第一章 多元正态分布及其抽样分布 1
1.1 多元指标统计数据及其图示 1
1.2 多元正态分布 6
1.3 多元正态分布参数的估计 9
1.4 多元统计中常用的分布及抽样分布 14
第二章 多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验 19
2.1 均值向量μ=μ0的假设检验与μ的置信域 19
2.2 均值向量μ1－μ2的假设检验与μ1－μ2的置信域 25
2.3 协方差阵与均值向量的检验 33
2.4 独立性检验 41
第三章 多元方差分析 46
3.1 单因素多元方差分析 46
3.2 两因素的多元方差分析 53
3.3 巢式设计的多元分析 71
第四章 直线回归与相关 75
4.1 直线回归与相关分析 75
4.2 直线回归与相关中的几个问题 84
4.3 非线性回归分析 98
第五章 多元线性回归与相关(Ⅰ) 110
5.1 多元线性回归与相关分析 110
5.2 通径分析与偏相关 128
5.3 逐步回归分析 138
5.4 多项式回归 145
5.5 趋势面分析 148
5.6 逻辑斯谛(Logistic)回归(因变量为0-1分布) 151
6.1 多对多的线性回归分析 158
第六章 多元线性回归与相关(Ⅱ) 158
6.2 典范相关、典范变量和广义相关系数 172
6.3 多对多逐步回归 181
6.4 双重筛选逐步回归 183
第七章 主成分分析与因子分析 188
7.1 主成分分析 188
7.2 对应分析 201
7.3 因子分析 207
第八章 判别分析与聚类分析 216
8.1 距离判别分析 216
8.2 费希尔(Fisher)判别分析 220
8.3 贝叶斯(Bayes)判别分析 230
8.4 逐步判别分析 235
8.5 聚类分析 241
第九章 Shannon 信息量及其应用 257
9.1 信息与信息量 257
9.2 互信息与信源间的关联分析 266
9.3 离散量与信息聚类 271
9.4 离散增量与事物关联性分析 280
9.5 信息传递与无记忆信道 283
附表1 X2分布表 p{X2(n)＞X2a(n)}=a 288
附表2 t 分布的双侧分位数(ta)表 p(t|＞ta)=a 290
附表3 F 分布表 p{F(n1，n2)＞Fa(n1，n2)}=a 292
附表4 r 与 R 的5％和1％显著值 300
参考文献 302