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第1章　一元线性回归分析 1

1.1　模型的初步估计 1

1.2　详细的回归过程 3

1.3　回归结果详解 7

1.4　预测分析 16

第2章　多元线性回归分析 19

2.1　多元回归过程 19

2.2　多重共线性分析 25

2.3　借助线性回归函数快速拟合 29

2.4　统计检验临界值的查询 31

第3章　逐步回归分析 34

3.1　数据预备工作 34

3.2　变量引入的计算过程 35

3.3　参数估计和模型建设 43

3.4　模型参数的进一步验证 44

3.5　模型检验 47

第4章　非线性回归分析 51

4.1　常见数学模型 51

4.2　常见实例——一变量的情形 52

4.3　常见实例——一变量化为多变量的情形 70

4.4　常见实例——多变量的情形 81

第5章　主成分分析 85

5.1　计算步骤 85

5.2　相关的验证工作 96

5.3　主成分分析与因子分析的关系 98

第6章　系统聚类分析 105

6.1　计算距离矩阵 105

6.2　聚类过程 113

6.3　聚类结果评价 120

第7章　距离判别分析 123

7.1　数据的预处理 123

7.2　计算过程 125

7.3　判别函数检验 134

7.4　样品的判别与归类 137

7.5　利用回归分析建立判别函数 138

7.6　判别分析与因子分析的关系 143

第8章　自相关分析 145

8.1 自相关系数 145

8.2　偏自相关系数 151

8.3　偏自相关系数与自回归系数 153

8.4 自相关分析 156

第9章 自回归分析 159

9.1　样本数据的初步分析 159

9.2 自回归模型的回归估计 161

9.3　数据的平稳化及其自回归模型 169

第10章　周期图分析 174

10.1　时间序列的周期图 174

10.2　周期图分析的相关例证 179

10.3　多元回归的验证 183

第11章　时空序列的谱分析（自谱） 185

11.1　周期数据的频谱分析 185

11.2　空间数据的波谱分析 191

第12章　功率谱分析（实例） 195

12.1　实例分析1 195

12.2　实例分析2 198

12.3　实例分析3 199

12.4　实例分析4 201

12.5　实例分析5 202

12.6　实例分析6 205

第13章　Markov链分析 207

13.1　问题与模型 207

13.2　逐步计算 208

13.3　编程计算 211

第14章　R/S分析 216

14.1　计算Hurst指数的基本步骤 216

14.2 自相关系数和R/S分析 221

第15章　线性规划求解（实例） 223

15.1　实例分析1 223

15.2　实例分析2 228

15.3　实例分析3 231

15.4　实例分析4 234

15.5　实例分析5 238

15.6　实例分析6 241

15.7　实例分析7 244

第16章　层次分析法 247

16.1　问题与模型 247

16.2　计算方法之一——方根法 248

16.3　计算方法之二——和积法 252

16.4　计算方法之三——迭代法 255

16.5　结果解释 258

第17章　GM（1,1）预测分析 260

17.1　方法之一——最小二乘运算 260

17.2　方法之二——线性回归法 264

第18章　GM（1,N）预测分析 269

18.1　方法之一——最小二乘运算 269

18.2　方法之二——线性回归法 273

参考文献 275

后记 276