第一章 多元变量选择与描述分析 1
1.1多元变量选择与数据 1
1.2多元数据的描述统计 7
1.3多元描述分析的SAS程序及实验指导 9
1.4描述分析案例 22
附录1.1 SAS软件基础与描述分析 27
附录1.2 SPSS与R软件基础与描述分析 33
第二章 多元数据的矩阵分析 37
2.1多元统计中的矩阵 37
2.2多元统计中常用的矩阵性质 38
2.3多元数据矩阵计算SAS程序 41
2.4多元数据矩阵分析案例 50
附录2.1 SAS软件计算矩阵 56
附录2.2 SPSS与R软件计算矩阵 59
第三章 多元统计的距离与相关 61
3.1统计距离 61
3.2统计距离的应用 64
3.3多元统计的相似系数 65
3.4统计距离的SAS程序及实验指导 66
3.5两个样本均值向量检验案例 75
附录3.1 SAS软件计算距离与相关 81
附录3.2SPSS与R软件计算距离与相关 83
第四章 聚类分析 85
4.1分组与聚类 85
4.2聚类分析实验指导 92
4.3聚类法的案例分析 103
附录4.1 SAS软件计算聚类分析 110
附录4.2 SPSS与R软件计算聚类分析 112
第五章 判别分析 115
5.1判别分析原理 115
5.2判别分析的SAS程序及实验指导 120
5.3判别分析的应用案例 126
附录5.1 SAS软件计算判别分析 137
附录5.2 SPSS与R软件计算判别分析 139
第六章 主成分分析 141
6.1主成分分析基本原理 141
6.2主成分分析的数学模型及几何解释 143
6.3主成分分析的SAS程序及实验指导 146
6.4主成分分析的综合性案例 152
附录6.1 SAS软件计算主成分分析 160
附录6.2 SPSS与R软件计算主成分分析 161
第七章 因子分析 162
7.1因子分析基本原理 162
7.2因子分析的数学模型 165
7.3因子分析的SAS程序及实验指导 170
7.4因子分析的综合性案例 176
附录7.1 SAS软件计算因子分析 189
附录7.2 SPSS与R软件计算因子分析 190
第八章 对应分析 192
8.1对应分析的原理与基本思想 192
8.2对应分析图形的分析方法 196
8.3对应分析的SAS程序及实验指导 201
8.4数值型变量对应分析的综合性案例 205
附录8.1 SAS软件计算对应分析 210
附录8.2 SPSS与R软件计算对应分析 211
第九章 典型相关分析 212
9.1典型相关分析原理 212
9.2典型相关变量和典型相关系数 215
9.3典型相关的SAS程序及实验指导 217
9.4典型相关的案例 223
附录9.1 SAS软件计算典型相关 231
附录9.2 SPSS与R软件计算典型相关 232
第十章 多元回归模型分析 234
10.1回归模型的基本原理 234
10.2多元线性回归模型 237
10.3多元回归分析的SAS程序及实验指导 243
10.4多元回归分析的综合性案例 247
附录10.1 SAS软件计算回归分析 257
附录10.2 SPSS与R软件计算多元回归模型 258
参考文献 260