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第1篇 多元统计分析 3

第1章 多元正态分布及其统计分析 3

1.1 多元正态分布的概念及其参数估计 3

1.2 多元正态总体的参数检验 17

1.3 多元方差分析 30

1.4 多元质量控制图 34

1.5 多元正态随机数的产生 44

第2章 判别分析 46

2.1 判别分析的概念 46

2.2 判别分析的原理 48

2.3 判别分析的计算与实例 54

2.4 用Logistic回归作判别分析 67

第3章 聚类分析 72

3.1 聚类分析的概念 72

3.2 距离和相似系数 74

3.3 观测值系统聚类法 82

3.4 动态聚类法 90

3.5 变量的聚类方法 94

第4章 主成分分析 105

4.1 主成分分析的概念 105

4.2 主成分分析的原理 107

4.3 主成分分析的计算与实例 111

4.4 主成分聚类和主成分回归 119

第5章 因子分析 133

5.1 因子分析模型 134

5.2 因子分析模型的参数估计 139

5.3 因子旋转和因子得分 141

5.4 因子分析的计算与实例 144

第6章 对应分析 159

6.1 对应分析的概念 160

6.2 简单对应分析的原理 162

6.3 简单对应分析的计算与实例 166

6.4 多重对应分析的计算与实例 173

第2篇 可靠性与生存分析 189

第7章 可靠性概念 189

7.1 可靠性工程概论 189

7.2 可靠性的度量 192

7.3 删失数据 203

第8章 常用寿命分布及其识别 209

8.1 常用寿命分布 209

8.2 抽检方案 221

8.3 参数分布的选择 233

第9章 常用寿命分布分析的参数方法 249

9.1 常用寿命分布分析 249

9.2 参数分析方法的计算与实例 255

第10章 常用寿命分布分析的非参数方法 273

10.1 估计可靠度函数的非参数方法 273

10.2 比较两个或多个生存分布的非参数方法 275

10.3 非参数分析方法的计算与实例 279

第11章 加速寿命试验及其统计分析方法 289

11.1 加速寿命试验的基本理论 289

11.2 加速寿命试验计划及分析的计算与实例 293

第12章 有关可靠性的其他专题 308

12.1 寿命数据的回归分析 308

12.2 概率单位分析 315

12.3 寿命数据的增长曲线分析 322

12.4 寿命数据的保证分析 342

第3篇 时间序列分析 351

第13章 时间序列分析概念 351

13.1 时间序列分析基本概念 352

13.2 趋势分析 352

13.3 分解模型 363

第14章 时间序列平滑方法 372

14.1 移动平均平滑法 373

14.2 单参数指数移动平均 377

14.3 双参数指数移动平均 382

14.4 Winters方法 384

第15章 ARIMA模型 390

15.1 自相关函数与偏自相关函数 390

15.2 AR（p）模型 401

15.3 MA（q）模型 407

15.4 ARMA（p，q）模型 410

15.5 ARIMA（p，d，q）模型 416

15.6 多元时间序列分析初步 443

15.7 时间序列分析在控制图中的应用 447

参考文献 453