第三篇 多元统计分析 505
第14章 多变量统计检验 505
14.1 多元计量资料的常用统计量 505
14.2 多元均值检验 507
14.3 多元方差分析简介 509
14.4 单向完全随机设计 512
14.5 单因素随机区组设计 514
14.6 轮廓分析 516
14.7 多元方差分析的线性模型方法 520
参考文献 527
第15章 多元回归分析 529
15.1 多元线性回归 529
15.2 逐步回归分析 539
15.3 二次多项式回归分析 549
15.4 含定性变量的逐步回归分析 553
15.5 积分（逐步）回归 558
15.6 趋势面分析 564
15.7 Tobit回归 568
15.8 主成分回归 573
15.9 岭回归 576
15.10 稳健回归（M估计） 580
15.11 分位数回归 584
15.12 优势（主导）分析 589
参考文献 592
第16章 聚类分析 594
16.1 系统聚类分析 594
16.2 0-1型变量聚类分析 609
16.3 动态聚类分析 612
16.4 有序样本分类 618
16.5 非线性映射分析 622
16.6 两维图论聚类 625
参考文献 628
第17章 判别分析 630
17.1 两组判别 630
17.2 Fisher线性判别 633
17.3 逐步判别分析 639
参考文献 647
第18章 多因子分析 649
18.1 主成分分析 649
18.2 因子分析 656
18.3 对应分析 671
18.4 展开法 676
参考文献 679
第19章 多因变量统计分析 681
19.1 典型相关分析 681
19.2 双重筛选逐步回归 689
19.3 偏最小二乘回归 695
19.4 线性联立方程 700
19.5 结构方程模型与路径分析 709
参考文献 721
第20章 数据挖掘 723
20.1 BP神经网络 723
20.2 径向基函数（RBF）网络模型 729
20.3 投影寻踪回归 733
20.4 支持向量机（SVM） 740
20.5 随机森林 751
参考文献 758
第四篇 数学模型模拟分析 761
第21章 回归方程模型 761
21.1 任意非线性回归模型参数估计实现 761
21.2 非线性回归模型参数估计方法 763
21.3 非线性回归模型参数全局优化估计 766
21.4 非线性回归分析实例研究 769
21.5 二值反应变量模型参数估计 784
21.6 有约束条件模型参数估计 791
21.7 联立方程模型 795
参考文献 803
第22章 数学模型模拟与优化 806
22.1 模型模拟分析 806
22.2 模型参数灵敏度分析 811
22.3 模型优化 813
参考文献 817
第23章 数学规划 818
23.1 线性规划 818
23.2 多目标线性规划：评价函数法 823
23.3 多目标线性规划：逐步宽容约束法 827
23.4 多目标线性规划：分层评价法 830
23.5 整数规划及混合整数规划 835
23.6 指派问题匈牙利法 839
23.7 运输问题 842
23.8 非线性规划 845
23.9 投入产出分析 848
23.10 目标规划 852
参考文献 860
第24章 状态空间模型 861
24.1 线性控制系统能控性 862
24.2 线性控制系统能观性 864
24.3 连续线性状态方程离散化 866
24.4 离散状态方程求解 868
参考文献 871
第五篇 时间序列分析 875
第25章 时间序列趋势分析 875
25.1 常用时间序列趋势分析 875
25.2 时间序列数据游程检验 883
25.3 最优气候均态模型 885
25.4 均值生成函数预测模型 887
25.5 马尔可夫链 890
25.6 多元时空序列马尔可夫链分析 893
参考文献 898
第26章 时间序列周期分析 899
26.1 谐波分析 899
26.2 小波分析 902
26.3 奇异谱分析 905
26.4 时间序列周期方差分析外推法 909
26.5 季节性水平模型 911
26.6 季节性交乘趋势模型 914
26.7 季节性叠加趋势模型 918
参考文献 921
第27章 平稳时间序列分析 923
27.1 取样间隔与插值处理 923
27.2 数据序列突变点的检测 925
27.3 数据序列统计特性估计 930
27.4 单位根检验 936
27.5 差分自回归移动平均（ARIMA）模型 943
参考文献 958
第28章 其他时间序列模型 960
28.1 季节-周期组合模型 960
28.2 多变量时间序列CAR模型 965
28.3 门限自回归模型 971
28.4 独立分量分析 975
参考文献 980