应用多元统计分析=Applied multivariate statistical analysisPDF电子书下载

第一章 多元统计分析概述 1

第一节 引言 1

第二节 大数据时代与大数据 2

第三节 应用背景 5

第四节 计算机在统计分析中的应用 9

第二章 多元正态分布的参数估计与假设检验 11

第一节 引言 11

第二节 基本概念 11

第三节 多元正态分布的参数估计 17

第四节 均值向量的检验 20

第五节 协差阵的检验 27

思考与练习 29

第三章 多元线性回归模型 33

第一节 引言 33

第二节 线性模型的参数估计 33

第三节 线性模型的检验 41

第四节 预测 47

第五节 回归分析应用中应注意的问题 50

第六节 实证分析 51

思考与练习 54

第四章 聚类分析 58

第一节 引言 58

第二节 相似性的量度 58

第三节 系统聚类分析法 62

第四节 k-均值聚类分析 72

第五节 有序样品的聚类分析法 74

第六节 实例分析 79

思考与练习 91

第五章 判别分析 95

第一节 引言 95

第二节 距离判别法 95

第三节 贝叶斯判别法 100

第四节 费希尔判别法 103

第五节 实例分析 107

思考与练习 113

第六章 主成分分析 119

第一节 引言 119

第二节 主成分分析模型 119

第三节 主成分的性质 120

第四节 主成分方法应用中应注意的问题 123

第五节 实例分析 126

思考与练习 137

第七章 因子分析 141

第一节 引言 141

第二节 因子分析模型 141

第三节 因子分析应用中应注意的问题 148

第四节 实例分析 151

思考与练习 163

第八章 相应分析 168

第一节 引言 168

第二节 列联表分析 168

第三节 相应分析的基本理论 170

第四节 相应分析中应注意的几个问题 174

第五节 实例分析与计算实现 176

第六节 结语 189

思考与练习 189

第九章 典型相关分析 193

第一节 引言 193

第二节 典型相关的基本理论 193

第三节 样本典型相关分析 198

第四节 典型相关分析应用中的几个问题 201

第五节 实例分析 202

思考与练习 208

第十章 多变量的可视化分析 213

第一节 引言 213

第二节 条形图 213

第三节 面积图 215

第四节 散点图 217

第五节 高低图 219

第六节 箱图 220

第七节 双轴图 222

思考与练习 223

附录Ⅰ数据表 224

附录Ⅱ常用统计表 234

参考文献 242