应用多元统计分析 第5版PDF电子书下载

第一章 矩阵代数 1

1.1 定义 1

1.2 矩阵的运算 3

1.3 行列式 5

1.4 矩阵的逆 7

1.5 矩阵的秩 8

1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹 9

1.7 正定矩阵和非负定矩阵 14

1.8 特征值的极值问题 15

小结 18

附录1-1 SAS的应用 18

习题 20

第二章 随机向量 22

2.1 多元分布 22

2.2 数字特征 26

2.3 欧氏距离和马氏距离 32

2.4 随机向量的变换 36

2.5 特征函数 37

小结 38

附录2-1 SAS的应用 39

习题 39

第三章 多元正态分布 41

3.1 多元正态分布的定义 41

3.2 多元正态分布的性质 44

3.3 极大似然估计及估计量的性质 49

3.4 复相关系数和偏相关系数 53

3.5 ？和（n-1）S的抽样分布 60

小结 61

附录3-1 SAS的应用 62

附录3-2 3.2 中若干性质的证明 66

习 题 68

第四章 多元正态总体的统计推断 71

4.1 一元情形的回顾 71

4.2 单个总体均值的推断 75

4.3 两个总体均值的比较推断 82

4.4 轮廓分析 86

4.5 多个总体均值的比较检验（多元方差分析） 92

4.6 协方差矩阵相等性的检验 97

4.7 总体相关系数的推断 98

小结 100

附录4-1 SAS的应用 101

附录4-2 若干推导 106

附录4-3 威尔克斯？分布的定义及基本性质 109

习题 110

第五章 判别分析 114

5.1 引言 114

5.2 距离判别 115

5.3 贝叶斯判别 125

5.4 费希尔判别 133

5.5 逐步判别 141

小结 145

附录5-1 SAS的应用 146

附录5-2 若干证明 155

习题 157

第六章 聚类分析 160

6.1 引言 160

6.2 距离和相似系数 160

6.3 系统聚类法 163

6.4 动态聚类法 184

小结 186

附录6-1 SAS的应用 187

附录6-2 若干公式的推导 196

习题 198

第七章 主成分分析 201

7.1 引言 201

7.2 总体的主成分 202

7.3 样本的主成分 209

7.4 若干补充及主成分应用中需注意的问题 218

小结 224

附录7-1 SAS的应用 225

附录7-2 （7.4.2 ）式的证明 228

习题 228

第八章 因子分析 231

8.1 引言 231

8.2 正交因子模型 232

8.3 参数估计 237

8.4 因子旋转 243

8.5 因子得分 250

小结 255

附录8-1 SAS的应用 255

习题 261

第九章 对应分析 263

9.1 引言 263

9.2 行轮廓和列轮廓 263

9.3 独立性的检验和总惯量 267

9.4 行、列轮廓的坐标 270

9.5 对应分析图 271

小结 278

附录9-1 SAS的应用 278

附录9-2 若干推导 281

习题 283

第十章 典型相关分析 285

10.1 引言 285

10.2 总体典型相关 285

10.3 样本典型相关 290

10.4 典型相关系数的显著性检验 294

小结 296

附录10-1 SAS的应用 296

附录10-2 若干推导 298

习题 299

附录 习题解答 301

参考文献 327