第一章 Hotelling T2检验 1
1.1 Student t 检验的回顾 1
1.2 Hotelling T2检验的基本概念 2
1.3 检验一样本是否来自均向量为μ0的p元正态总体N(μ0，Σ) 4
1.4 检验两样本是否来自同一多元正态总体 8
1.5 多个多元正态总体间的两两比较 12
第二章 多元线性回归 17
2.1 直线回归的回顾 17
2.2 多元线性回归的基本概念 19
2.3 多元回归方程的建立 20
2.4 多元回归方程的假设检验 24
2.5 决定系数及剩余标准差 29
2.6 标准偏回归系数 31
2.7 偏回归系数间的比较 33
2.8 区间估计 35
2.9 两个或多个回归方程的比较 37
2.10 多元回归在医学上的应用 48
2.11 应用多元回归分析的注意点 49
第三章 多元线性相关 52
3.1 简单线性相关的回顾 52
3.2 偏相关系数 53
3.3 多元相关系数 58
3.4 多个变量之间的等级相关 59
3.5 和谐性系数w与等级相关系数rs之间的关系 66
3.6 两群之间的和谐性 68
第四章 逐步回归分析 74
4.1 逐步回归分析的基本概念 74
4.2 逐步回归分析的计算步骤 76
4.3 指标的数量化 91
4.4 逐步回归分析在医学上的应用 95
4.5 几点讨论 99
4.6 前进法与后退法 102
4.6 Sk序列求一切可能回归 107
第五章 判别分析 110
5.1 判别分析的基本概念 110
5.2 Fisher两类判别 111
5.3 Bayes多类判别 119
5.4 逐步判别分析 128
5.5 最大似然法 145
5.6 两类间的训练迭代法 155
5.7 多类间的训练迭代法 161
第六章 聚类分析 166
6.1 聚类分析的意义 166
6.2 聚类统计量 166
6.3 系统聚类法 170
6.4 逐步聚类法 185
6.5 模糊聚类法 195
6.6 有序样品的聚类 203
7.1 主成分分析的意义 219
第七章 主成分分析 219
7.2 主成分的计算 220
7.3 特征根和特征向量 223
7.4 主成分的贡献率 227
7.5 因子负荷量和公因子方差 233
7.6 主成分的选定与回代 234
7.7 主成分分析的医学应用 235
8.2 典型相关系数和典型变量 242
8.1 典型相关分析的意义 242
第八章 典型相关分析 242
8.3 典型相关分析的计算方法 246
8.4 典型相关系数的显著性检验 252
8.5 典型变量间的关系 255
8.6 典型相关分析的医学应用 256
附表1 相关系数界值表 261
附表2 x？界值表 262
参考文献 264