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第1章 多元统计分析概述 1

1.1引言 1

1.2变量和统计方法选择 2

1.3随机向量 5

1.4样本统计量 9

1.5数据变换 16

1.6统计软件简介 18

思考与练习 19

第2章 统计分布 20

2.1引言 20

2.2常见一元离散型分布 21

2.3常见一元连续型分布 24

2.4一元正态分布及其相关分布 26

2.5多元随机向量分布 28

2.6多元正态分布及其相关分布 31

2.7分布拟合检验 33

思考与练习 39

第3章 多元数据图表示法 40

3.1引言 40

3.2散点图 41

3.3折线图 44

3.4条形图 45

3.5雷达图 46

3.6星座图 48

思考与练习 51

第4章 差异性分析 53

4.1引言 53

4.2假设检验 54

4.3均值向量的检验 56

4.4方差分析 58

4.5协方差阵的检验 65

4.6协方差分析 66

4.7差异性检验SPSS操作 67

4.8案例分析 72

思考与练习 80

第5章 相关性分析 82

5.1引言 82

5.2简单相关分析 83

5.3偏相关系数和复相关系数 86

5.4典型相关分析 88

5.5相关分析SPSS操作 91

5.6案例分析 93

思考与练习 99

第6章 回归分析 101

6.1引言 101

6.2高尔顿与回归 103

6.3多元线性回归分析 105

6.4非线性回归 114

6.5通径分析 116

6.6回归分析SPSS操作 118

6.7案例分析 123

思考与练习 136

第7章 判别分析 138

7.1引言 138

7.2距离判别法 139

7.3 Bayes判别法 141

7.4 Fisher判别法 143

7.5进一步讨论 144

7.6判别分析SPSS操作 145

7.7案例分析 147

思考与练习 156

第8章 聚类分析 159

8.1引言 159

8.2距离与相似系数 160

8.3系统聚类 162

8.4 K均值聚类 166

8.5有序样品聚类 166

8.6模糊聚类 167

8.7两步聚类分析 169

8.8聚类分析的相关问题 170

8.9聚类分析SPSS操作 172

8.10案例分析 176

思考与练习 185

第9章 主成分分析 188

9.1引言 188

9.2主成分分析的数学原理 190

9.3相关问题的讨论 192

9.4主成分分析SPSS操作 196

9.5案例分析 197

思考与练习 211

第10章 因子分析 214

10.1引言 214

10.2因子分析的数学模型 215

10.3因子载荷矩阵的求解 218

10.4因子旋转和因子得分 219

10.5因子分析与主成分分析 221

10.6因子分析SPSS操作 222

10.7案例分析 223

思考与练习 229

第11章 多维尺度分析 232

11.1引言 232

11.2距离与相似 233

11.3古典MDS 234

11.4权重多维尺度 236

11.5多维尺度SPSS操作 237

11.6案例分析 239

思考与练习 245

第12章 对应分析 246

12.1引言 246

12.2列联表 247

12.3对应分析的基本理论 249

12.4典型对应分析 251

12.5对应分析SPSS操作 252

12.6案例分析 254

思考与练习 260

参考文献 262