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第1章　矩阵知识补充 1

1.1　矩阵的谱分解 1

1.2　矩阵开平方与比较 2

1.3　矩阵的迹 5

1.4　矩阵微商 5

1.5　分块矩阵的逆 6

1.6　有关矩阵不等式 7

习题一 7

第2章　多元正态分布 9

2.1 随机向量 9

2.2　多元正态分布的定义及其性质 13

2.3　多元正态分布的参数估计 16

2.4　抽样分布 22

习题二 24

第3章 多元正态总体的假设检验与方差分析 26

3.1　一元正态总体情形的回顾 26

3.2　均值等于常数向量的检验 30

3.3　两总体均值的比较检验 34

3.4　多个总体均值向量的比较检验 39

3.5　总体协差阵相等的检验 44

3.6　独立性检验 47

习题三 50

第4章　多元回归分析 52

4.1　多元线性回归模型 52

4.2　多元线性回归模型参数的估计 56

4.3　假设检验 60

4.4　预报 65

4.5　多项式回归 68

4.6　多元线性回归模型的选择 74

4.7 回归诊断 84

4.8　非线性回归模型 100

习题四 112

第5章　主成分分析与经验正交分解 119

5.1　主成分分析数学模型 119

5.2　样本主成分及其计算 122

5.3　主成分得分 130

5.4　主成分聚类与主成分回归 134

5.5　经验正交函数分解 141

习题五 148

第6章　因子分析 151

6.1　因子分析数学模型 151

6.2　因子分析模型参数的估计 156

6.3　因子旋转 171

6.4　因子得分 177

习题六 183

第7章　判别分析 186

7.1　数学模型与判别方法 186

7.2　用DISCRIM过程实施最大概率判别和贝叶斯判别 190

7.3　逐步判别 200

7.4　典型判别 203

习题七 207

第8章　典型相关分析 208

8.1　典型相关分析数学模型 208

8.2　典型相关过程 210

习题八 230

第9章　聚类分析 232

9.1　引言 232

9.2　聚类统计量 233

9.3　系统聚类法 238

9.4　动态聚类法 255

9.5　有序样品的聚类分析法 260

9.6　模糊聚类法 265

习题九 269

第10章　属性数据的统计分析 272

10.1　列联表的独立性分析 272

10.2 Logistic回归 281

习题十 296

附录1 SAS软件简介 299

附录2 SPSS解一些多元分析的例子 304

参考文献 312