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第一章 多维数据的组织与整理 1

第一节 多维数据的组织 1

第二节 多维数据的可视化 2

习题 19

第二章 多元统计学与矩阵计算基础 23

第一节 多维随机变量的一些概念 23

第二节 多元正态分布 25

第三节 WISHART分布 29

第四节 HOTELLING分布 30

第五节 WILKS分布 31

第六节 多元随机变量的数字特征 32

第七节 矩阵分解与导数 33

第八节 数据读取的MATLAB实现 35

习题 46

第三章 假设检验 48

第一节 引言 48

第二节 均值向量的检验 49

第三节 协方差矩阵的检验 53

第四节 实例计算 55

第五节 假设检验的MATLAB实现 58

习题 72

第四章 判别分析 76

第一节 引言 76

第二节 距离判别法 76

第三节 Bayes判别法 81

第四节 Fisher判别法 84

第五节 判别分析的MATLAB实现 86

习题 92

第五章 聚类分析 97

第一节 引言 97

第二节 相似性 97

第三节 系统聚类法 101

第四节 系统聚类分析MATLAB实现 108

第五节 热图与聚类 117

第六节 其他聚类方法 134

习题 145

第六章 主成分分析 150

第一节 引言 150

第二节 主成分分析的几何解释与推广 151

第三节 数学原理与主要性质 153

第四节 主成分应用举例 156

第五节 主成分分析的MATLAB实现 167

习题 176

第七章 因子分析 181

第一节 因子分析的基本概念 181

第二节 因子模型 182

第三节 载荷矩阵的求解 186

第四节 因子旋转与得分 190

第五节 因子分析详细算例 194

第六节 因子分析的MATLAB实现 203

习题 209

第八章 对应分析 215

第一节 对应分析的基本思想 215

第二节 对应分析数据的列联表表示 215

第三节 对应分析的基本理论 217

第四节 对应分析的具体步骤与注意事项 220

第五节 对应分析举例与MATLAB实现 224

习题 250

第九章 典型相关分析 254

第一节 引言 254

第二节 基本理论性质 254

第三节 样本数据的典型相关分析 260

第四节 典型相关分析的几个问题 263

第五节 典型相关计算过程实例 266

第六节 典型相关分析解读实例 269

第七节 典型相关分析的MATLAB实现 276

习题 285

第十章 多维标度法 290

第一节 引言 290

第二节 古典MDS的基本原理 291

第三节 非度量MDS的求解 295

第四节 权重多维标度 297

第五节 古典MDS实例计算详解 298

第六节 多维标度的MATLAB实现 305

习题 312

参考文献 316