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 5

1.3　参数估计 10

1.4　假设检验 12

本章思考与练习 16

第2章 多变量图表示法 17

2.1　散点图矩阵 17

2.2　脸谱图 19

2.3　雷达图与星图 22

2.4 星座图 26

本章思考与练习 29

第3章　联合分析 30

3.1 联合分析的基本理论和方法 30

3.2　联合分析的方法步骤 37

3.3　联合分析的上机实现 40

本章思考与练习 44

第4章　定性数据的x2检验 46

4.1 多项分布与x2检验 46

4.2　列联表分析 51

4.3　一致性检验 60

4.4　拟合优度检验 63

本章思考与练习 68

第5章 多元正态分布 70

5.1 多元分布的基本概念 70

5.2　统计距离和马氏距离 75

5.3　多元正态分布 79

5.4　均值向量和协差阵的估计 85

5.5　常用分布及抽样分布 92

本章思考与练习 98

第6章 均值向量和协方差阵的检验 99

6.1 均值向量的检验 99

6.2　协差阵的检验 106

6.3　有关检验的上机实现 108

本章思考与练习 119

第7章 多元回归模型 121

7.1　一个因变量多个自变量的回归模型 121

7.2 回归参数的估计与检验 124

7.3 自变量选择与逐步回归 137

7.4　多个自变量对多个因变量的回归分析 143

本章思考与练习 150

第8章　定性数据的建模分析 153

8.1 对数线性模型基本理论和方法 153

8.2 对数线性模型分析的上机实践 156

8.3　Logistic回归基本理论和方法 161

8.4　Logistic回归的建模总结 173

本章思考与练习 175

第9章　聚类分析 176

9.1 聚类分析的基本思想 176

9.2　相似性度量 179

9.3　类和类的特征 182

9.4 聚类方法 185

9.5　模糊聚类分析 195

9.6　计算步骤与上机实践 197

9.7　社会经济案例研究 209

本章思考与练习 221

第10章　判别分析 222

10.1 判别分析的基本思想 222

10.2 距离判别 223

10.3　Bayes判别 226

10.4 Fisher判别 227

10.5　逐步判别 228

10.6　判别分析应用的几个例子 229

本章思考与练习 252

第11章　主成分分析 253

11.1 主成分分析的基本原理 253

11.2 总体主成分及其性质 256

11.3 由样本数据求主成分 264

11.4 主成分分析步骤及逻辑框图 266

11.5　主成分分析的应用 267

本章思考与练习 283

第12章 因子分析 284

12.1 因子分析的基本思想 284

12.2 因子载荷的求解 289

12.3　因子分析的上机实现 295

本章思考与练习 316

第13章　对应分析 317

13.1　对应分析的基本理论 317

13.2　对应分析的步骤及逻辑框图 324

13.3　对应分析的上机实现 325

本章思考与练习 343

第14章　典型相关分析 344

14.1 典型相关分析的基本理论 344

14.2　典型相关分析的上机实现 352

本章思考与练习 368

参考文献 369