第1篇 多元统计分析 3
第1章 多元正态分布及其统计分析 3
1.1 多元正态分布的概念及其参数估计 3
1.2 多元正态总体的参数检验 17
1.3 多元方差分析 30
1.4 多元质量控制图 34
1.5 多元正态随机数的产生 44
第2章 判别分析 46
2.1 判别分析的概念 46
2.2 判别分析的原理 48
2.3 判别分析的计算与实例 54
2.4 用Logistic回归作判别分析 67
第3章 聚类分析 72
3.1 聚类分析的概念 72
3.2 距离和相似系数 74
3.3 观测值系统聚类法 82
3.4 动态聚类法 90
3.5 变量的聚类方法 94
第4章 主成分分析 105
4.1 主成分分析的概念 105
4.2 主成分分析的原理 107
4.3 主成分分析的计算与实例 111
4.4 主成分聚类和主成分回归 119
第5章 因子分析 133
5.1 因子分析模型 134
5.2 因子分析模型的参数估计 139
5.3 因子旋转和因子得分 141
5.4 因子分析的计算与实例 144
第6章 对应分析 159
6.1 对应分析的概念 160
6.2 简单对应分析的原理 162
6.3 简单对应分析的计算与实例 166
6.4 多重对应分析的计算与实例 173
第2篇 可靠性与生存分析 189
第7章 可靠性概念 189
7.1 可靠性工程概论 189
7.2 可靠性的度量 192
7.3 删失数据 203
第8章 常用寿命分布及其识别 209
8.1 常用寿命分布 209
8.2 抽检方案 221
8.3 参数分布的选择 233
第9章 常用寿命分布分析的参数方法 249
9.1 常用寿命分布分析 249
9.2 参数分析方法的计算与实例 255
第10章 常用寿命分布分析的非参数方法 273
10.1 估计可靠度函数的非参数方法 273
10.2 比较两个或多个生存分布的非参数方法 275
10.3 非参数分析方法的计算与实例 279
第11章 加速寿命试验及其统计分析方法 289
11.1 加速寿命试验的基本理论 289
11.2 加速寿命试验计划及分析的计算与实例 293
第12章 有关可靠性的其他专题 308
12.1 寿命数据的回归分析 308
12.2 概率单位分析 315
12.3 寿命数据的增长曲线分析 322
12.4 寿命数据的保证分析 342
第3篇 时间序列分析 351
第13章 时间序列分析概念 351
13.1 时间序列分析基本概念 352
13.2 趋势分析 352
13.3 分解模型 363
第14章 时间序列平滑方法 372
14.1 移动平均平滑法 373
14.2 单参数指数移动平均 377
14.3 双参数指数移动平均 382
14.4 Winters方法 384
第15章 ARIMA模型 390
15.1 自相关函数与偏自相关函数 390
15.2 AR（p）模型 401
15.3 MA（q）模型 407
15.4 ARMA（p，q）模型 410
15.5 ARIMA（p，d，q）模型 416
15.6 多元时间序列分析初步 443
15.7 时间序列分析在控制图中的应用 447
参考文献 453