网易首页
86. 距离和相似系数 - 1
2023年2月6日 1220观看
多元统计分析
大学课程 / 经济管理 / 经济学
共178集
18.7万人观看
1
矩阵的定义和运算
06:27
2
矩阵的定义和运算
03:47
3
正交矩阵
07:55
4
矩阵的行列式、逆和秩
02:52
5
矩阵的行列式、逆和秩
02:57
6
矩阵的行列式、逆和秩
03:39
7
矩阵的特征值、特征向量和迹
04:41
8
矩阵的特征值、特征向量和迹
01:41
9
正定矩阵、非负定矩阵和矩阵函数值的SAS输出
05:57
10
正定矩阵、非负定矩阵和矩阵函数值的SAS输出
03:11
11
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选)
04:10
12
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选)
03:54
13
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选)
01:17
14
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
07:41
15
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
07:39
16
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选)
08:55
17
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选)
05:48
18
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
07:05
19
附录1.E 矩阵代数的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
07:11
20
多元分布
06:27
21
数字特征
02:57
22
数字特征
08:59
23
数字特征
06:32
24
欧氏距离和马氏距离
08:57
25
欧氏距离和马氏距离
08:00
26
多元正态分布
09:48
27
极大似然估计及估计量的无偏性
03:13
28
极大似然估计及估计量的无偏性
04:58
29
极大似然估计及估计量的无偏性
04:54
30
JMP入门
06:02
31
JMP入门
06:23
32
一个案例的JMP演示
03:42
33
一个案例的JMP演示
02:37
34
一个案例的JMP演示
09:49
35
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
08:56
36
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
08:52
37
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选)
02:56
38
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
09:06
39
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
09:09
40
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选)
03:26
41
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
05:41
42
附录2.E 随机向量的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
05:44
43
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
06:29
44
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
06:30
45
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
09:15
46
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
09:12
47
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
05:36
48
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
05:39
49
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选)
09:13
50
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
09:45
51
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
09:43
52
附录2.F 多元正态分布的提高篇(按本教材章节体系,选)
02:42
53
引言
06:57
54
两组距离判别
07:20
55
两组距离判别
04:53
56
两组距离判别
07:46
57
两组距离判别
01:08
58
多组距离判别
07:10
59
多组距离判别
03:47
60
多组距离判别
04:08
61
贝叶斯判别——最大后验概率法
06:23
62
贝叶斯判别——最大后验概率法
04:14
63
贝叶斯判别——最大后验概率法 - 1
06:15
64
贝叶斯判别——最大后验概率法 - 3
06:17
65
贝叶斯判别——最小期望误判代价法
09:05
66
贝叶斯判别——最小期望误判代价法
06:46
67
贝叶斯判别——最小期望误判代价法
05:53
68
贝叶斯判别——最小期望误判代价法
04:52
69
贝叶斯判别——最小期望误判代价法
01:37
70
费希尔判别
07:06
71
费希尔判别
05:38
72
费希尔判别
01:51
73
费希尔判别
05:25
74
费希尔判别
01:52
75
费希尔判别
01:09
76
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
07:10
77
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
07:14
78
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
05:12
79
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
05:12
80
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
08:12
81
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
08:10
82
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
05:28
83
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
05:30
84
附录3.E 判别分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:01
85
引言
06:41
86
距离和相似系数 - 1
05:56
87
距离和相似系数 - 3
05:57
88
系统聚类法
04:39
89
系统聚类法
06:28
90
系统聚类法
03:13
91
系统聚类法
01:20
92
系统聚类法
01:31
93
系统聚类法
03:40
94
系统聚类法 - 1
05:36
95
系统聚类法 - 3
