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第1章 多元正态分布及其抽样分布 1

1.1 多元指标统计数据及其图示 1

1.2 多元正态分布 6

1.3 多元正态分布参数的估计 9

1.4 多元统计中常用的分布及抽样分布 14

第2章 多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验 19

2.1 均值向量μ=μ0的假设检验与μ的置信域 19

2.2 均值向量μ1-μ2的假设检验与μ1-μ2的置信域 26

2.3 协方差阵与均值向量的检验 34

2.4 独立性检验 43

第3章 多元方差分析 48

3.1 单因素多元方差分析（完全随机试验） 48

3.2 两因素的多元方差分析（完全随机试验） 56

3.3 巢式设计的多元分析 73

第4章 直线回归与相关 78

4.1 直线回归与相关分析 78

4.2 直线回归与相关中的几个问题 88

4.3 非线性回归分析 104

第5章 多元线性回归与相关（Ⅰ） 116

5.1 多元线性回归与相关分析 116

5.2 通径分析与偏相关 134

5.3 逐步回归分析 148

5.4 多项式回归 155

5.5 趋势面分析 158

5.6 Logistic回归（因变量为0-1分布） 161

第6章 多元线性回归与相关（Ⅱ） 170

6.1 多对多的线性回归分析 170

6.2 典范相关、典范变量和广义相关系数 185

6.3 典范变量对间的通径分析与决策分析 194

6.4 多对多逐步回归 200

6.5 双重筛选逐步回归 203

6.6 变量间的相关性度量 208

第7章 主成分分析与因子分析 219

7.1 主成分分析及其通径分析与决策分析 219

7.2 对应分析 234

7.3 因子分析 241

第8章 判别分析与聚类分析 251

8.1 距离判别分析 251

8.2 费希尔判别分析 255

8.3 贝叶斯判别分析 266

8.4 逐步判别分析 271

8.5 聚类分析 278

第9章 Shannon信息量及其应用 294

9.1 信息与信息量 294

9.2 互信息与信源间的关联分析 303

9.3 离散量与信息聚类 309

9.4 离散增量与事物关联性分析 318

9.5 信息传递与无记忆信道 321

参考文献 326

附录 328

附表1 χ2分布表 328

附表2 t分布的双侧分位数（tα）表 330

附表3 F分布表 332

附表4 r与R的5％和1％显著性 340