会结合真实案例，你更好理解 SPSS 的各种功能。挺适合入门学习，也蛮适合想提高能力的同学，值得一试。 如果你刚接触 SPSS，或者在找一本清晰、内容实用的学习资源，这本讲义挺不错的。是如果你已经有一定基础，能你梳理思路，提升效率。，学 SPSS 的好伙伴，快来试试吧！

贝叶斯方法与经典统计：一场推断哲学的碰撞 统计推断，犹如侦探解谜，目标都是从观测数据中揭示未知概率分布的真相。然而，在如何解读证据、得出结论的思路上，统计学界存在着两大派别：贝叶斯学派和频率学派，它们分别代表着贝叶斯统计和经典统计两种截然不同的哲学。 证据之争：似然与概率 经典统计的核心是频率，它将概率视为事件在大量重复试验中发生的频率。假设检验，作为经典统计的代表工具，依赖于p值来判断假设的可信度。然而，贝叶斯学派对此提出了质疑，认为p值计算违背了似然原则，因为它超越了观测数据本身，引入了未经证实的先验假设。 贝叶斯统计则拥抱似然，将概率解释为事件发生的合理信念程度。贝叶斯推断的核心是贝叶斯

SQL> SELECT EXTRACT(MONTH FROM hiredate) AS month, COUNT(*) AS num_employees FROM emp WHERE EXTRACT(YEAR FROM hiredate) = 1981 GROUP BY EXTRACT(MONTH FROM hiredate) ORDER BY month; 该SQL查询用于统计1981年每个月新入职员工的数量。

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