第1章 统计学基础回顾 1
1.1 统计数据的整理与描述 1
1.2 几种重要的概率分布 4
1.3 参数估计 8
1.4 假设检验 10
本章思考与练习 13
第2章 多变量图表示法 14
2.1 散点图矩阵 14
2.2 脸谱图 16
2.3 雷达图与星图 18
2.4 星座图 21
本章思考与练习 23
第3章 联合分析 24
3.1 联合分析的基本理论和方法 24
3.2 联合分析的方法步骤 30
3.3 联合分析的上机实现 31
本章思考与练习 35
第4章 定性数据的X2检验 36
4.1 多项分布与X2检验 36
4.2 列联表分析 40
4.3 一致性检验 47
4.4 拟合优度检验 49
本章思考与练习 53
第5章 多元正态分布 56
5.1 多元分布的基本概念 56
5.2 距离与马氏距离 60
5.3 多元正态分布 63
5.4 均值向量和协差阵的估计 68
5.5 常用分布及抽样分布 74
本章思考与练习 79
第6章 均值向量和协方差阵的检验 80
6.1 均值向量的检验 80
6.2 协差阵的检验 85
6.3 有关检验的上机实现 87
本章思考与练习 97
第7章 多元回归模型 98
7.1 一个因变量多个自变量的回归模型 98
7.2 回归参数的估计与检验 100
7.3 自变量选择与逐步回归 110
7.4 多个自变量对多个因变量的回归分析 115
本章思考与练习 121
第8章 定性数据的建模分析 123
8.1 对数线性模型基本理论和方法 123
8.2 对数线性模型分析的上机实践 125
8.3 Logistic回归基本理论和方法 129
8.4 Logistic回归的建模总结 139
本章思考与练习 140
第9章 聚类分析 141
9.1 聚类分析的基本思想 141
9.2 相似性度量 143
9.3 类和类的特征 146
9.4 聚类方法 148
9.5 模糊聚类分析 156
9.6 计算步骤与上机实践 158
9.7 社会经济案例研究 168
本章思考与练习 177
第10章 判别分析 178
10.1 判别分析的基本思想 178
10.2 距离判别 179
10.3 Bayes判别 181
10.4 Fisher判别 181
10.5 逐步判别 183
10.6 判别分析应用的几个例子 183
本章思考与练习 203
第11章 主成分分析 204
11.1 主成分分析的基本原理 204
11.2 总体主成分及其性质 206
11.3 由样本数据求主成分 213
11.4 主成分分析步骤及逻辑框图 214
11.5 主成分分析的应用 215
本章思考与练习 228
第12章 因子分析 229
12.1 因子分析的基本思想 229
12.2 因子载荷的求解 233
12.3 因子分析的上机实现 237
本章思考与练习 254
第13章 对应分析 255
13.1 对应分析的基本理论 255
13.2 对应分析的步骤及逻辑框图 261
13.3 对应分析的上机实现 262
本章思考与练习 275
第14章 典型相关分析 276
14.1 典型相关分析的基本理论 276
14.2 典型相关分析的上机实现 282
本章思考与练习 295
参考文献 297