05:43
96
聚类中的若干问题
02:51
97
聚类中的若干问题
04:09
98
聚类中的若干问题
08:14
99
聚类中的若干问题
05:54
100
聚类中的若干问题
04:57
101
动态聚类法——k均值法
02:47
102
动态聚类法——k均值法
05:04
103
动态聚类法——k均值法
03:29
104
动态聚类法——k均值法
02:13
105
附录4.E 聚类分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
08:01
106
附录4.E 聚类分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:34
107
引言
07:47
108
总体的主成分
05:56
109
总体的主成分
05:09
110
总体的主成分
06:38
111
总体的主成分
08:50
112
样本的主成分
05:26
113
样本的主成分
02:01
114
样本的主成分
02:04
115
若干案例 - 1
05:42
116
若干案例 - 3
05:48
117
若干案例
08:00
118
若干案例
04:02
119
若干案例
09:44
120
若干补充及主成分应用中需注意的问题
08:33
121
若干补充及主成分应用中需注意的问题
01:48
122
若干补充及主成分应用中需注意的问题
00:57
123
若干补充及主成分应用中需注意的问题
03:46
124
若干补充及主成分应用中需注意的问题
06:10
125
若干补充及主成分应用中需注意的问题
02:26
126
若干补充及主成分应用中需注意的问题
02:05
127
若干补充及主成分应用中需注意的问题
01:07
128
附录5.E 主成分分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
07:31
129
附录5.E 主成分分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
07:36
130
附录5.E 主成分分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
09:16
131
附录5.E 主成分分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
04:30
132
附录5.E 主成分分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
05:48
133
引言
07:43
134
正交因子模型
05:24
135
正交因子模型
07:19
136
正交因子模型
05:34
137
参数估计
04:03
138
参数估计
07:59
139
参数估计
07:43
140
参数估计
02:57
141
参数估计
02:36
142
因子旋转 - 1
05:02
143
因子旋转 - 3
05:08
144
因子旋转
05:56
145
因子旋转
02:50
146
因子旋转
06:37
147
因子得分
02:45
148
因子得分
07:13
149
因子得分
01:10
150
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
07:23
151
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
04:22
152
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
05:50
153
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
05:57
154
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
09:17
155
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:38
156
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:19
157
附录6.E 因子分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:19
158
引言 - 1
05:27
159
引言 - 3
05:25
160
行轮廓和列轮廓
02:17
161
行轮廓和列轮廓
02:02
162
行轮廓和列轮廓
03:17
163
行轮廓和列轮廓
06:16
164
总惯量
02:16
165
总惯量
03:52
166
总惯量
03:12
167
行、列轮廓的坐标
07:19
168
对应分析图
04:10
169
对应分析图
06:12
170
对应分析图
04:11
171
对应分析图
03:54
172
对应分析图
08:55
173
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
07:08
174
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
05:25
175
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 1
07:16
176
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选) - 3
07:22
177
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:50
178
附录7.E 对应分析的提高篇(按本教材章节体系,选)
06:17
相关视频
第3/3集 · 46:32
法律硕士|华图法硕名师于越老师刑法导学课(1) - 3
考研留学
2022年11月6日
1201观看
13:28
【厦门名师课堂】高二历史:中国古代的科学技术(主讲人:徐音,中央音乐学院鼓浪屿钢琴学校文化学科教研室负责人) - 1
2022年11月9日
2010观看
第13/81集 · 14:08
【名师课堂】哲学导论(全集配字幕)--王德峰复旦教授(5) - 1
大学课程
2022年10月27日
4073观看
第68/81集 · 07:15
模块六 “致人而不致于人”的方法 - 1
大学课程
2022年9月20日
2331观看
21:00
【直播回放】刘洋:浅谈研究生学位论文选题方法 - 2
2022年11月6日
1709观看
07:00
【名师课堂】《风险模型与非寿险精算学》授课讲师:谢远涛——对外经济贸易大学课程(1-3 估计)
轻知识
2022年11月2日
1831观看
00:21
专家:逼着上研究生很变态!教育的高消费只会导致越来越卷!
轻知识
1年前
944观看
35:12
年8月13日 克拉申博士参加双语教育会议记录(1) - 3
2022年11月9日
1039观看
12:14
对化学和社会的初步体会 - 3
轻知识
2022年9月22日
1.7万观看
01:37
专业报考七:法学尽头是教授 1.教授令人尊敬 2.教授收入令人羡慕
轻知识
1年前
800观看
01:08
禽兽教授对女学生下手
轻知识
2月前
1095观看
第88/88集 · 05:25
东南大学公开课:学术交流英语 8.8 - 3
大学课程
2022年11月26日
599观看
09:26
北大心理学研究与论文写作 12讲 周晓林主讲(6) - 1
2022年11月4日
1564观看
03:00
【毕业季】中国传媒大学2018届汉语言(应用语言学方向)专业毕业班鉴
轻知识
2023年7月15日
832观看
11:07
【华东师大】国家一流本科专业:数学与应用数学(主讲人:谈胜利 教授) - 1
2022年11月4日
6183观看
第2/3集 · 29:08
王德峰教授:通识教育与中国大学的文化自觉 - 2
大学课程
2022年10月15日
3221观看