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"本书是根据作者多年的全英文教学经验编写而成的，是与作者编写的《概率论与数理统计(英文)》相配套的学习辅导用书。本书主要围绕概率与随机事件、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、参数估计、假设检验、线性回归分析设计问题，并通过系统、详尽的解答分析，以及对题目背后内涵和关系的

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本书是多元数据分析的基础教材，内容涵盖方差分析、总体分布和独立性检验、矩阵的奇异值分解、多元线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、多维标度分析、判别分析、逻辑回归分析、典型相关分析等多元数据分析的核心内容。写作上力求深入浅出、循序渐进，既照顾学生的理解能力与学习兴趣，又考虑内容的全面性与深度。本书在内容取舍、习

本书是数理统计方面的经典教材，从数理统计学的初级基本概念及原理开始，详细讲解概率与分布、多元分布、特殊分布、统计推断基础、极大似然法等内容，并且涵盖一些高级主题，如一致性与极限分布、充分性、优假设检验、正态模型的推断、非参数与稳健统计、贝叶斯统计等.此外，为了帮助读者更好地理解数理统计和巩固所学知识，书中还提供了一些重

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试验设计与数据统计分析

在经济学、政治学、社会学、心理学和教育学等学科领域，因子分析法应用广泛。本书作者用明确的数据分析例子，详细介绍了因子分析的不同方法，以及它们在何种情况下最有用。更深入探讨了验证性和探索性因子分析的差别和因子旋转的各种标准。特别值得一提的是对不同形式的斜交旋转的讨论，以及如何解释从这些分析中得到的各项系数。此外，作者也回

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