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內容簡介： 本书共分为四大部分，*部分介绍高维数据及新型渐进数据，对随机矩阵理论、大样本协方差矩阵特征等基础理论进行了详细介绍。本书第二部分全面介绍了随机矩阵理论中应用样本协方差矩阵和随机费舍尔矩阵的核心进展。本书第三部分重点论述了广义变量和复相关系数、统计、数据分类以及线性假设检验等高维数据分析的核心方法。本书第四部分重点介绍了大量的经典大样本处理方法不适用、而使用基于本文中新的渐进方法可以处理得很好的高维统计问题，包括人口分布谱估计、大型金融投资组合等问题。

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