应用多元统计分析PDF电子书下载

第1章 统计学基础回顾 1

1.1 统计数据的整理与描述 1

1.2 几种重要的概率分布 4

1.3 参数估计 8

1.4 假设检验 10

本章思考与练习 13

第2章 多变量图表示法 14

2.1 散点图矩阵 14

2.2 脸谱图 16

2.3 雷达图与星图 18

2.4 星座图 21

本章思考与练习 23

第3章 联合分析 24

3.1 联合分析的基本理论和方法 24

3.2 联合分析的方法步骤 30

3.3 联合分析的上机实现 31

本章思考与练习 35

第4章 定性数据的X2检验 36

4.1 多项分布与X2检验 36

4.2 列联表分析 40

4.3 一致性检验 47

4.4 拟合优度检验 49

本章思考与练习 53

第5章 多元正态分布 56

5.1 多元分布的基本概念 56

5.2 距离与马氏距离 60

5.3 多元正态分布 63

5.4 均值向量和协差阵的估计 68

5.5 常用分布及抽样分布 74

本章思考与练习 79

第6章 均值向量和协方差阵的检验 80

6.1 均值向量的检验 80

6.2 协差阵的检验 85

6.3 有关检验的上机实现 87

本章思考与练习 97

第7章 多元回归模型 98

7.1 一个因变量多个自变量的回归模型 98

7.2 回归参数的估计与检验 100

7.3 自变量选择与逐步回归 110

7.4 多个自变量对多个因变量的回归分析 115

本章思考与练习 121

第8章 定性数据的建模分析 123

8.1 对数线性模型基本理论和方法 123

8.2 对数线性模型分析的上机实践 125

8.3 Logistic回归基本理论和方法 129

8.4 Logistic回归的建模总结 139

本章思考与练习 140

第9章 聚类分析 141

9.1 聚类分析的基本思想 141

9.2 相似性度量 143

9.3 类和类的特征 146

9.4 聚类方法 148

9.5 模糊聚类分析 156

9.6 计算步骤与上机实践 158

9.7 社会经济案例研究 168

本章思考与练习 177

第10章 判别分析 178

10.1 判别分析的基本思想 178

10.2 距离判别 179

10.3 Bayes判别 181

10.4 Fisher判别 181

10.5 逐步判别 183

10.6 判别分析应用的几个例子 183

本章思考与练习 203

第11章 主成分分析 204

11.1 主成分分析的基本原理 204

11.2 总体主成分及其性质 206

11.3 由样本数据求主成分 213

11.4 主成分分析步骤及逻辑框图 214

11.5 主成分分析的应用 215

本章思考与练习 228

第12章 因子分析 229

12.1 因子分析的基本思想 229

12.2 因子载荷的求解 233

12.3 因子分析的上机实现 237

本章思考与练习 254

第13章 对应分析 255

13.1 对应分析的基本理论 255

13.2 对应分析的步骤及逻辑框图 261

13.3 对应分析的上机实现 262

本章思考与练习 275

第14章 典型相关分析 276

14.1 典型相关分析的基本理论 276

14.2 典型相关分析的上机实现 282

本章思考与练习 295

参考文献 297