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?? 從MatlabSimulink模型到代碼實現
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<title>教材簡介</title>
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  <tr>
    <td><img src="../images/top2.jpg" width="777" height="50"></td>
  </tr>
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  <tr>
    <td width="5%" bgcolor="#dddddd">&nbsp;</td>
    <td width="85%" valign="top"> <br>
      <br>
      <table width="80%" border="1" bordercolorlight="#ffffff" bordercolordark="#aaaaaa" cellspacing="0" cellpadding="15" align="center">
        <tr bgcolor="#E0E1ED"> 
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            <table width="90%" border="0" cellspacing="0" cellpadding="5" align="center">
              <tr>
                <td class="blue9b">實用多元統計分析(第四版 配軟盤)</td>
              </tr>
              <tr>
                <td class="black9">作者:[美]Richard A. Johnson, Dean W. Wichern<br>
                  書號:ISBN 7-302-04347-7/F·313<br>
                  字數:889千字 <br>
                  開本:16開<br>
                  版次:2001年4月第一版<br>
                  定價:69.50元(含盤)</td>
              </tr>
            </table>
          </td>
        </tr>
        <tr bgcolor="#E0E1ED"> 
          <td colspan="2" class="black9" height="208"> 
            <p>內容簡介: 本書為多元統計分析領域內的經典著作,對社會科學和自然科學的許多學科中常要運用多元統計方法來分析數據的研究者是一本很好的專業參考書,同時也可以作為高等院校研究生學習應用統計類課程的教學參考書。本書的內容十分豐富,涵蓋多元統計分析的各種有廣泛應用的、經典和現代的模型和方法,分為四大部分:<br>
              &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;第一部分:預備知識,其中包括多元分析概述,矩陣代數與隨機向量,樣本幾何與隨機抽樣,多元正態分布;<br>
              &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;第二部分:關于多元均值與線性模型的推斷,其中包括關于均值向量的推斷,多個多元均值向量的比較,多元線性回歸模型;<br>
              &nbsp;&nbsp;&nbsp;第三部分:協方差結構分析,其中包括主成分分析,因子分析與對協方差矩陣結構的推斷,典型相關分析;<br>
              &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;第四部分:分類和分組方法,其中包括判別與分類,聚類、距離方法與多維標度變換。</p>
            </td>
        </tr>
      </table>
      &nbsp;&nbsp;<br>
      <br>
    </td>
    <td width="5%" bgcolor="#dddddd">&nbsp;</td>
  </tr>
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