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《网络数据的统计分析:R语言实践》简介：互联网、社交网络、病毒营销等事物已经为大众所熟知，网络充斥着我们日常生活的各个方面。在这样的背景下，网络分析成为了定量科学发展最快的领域之一，其起源可以追溯至20世纪30年代的社会网络分析以及几个世纪前的图论研究。网络研究离不开对数据的度量与分析，因此统计方法在网络分析中发挥着重要作用。在网络研究的相关书籍中，《网络数据的统计分析:R语言实践》首次采用了这种统计视角。从最基本的数据操作和网络可视化，到概括网络的特征，再到对网络数据建立模型，《网络数据的统计分析:R语言实践》用丰富的案例说明了如何利用多个R语言扩展包进行各类网络分析。R语言扩展包igraph提供了大量用于网络分析的功能，书中以其作为主要的工具。

前言 第一章 矩阵代数 　1.1 定义 　1.2 矩阵的运算 　1.3 行列式 　1.4 矩阵的逆 　1.5 矩阵的秩 　1.6 特征值和特征向量 　1.7 正定矩阵和非负定矩阵 　1.8 特征值的极值问题 小结 附录1-1 SAS的应用 习题 第二章 随机向量 　2.1 一元分布 　2.2 多元分布 　2.3 矩 　2.4 随机向量的变换 *§2.5 特征函数 小结 附录2-1 SAS的应用 习题 第三章 多元正态分布 　3.1 多元正态分布的定义 　3.2 多元正态分布的性质 　3.3 极大似然估计及估计量的性质 　3.4 〖WTHX〗〖Akx-〗和／n-1)S的抽样分布 *§3.5 二次型分布 小结 附录3-1 SAS的应用 附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明 习题 第四章 多元正态总体的统计推断 　4.1 一元情形的回顾 　4.2 单个总体均值的推断 　4.3 单个总体均值分量间结构关系的检验 　4.4 两个总体均值的比较推断 　4.5 两个总体均值分量间结构关系的检验 　4.6 多个总体均值的比较检验／多元方差分析) 　4.7 总体相关系数的推断 小结 附录4-1 SAS的应用 附录4-2 霍特林T2统计量的导出 附录4-3 威尔克斯Λ统计量的基本性质 习题 第五章 判别分析 　5.1 引言 　5.2 距离判别 　5.3 贝叶斯判别 　5.4 费希尔判别 小结 附录5-1 SAS的应用 习题 第六章 聚类分析 　6.1 引言 　6.2 距离和相似系数 　6.3 系统聚类法 　6.4 动态聚类法 小结 附录6-1 SAS的应用 附录6-2 若干公式的推导 习题 第七章 主成分分析 　7.1 引言 　7.2 总体的主成分 　7.3 样本的主成分 小结 附录7-1 SAS的应用 习题 第八章 因子分析 　8.1 引言 　8.2 因子模型 　8.3 参数估计 　8.4 因子旋转 　8.5 因子得分 小结 附录8-1 SAS的应用 习题 第九章 典型相关分析 　9.1 引言 　9.2 总体典型相关 　9.3 样本典型相关 　9.4 典型相关系数的显著性检验 小结 附录9-1 SAS的应用 习题 附录一 习题参考答案 附录二 各类数值表 参考文献

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