目 录 1
第一章多元回归分析 1
§1 引言 1
§2 多元线性回归 2
§3实例与程序 10
§4逐步回归 20
§5 实例与程序 25
§6 非线性模型的估计 39
§7 实例与程序 41
§8 二段最小二乘法 51
§9 实例与程序 53
第二章方差分析 63
§1 引言 63
§2 单因素方差分析 63
§3 实例与程序 65
§4 多因素方差分析 70
§5 实例与程序 74
第三章判别分析 82
§1 引言 82
§2 贝叶斯准则及正态母体的多类判别 83
§3 分类判别效果的检验 87
§4 逐步判别分析 90
§5 实例与程序 95
§6 费歇准则二类线性判别分析 108
§7 实例与程序 116
第四章聚类分析 129
§1 引言 129
§2 数据变换与相似性统计量 130
§3 逐步聚类法及谱系图的形成 134
§4实例与程序 138
§5最优分割法 149
§6 实例与程序 154
§2 主成分的确定 165
§1 引言 165
第五章主成分分析 165
§3 实例与程序 171
第六章因子分析 183
§1 引言 183
§2 因子模型与基本定理 184
§3 主因子解 187
§4 方差最大正交因子旋转 189
§5 因子得分 192
§6 因子分析的计算步骤 193
§7 实例与程序 195
第七章典型相关分析 210
§1 引言 210
§2 总体典型变量与典型相关系数 211
§3 样本典型变量与典型相关系数 214
§4 典型相关系数的显著性检验 215
§5 实例与程序 217
§1 引言 229
第八章对应分析 229
§2 对应分析的数学方法 230
§3 对应分析的计算步骤 234
§4 实例与程序 235
第九章非线性映射 247
§1引言 247
§2 简单数学原理 247
§3 非线性映射的计算步骤 250
§4 实例与程序 251
第十章时间序列分析 265
§1 引言 265
§2 线性平稳模型 265
§3 模型的识别 267
§4 模型的参数估计 271
§5 模型的拟合检验和预测 274
§6 平稳时间序列分析的计算步骤 276
§7 实例与程序 276