第一章 多维数据的组织与整理 1
第一节 多维数据的组织 1
第二节 多维数据的可视化 2
习题 19
第二章 多元统计学与矩阵计算基础 23
第一节 多维随机变量的一些概念 23
第二节 多元正态分布 25
第三节 WISHART分布 29
第四节 HOTELLING分布 30
第五节 WILKS分布 31
第六节 多元随机变量的数字特征 32
第七节 矩阵分解与导数 33
第八节 数据读取的MATLAB实现 35
习题 46
第三章 假设检验 48
第一节 引言 48
第二节 均值向量的检验 49
第三节 协方差矩阵的检验 53
第四节 实例计算 55
第五节 假设检验的MATLAB实现 58
习题 72
第四章 判别分析 76
第一节 引言 76
第二节 距离判别法 76
第三节 Bayes判别法 81
第四节 Fisher判别法 84
第五节 判别分析的MATLAB实现 86
习题 92
第五章 聚类分析 97
第一节 引言 97
第二节 相似性 97
第三节 系统聚类法 101
第四节 系统聚类分析MATLAB实现 108
第五节 热图与聚类 117
第六节 其他聚类方法 134
习题 145
第六章 主成分分析 150
第一节 引言 150
第二节 主成分分析的几何解释与推广 151
第三节 数学原理与主要性质 153
第四节 主成分应用举例 156
第五节 主成分分析的MATLAB实现 167
习题 176
第七章 因子分析 181
第一节 因子分析的基本概念 181
第二节 因子模型 182
第三节 载荷矩阵的求解 186
第四节 因子旋转与得分 190
第五节 因子分析详细算例 194
第六节 因子分析的MATLAB实现 203
习题 209
第八章 对应分析 215
第一节 对应分析的基本思想 215
第二节 对应分析数据的列联表表示 215
第三节 对应分析的基本理论 217
第四节 对应分析的具体步骤与注意事项 220
第五节 对应分析举例与MATLAB实现 224
习题 250
第九章 典型相关分析 254
第一节 引言 254
第二节 基本理论性质 254
第三节 样本数据的典型相关分析 260
第四节 典型相关分析的几个问题 263
第五节 典型相关计算过程实例 266
第六节 典型相关分析解读实例 269
第七节 典型相关分析的MATLAB实现 276
习题 285
第十章 多维标度法 290
第一节 引言 290
第二节 古典MDS的基本原理 291
第三节 非度量MDS的求解 295
第四节 权重多维标度 297
第五节 古典MDS实例计算详解 298
第六节 多维标度的MATLAB实现 305
习题 312
参考文献 316