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 17
第一节 多元描述统计量 19
第二节 多元数据的图形表示 22
第三章 多元正态分布及参数估计 33
第一节 基本概念 35
第二节 多元正态分布 38
第三节 多元正态分布均值向量和协方差阵的估计 41
第四节 几种常用的抽样分布 42
第五节 实例分析与计算机实现 44
第四章 多元正态分布均值向量和协方差阵的检验 53
第一节 总体均值向量的检验 55
第二节 协方差阵的检验 64
第三节 多个正态总体参数的检验 66
第五章 回归分析 81
第一节 回归分析的基本思想 83
第二节 多元线性回归模型 88
第三节 回归分析专题 106
第六章 聚类分析 121
第一节 聚类分析的基本思想 123
第二节 相似性的度量 125
第三节 系统聚类法 132
第四节 动态聚类法 144
第五节 有序样品的聚类 148
第六节 聚类分析方法的新进展 152
第七章 判别分析 159
第一节 判别分析的基本思想 161
第二节 距离判别法 162
第三节 Fisher判别法 167
第四节 Bayes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 209
第一节 因子分析的基本思想 211
第二节 因子分析的模型 212
第三节 因子载荷阵的估计 215
第四节 因子旋转 217
第五节 因子得分 221
第六节 因子分析的基本步骤 223
第十章 对应分析 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 案例分析 247
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 典型变量与典型相关系数的求法 263
第三节 典型相关系数的检验 267
第四节 典型相关分析的计算步骤及案例分析 268
第十二章 偏最小二乘回归分析 279
第一节 引言 281
第二节 偏最小二乘回归分析的基本原理 283
第三节 案例分析与上机实现 287
第十三章 结合分析 293
第一节 结合分析的基本原理 296
第二节 结合分析的步骤 299
第三节 结合分析的应用及进展 306
第四节 案例分析 311
第十四章 多维标度法 317
第一节 多维标度法的基本原理 320
第二节 非度量方法 324
第三节 案例分析与上机实现 326
第十五章 路径分析 335
第一节 路径分析的基本原理 339
第二节 分解简单相关系数的路径分析 347
第三节 案例分析 349
第十六章 结构方程模型 355
第一节 结构方程模型的基本原理 359
第二节 案例分析 365
第十七章 多元评价分析 379
第一节 常用的多元评价方法 382
第二节 案例分析 390
附录 常用统计表 393
参考文献 403