第一章 多元分析概述 1
第一节 引言 1
第二节 应用背景 2
第三节 计算机在统计分析中的应用 6
第二章 多元正态分布的参数估计 8
第一节 引言 8
第二节 基本概念 9
第三节 多元正态分布 14
第四节 多元正态分布的参数估计 17
第五节 实例分析与计算机实现 23
思考与练习 26
第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28
第一节 引言 28
第二节 均值向量的检验 28
第三节 协差阵的检验 37
思考与练习 38
第四章 判别分析 42
第一节 引言 42
第二节 距离判别法 43
第三节 贝叶斯判别法 47
第四节 费希尔判别法 50
第五节 实例分析与计算机实现 54
思考与练习 60
第五章 聚类分析 62
第一节 引言 62
第二节 相似性的量度 63
第三节 系统聚类分析法 65
第四节 K均值聚类分析 75
第五节 有序样品的聚类分析法 77
第六节 实例分析与计算机实现 82
思考与练习 90
第六章 主成分分析 93
第一节 引言 93
第二节 主成分的几何意义及数学推导 94
第三节 主成分的性质 97
第四节 主成分方法应用中应注意的问题 99
第五节 实例分析与计算机实现 100
思考与练习 106
第一节 引言 109
第七章 因子分析 109
第二节 因子分析模型 110
第三节 因子载荷矩阵求解 113
第四节 公因子重要性的分析 117
第五节 实例分析与计算机实现 121
思考与练习 128
第八章 相应分析 131
第一节 引言 131
第二节 列联表 132
第三节 相应分析的基本理论 134
第四节 相应分析中应注意的问题 136
第五节 实例分析与计算机实现 137
思考与练习 146
第九章 典型相关分析 149
第一节 引言 149
第二节 典型相关的基本理论 150
第三节 样本典型相关分析 154
第四节 典型相关分析应用中的几个问题 160
第五节 实例分析与计算机实现 164
思考与练习 170
第十章 多维标度法 173
第一节 引言 173
第二节 古典多维标度法 174
第三节 权重多维标度 183
第四节 实例分析与计算机实现 184
思考与练习 190
第十一章 多变量的可视化分析 193
第一节 引言 193
第二节 折线图分析法 194
第三节 条形图分析法 196
第四节 散点图分析法 197
第五节 雷达图分析法 199
第六节 星座图分析法 202
思考与练习 205
参考文献 206
附录 常用统计表 207
附表1 正态分布概率表 207
附表2 t分布临界值表 210
附表3 x2分布临界值表 211
附表4 F分布临界值表 212