第一章 绪论 1
第一节 引言 3
第二节 多元统计分析的应用 5
第三节 多元统计分析的发展 7
第四节 多元统计分析方法的分析流程 8
第五节 相关统计软件的说明 9
第二章 多元描述统计分析 15
第一节 多元描述统计量 17
第二节 多元数据的图形表示 20
第三章 多元正态分布及参数估计 31
第一节 基本概念 33
第二节 多元正态分布 36
第三节 多元正态分布均值向量和协方差阵的估计 39
第四节 几种常用的抽样分布 40
第五节 实例分析 42
第四章 多元正态分布均值向量和协方差阵的检验 47
第一节 总体均值向量的检验 49
第二节 协方差阵的检验 58
第三节 多个正态总体参数的检验 60
第五章 回归分析 71
第一节 回归分析的基本思想 73
第二节 多元线性回归模型 77
第三节 回归分析专题 94
第六章 聚类分析 109
第一节 聚类分析的基本思想 111
第二节 相似性的度量 113
第三节 系统聚类法 120
第四节 动态聚类法 138
第五节 有序样品的聚类 142
第六节 聚类方法的新进展 146
第七章 判别分析 153
第一节 判别分析的基本思想 155
第二节 距离判别法 156
第三节 Fisher判别法 161
第四节 贝叶斯判别法 173
第五节 逐步判别法 180
第八章 主成分分析 191
第一节 主成分的含义及其思想 193
第二节 主成分模型及其几何意义 194
第三节 主成分的推导及性质 196
第四节 主成分分析的应用 200
第九章 因子分析 207
第一节 因子分析的模型 210
第二节 因子载荷矩阵的估计 213
第三节 因子旋转 216
第四节 因子得分 219
第五节 因子分析的基本步骤 222
第十章 对应分析法 239
第一节 对应分析的基本思想 241
第二节 对应分析的基本原理 243
第三节 实例分析 248
第十一章 典型相关分析 259
第一节 典型相关分析的基本原理 261
第二节 典型相关分析的基本步骤 268
第三节 实例分析 269
第十二章 偏最小二乘回归分析 275
第一节 引言 277
第二节 偏最小二乘回归分析的基本原理 279
第三节 实例分析 283
第十三章 结合分析 289
第一节 引言 291
第二节 结合分析的基本原理 292
第三节 结合分析的分析步骤 295
第四节 结合分析的应用及进展 302
第五节 实例分析 307
第十四章 多维标度法 313
第一节 引言 315
第二节 多维标度法的基本原理 316
第三节 非度量方法 320
第四节 实例分析 322
第十五章 路径分析 331
第一节 引言 333
第二节 路径分析的基本原理 336
第三节 分解简单相关系数的路径分析 343
第四节 实例分析 346
第十六章 结构方程模型 351
第一节 引言 353
第二节 结构方程模型的基本原理 356
第三节 实例分析 362
附录 常用统计表 371
参考文献 381