第三篇 多元统计分析 433
第14章 多变量统计检验 433
14.1多元计量资料的常用统计量 433
14.2多元均值检验 435
14.3多元方差分析简介 437
14.4单向完全随机设计 440
14.5单因素随机区组设计 442
14.6轮廓分析 444
14.7多元方差分析的线性模型方法 448
参考文献 455
第15章 多元回归分析 457
15.1多元线性回归 457
15.2逐步回归分析 466
15.3二次多项式回归分析 474
15.4含定性变量的逐步回归分析 477
15.5双重筛选逐步回归 482
15.6积分（逐步）回归 487
15.7趋势面分析 493
15.8 Tobit回归 497
15.9主成分回归 502
15.10偏最小二乘回归 505
15.11岭回归 510
15.12稳健回归（M估计） 514
15.13优势（主导）分析 517
15.14线性联立方程 520
参考文献 529
第16章 聚类分析 531
16.1系统聚类分析 531
16.2 O-1型变量聚类分析 538
16.3动态聚类分析 541
16.4有序样本分类 546
16.5非线性映射分析 550
16.6两维图论聚类 553
参考文献 556
第17章 判别分析 558
17.1两组判别 558
17.2 Fisher线性判别 561
17.3逐步判别分析 566
参考文献 575
第18章 多因子分析 576
18.1主成分分析 576
18.2因子分析 583
18.3对应分析 598
18.4展开法 603
18.5典型相关分析 606
参考文献 613
第19章 结构方程模型与路径分析 615
19.1结构方程模型简介 616
19.2结构方程模型分析步骤 617
19.3路径分析模型 618
19.4 DPS系统下建模分析 620
参考文献 627
第20章 数据挖掘 629
20.1 BP神经网络 629
20.2径向基函数（RBF）网络模型 634
20.3投影寻踪回归 638
20.4支持向量机（SVM） 642
20.5随机森林 653
参考文献 660
第四篇 数学模型模拟分析 663
第21章 回归方程模型 663
21.1任意非线性回归模型参数估计实现 663
21.2非线性回归模型参数估计方法 665
21.3非线性回归模型参数全局优化估计 668
21.4非线性回归分析实例研究 671
21.5二值反应变量模型参数估计 686
21.6有约束条件模型参数估计 693
21.7联立方程模型 697
参考文献 705
第22章 数学模型模拟与优化 708
22.1模型模拟分析 708
22.2模型参数灵敏度分析 713
22.3模型优化 714
参考文献 717
第23章 数学规划 719
23.1线性规划 719
23.2多目标线性规划：评价函数法 724
23.3多目标线性规划：逐步宽容约束法 728
23.4多目标线性规划：分层评价法 730
23.5整数规划及混合整数规划 735
23.6指派问题匈牙利法 739
23.7运输问题 743
23.8非线性规划 745
23.9投入产出分析 748
23.10目标规划 752
参考文献 759
第24章 状态空间模型 760
24.1线性控制系统能控性 761
24.2线性控制系统能观性 763
24.3连续线性状态方程离散化 765
24.4离散状态方程求解 767
参考文献 770
第五篇 时间序列分析 773
第25章 时间序列趋势分析 773
25.1常用时间序列趋势分析 773
25.2时间序列数据游程检验 781
25.3最优气候均态模型 783
25.4均值生成函数预测模型 785
25.5马尔可夫链 788
25.6多元时空序列马尔可夫链分析 791
参考文献 796
第26章 时间序列周期分析 797
26.1谐波分析 797
26.2小波分析 800
26.3奇异谱分析 803
26.4时间序列周期方差分析外推法 807
26.5季节性水平模型 809
26.6季节性交乘趋势模型 812
26.7季节性叠加趋势模型 816
参考文献 819
第27章 平稳时间序列分析 821
27.1取样间隔与插值处理 821
27.2数据序列突变点的检测 823
27.3数据序列统计特性估计 828
27.4差分自回归移动平均（ARIMA）模型 834
参考文献 849
第28章 其他时间序列模型 851
28.1季节-周期组合模型 851
28.2多变量时间序列CAR模型 856
28.3门限自回归模型 862
28.4独立分量分析 866
参考文献 871