目录 1
第一章 绪论 1
1.1 什么是多元统计分析 1
1.2 利用多元统计方法解决实际问题的大致步骤 4
第二章 矩阵代数基础知识 6
2.1 矩阵代数的基础知识 6
2.2 线性方程组 10
第三章 概率统计基础知识 15
3.1 概率基础知识 15
3.2 多维随机向量 18
3.3 数理统计基础知识 24
第四章 回归分析 33
4.1 一元线性回归简介 33
4.2 多元线性回归模型 35
4.3 回归方程和回归系数的显著性检验 38
4.4 残差分析 44
4.5 自变量选择与逐步回归 54
思考与练习 66
第五章 判别分析 72
5.1 判别分析概述 72
5.2 距离判别法 72
5.3 Fisher判别法 78
5.4 Bayes判别法 83
5.5 逐步判别 91
思考与练习 98
第六章 聚类分析 100
6.1 基本概念与聚类统计量 100
6.2 系统聚类法 102
6.3 有序样品的聚类 112
6.4 快速聚类法 116
6.5 模糊聚类法 123
思考与练习 128
第七章 主成分分析与典型相关分析 131
7.1 主成分分析的基本思想 131
7.2 总体主成分与样本主成分 132
7.3 主成分的统计推断 142
7.4 典型相关分析 144
思考与练习 153
第八章 因子分析与对应分析 157
8.1 因子分析的基本思想与模型 157
8.2 参数估计 158
8.3 因子旋转 164
8.4 因子得分 166
8.5 对应分析 171
思考与练习 182
参考文献 184