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第一章 多变量统计法的基础知识 1

1.1 总体 样本 数据 1

1.2 样本中心趋向的度量 4

习题1.2 7

1.3 样本分散度的度量 8

习题1.3 13

1.4 样本协方差和样本相关系数 14

习题1.4 19

1.5 协方差矩阵和相关系数矩阵 20

习题1.5 24

1.6 变量的标准化 25

习题1.6 29

第二章 线性回归分析 30

2.1 确定性关系与相关关系 30

2.2 一元线性回归方程的求法 31

习题2.2 36

2.3 一元线性回归方程的显著性检验 37

习题2.3 41

2.4 二元线性回归方程的求法 42

习题2.4 45

2.5 二元线性回归方程的检验 46

习题2.5 50

3.1 引言 几何解释 51

第三章 主成分分析 51

3.2 主成分的计算 54

习题3.2 63

3.3 主成分的基本性质 63

习题3.3 69

3.4 主成分的相关结构 69

习题3.4 73

3.5 对考试成绩作主成分分析的一个实例 73

习题3.5 77

3.6 用主成分图解样品和变量 78

3.7 R型分析 81

习题3.6 81

习题3.7 85

3.8 大小因子和形状因子 87

习题3.8 90

3.9 在企业效益分析中的应用 91

第四章 典型相关分析 94

4.1 引言 94

4.2 第一对典型变量的求解方法 95

习题4.2 100

4.3 第二对典型变量的求解方法 101

习题4.3 102

4.4 用典型相关研究两个学年学习成绩的关系 103

4.5 其它应用实例 107

习题4.4 108

第五章 聚类分析 114

5.1 引言 114

5.2 样品间的距离 115

习题5.2 120

5.3 系统聚类 最短距离法 122

习题5.3 127

5.4 系统聚类的其它方法 129

习题5.4 141

5.5 系统聚类的离差平方和法(瓦尔德法) 142

习题5.5 148

5.6 二态变量、定性变量、混型变量的处理 149

习题5.6 160

第六章 判别分析 162

6.1 引言 162

6.2 距离判别 线性判别函数(两个类别) 163

习题6.2 170

6.3 距离判别 线性判别函数(三个类别) 171

习题6.3 173

6.4 距离判别 协方差矩阵不相等的情形 174

习题6.4 176

6.5 判别系数 应用实例 178

6.6 判别分析的辅助性检验 183

习题6.6 184

第七章 多元定性数据的若干统计方法 185

7.1 交叉分类表(列联表) 185

习题7.1 188

7.2 独立性 条件独立性 189

习题7.2 201

7.3 完全独立性 边缘独立性 202

习题7.3 209

7.4 独立性的检验问题 209

习题7.4 217

7.5 变量关联性的度量 218

习题7.5 225

7.6 2×2×2表的检验 实例 226

习题7.6 231

习题答案与提示 233

附录一 矩阵的基本运算 253

附录二 特征值和特征向量 259

附录三 求解特征值和特征向量的迭代法 263

附录四 协方差矩阵的基本运算 266

附表1 F分布表 269

附表2 x2分布表 275

附表3 相关系数显著性检验表 277

参考文献 278