附录常用数理统计 1
10.1一元方差分析 323
下册 323
10方差分析 323
10.2二元方差分析（有重复试验的情况） 333
10.3交互作用与自由度 342
10.4无交互作用的二元方差分析 347
10.5观测数据个数不等的二元方差分析 350
10.6随机效应分析及其显著性检验 353
10.7系统分类试验的方差分析 357
10.8正交设计的方差分析 360
10.9方差分析对数据要求的条件 380
10.10最小信息准则在方差分析中的应用 380
11多样性分析 383
11.1多样性 383
11.2多样性的计量——多样度 383
11.3多样度数学模型的构造 387
11.4总体多样性的分解 393
11.5混合体的多样性分配 395
11.6多样性分析 402
12相关分析 411
12.1相关关系与相关分析 411
12.2相关图上的简易相关分析 411
12.3一元相关分析 414
12.4等级相关分析 423
12.5多元相关分析 432
13定性变量的相关分析 439
13.1数据分类与列联表 439
13.2 二维定性变量的相关分析 442
13.3 2×2列联表的Fisher检验 450
13.4 相关（连带）测度 453
13.5 多维定性变量的相关分析 455
14.1回归模式与预测功能 483
14回归分析 483
14.2一元线性回归 484
14.3多元线性回归 497
14.4一元非线性回归（函数形式已知） 510
14.5多项式回归（函数形式未知） 515
14.6选择回归模型的最小信息准则 516
14.7一元正交多项式回归 519
14.8二元正交多项式回归 527
15主分量分析（矩阵数据分析法） 540
15.1预备知识 540
15.2主分量 542
15.3样本主分量 547
15.4原指标变量对主分量的回归 550
15.5主分量分析的一般方法步骤 552
15.6应用：产品预测 555
16.1时间序列的基本概念 563
16时间序列的预测与滤波 563
16.2平稳时间序列 564
16.3线性随机模型 567
16.4确定型时间序列预测技术 573
16.5随机型时间序列预测技术 581
16.6用最大熵谱提取隐含周期信息 600
16.7时间序列的滤波 606
17响应面方法学 615
17.1一次回归的正交设计 615
17.2二次回归的正交设计 621
17.3响应面方法 630
主要参考文献 638