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第三编：应用（数学模型） 2

第七章 多元线性统计模型 2

7·1 多元线性统计模型及参数估计 2

7·2 多元线性模型的分类 7

7·3 参数矩阵带约束条件的多元线性统计模型 10

7·4参数估计量的分布 14

7·5假设检验 17

第八章 判别分析 21

8·1 引言 21

8·2 Fisher准则下，多级判别法的公式推导及其应用 22

（8·2·1）Fsisher准则 25

（8·2·2）判别函数的建立 25

（8·2·3）确定判据 25

8·3 二级判别法的具体步骤 25

8·4 Bayes准则 28

8·5 Bayes准则下，多母体判别的数学模型 29

8·6 Bayes准则下，三种判别法则 32

第九章 主成分分析 35

9·1 引言 35

9·2 主成分的定义，及其导出 36

9·3 主成分的性质 39

9·4 样本主成分 40

第十章 因子分析 42

10·1 引言 42

10·2 正交因子模型 42

10·3 斜因子模型 43

10·4 因子截荷的估计 43

10·5 因子模型中的假设检验 46

第十一章 典型相关分析 47

11·1 引言 47

11·2 总体典型相关 47

11·3 样本典型相关 51

11·4假设检验 52

第十二章 趋势面分析 56

12·1 什么是趋势面分析 56

12·2 趋势面的计算 56

12·3剩余分析 58

附录：逐步回归简介 62

补充参考书目 67