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第1章　一元线性回归分析 1

1.1　建立数据表 1

1.2　绘制散点图 4

1.3　回归分析 8

1.4　统计检验 10

1.5　预测分析与计算过程总结 17

1.6　小结 19

第2章　多元线性回归分析 20

2.1　模型拟合 20

2.2　模型参数检验 23

2.3　残差图的绘制 29

2.4　第二轮回归 32

2.5　小结 34

第3章　逐步回归分析 36

3.1　数据预备工作 36

3.2　变量引入的计算过程 37

3.3　参数估计和模型建立 44

3.4　模型参数的进一步验证 46

3.5　模型检验 46

3.6　小结 49

第4章　非线性回归分析 50

4.1　常见数学模型表达式 50

4.2　常见实例——一变量的情形 51

4.3　常见实例——一变量化为多变量的情形 67

4.4　常见实例——多变量的情形 79

4.5　常见三参数模型拟合 83

4.6　广义拟合 86

4.7　小结 90

第5章　主成分分析 92

5.1　基本思路 92

5.2　准备工作 93

5.3　计算过程与相关验证 97

5.4　从协方差矩阵出发 107

5.5　小结 110

第6章　系统聚类分析 111

6.1　实例来源与距离公式 111

6.2　计算距离矩阵 113

6.3　聚类过程 122

6.4　聚类结果评价 130

6.5　小结 132

第7章　距离判别分析 133

7.1　数据的预处理 133

7.2　计算过程 134

7.3　判别函数检验 141

7.4　样品的判别与归类 145

7.5　借助回归分析建立判别函数 147

7.6　小结 151

第8章 自相关分析 152

8.1 自相关函数（ACF） 152

8.2　偏自相关函数（PACF） 157

8.3 自相关分析 161

8.4　计算过程总结 163

8.5　小结 164

第9章　自回归分析 165

9.1　样本数据的初步分析 165

9.2 自回归模型的回归估计 167

9.3　数据的平稳化及其自回归模型 178

9.4　小结 181

第10章　谱分析 183

10.1　功率谱分析 183

10.2　波谱分析 190

10.3　小结 196

第11章　Markov链分析 198

11.1　Markov链的概率转移矩阵 198

11.2　Markov链分析方法 199

11.3　固定向量的计算方法 203

11.4　小结 205

第12章　R/S分析 206

12.1　R/S分析方法 206

12.2　编程计算 207

12.3 自相关系数和R/S分析 212

12.4　小结 214

第13章　线性规划 215

13.1　准备工作 215

13.2　普通规划求解实例 216

13.3　整数规划问题实例 224

13.4　非线性规划及其对偶问题实例 228

13.5　小结 230

第14章　层次分析法（AHP） 231

14.1　问题与模型 231

14.2　计算方法 232

14.3　结果解释 236

14.4　小结 237

第15章　GM（1,1）预测模型 238

15.1　GM（1,1）模型表示 238

15.2　计算过程 238

15.3　三参数指数模型 243

15.4　利用线性回归分析估计GM（1,1）模型参数 247

15.5　小结 249

第16章　GM（1,N）预测模型 250

16.1　模型建立 250

16.2　模型检验 253

16.3　小结 255

参考文献 257

后记 258