第1章 数据收集和描述 1
1.1数据收集 1
1.2两变量图描述和量化分析 4
1.3多变量图描述 11
1.4上机实现 14
习题 16
第2章 多元正态分布 17
2.1随机向量及其分布和性质 17
2.2多元正态分布 18
2.3多元正态参数的样本估计 23
2.4多元正态参数的假设检验 25
2.5正态性检验 37
2.6上机实现 42
习题 43
第3章 线性回归分析案例 44
3.1房地产公司预测房价 44
3.2 Bikeshare数据 55
3.3上机实现 60
习题 61
第4章 聚类分析 62
4.1点间距离或相似度 63
4.2分层聚类 68
4.3 K-均值和K-中心点聚类 77
4.4确定类的个数 80
4.5上机实现 81
习题 82
第5章 主成分分析 83
5.1基本思想 83
5.2主成分的定义和计算 84
5.3降维和解释 86
5.4上机实现 90
习题 91
第6章 因子分析 92
6.1基本思想 92
6.2因子分析模型 93
6.3例子和解释 96
6.4因子分析求解简介 101
6.5上机实现 102
习题 103
第7章 对应分析 104
7.1基本思想 104
7.2分析原理 104
7.3例子和解释 107
7.4上机实现 110
习题 111
第8章 典型相关分析 113
8.1基本思想 113
8.2求解原理 114
8.3有关检验和典型冗余分析 116
8.4例子和解释 117
8.5上机实现 123
习题 124
第9章 判别分析 125
9.1基本思想 125
9.2距离判别 126
9.3 Bayes判别 127
9.4 Fisher判别 128
9.5逐步判别 129
9.6例子和解释 130
9.7上机实现 140
习题 142
第10章 联合分析 143
10.1基本思想 143
10.2联合分析 144
10.3例子和解释 145
10.4上机实现 150
习题 152
第11章 广义线性模型简介 153
11.1广义线性模型简介 153
11.2 Logistic回归模型 154
11.3 Poisson回归模型 157
11.4上机实现 161
习题 163
参考文献 164