应用多元分析 第4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 17

附录1-1 SAS的应用 18

习题 19

第二章 随机向量 21

2.1多元分布 21

2.2数字特征 25

2.3欧氏距离和马氏距离 31

2.4随机向量的变换 34

2.5特征函数 35

小结 36

附录2-1 SAS的应用 37

习题 38

第三章 多元正态分布 40

3.1多元正态分布的定义 40

3.2多元正态分布的性质 43

3.3极大似然估计及估计量的性质 48

3.4复相关系数和偏相关系数 51

3.5 -x和（n—1）S的抽样分布 57

3.6二次型分布 58

小结 59

附录3-1 SAS的应用 59

附录3-2 3.2中若干性质的数学证明 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 81

4.4轮廓分析 85

4.5多个总体均值的比较检验（多元方差分析） 91

4.6协方差矩阵相等性的检验 95

4.7总体相关系数的推断 96

小结 98

附录4-1 SAS的应用 99

附录4-2若干推导 104

附录4-3威尔克斯A分布的定义及基本性质 107

习题 107

第五章 判别分析 112

5.1引言 112

5.2距离判别 113

5.3贝叶斯判别 122

5.4费希尔判别 129

5.5逐步判别 137

小结 140

附录5-1 SAS的应用 141

习题 150

第六章 聚类分析 153

6.1引言 153

6.2距离和相似系数 153

6.3系统聚类法 156

6.4动态聚类法 175

小结 177

附录6-1 SAS的应用 178

附录6-2若干公式的推导 184

习题 186

第七章 主成分分析 188

7.1引言 188

7.2总体的主成分 189

7.3样本的主成分 195

小结 208

附录7-1 SAS的应用 209

附录7-2 （7.3.11）式的证明 214

习题 214

第八章 因子分析 217

8.1引言 217

8.2正交因子模型 218

8.3参数估计 221

8.4因子旋转 226

8.5因子得分 232

小结 237

附录8-1 SAS的应用 237

习题 243

第九章 对应分析 245

9.1引言 245

9.2行轮廓和列轮廓 245

9.3独立性的检验和总惯量 248

9.4行、列轮廓的坐标 251

9.5对应分析图 252

小结 259

附录9-1 SAS的应用 260

附录9-2若干推导 264

习题 265

第十章 典型相关分析 266

10.1引言 266

10.2总体典型相关 266

10.3样本典型相关 271

10.4典型相关系数的显著性检验 275

小结 276

附录10-1 SAS的应用 276

习题 279

附录 习题参考答案及部分解答 281

参考文献 297