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第1章　统计学基础回顾1

1.1　统计数据的整理与描述1

1.2　几种重要的概率分布5

1.3　参数估计10

1.4　假设检验12

本章思考与练习16

第2章 多变量图表示法17

2.1　散点图矩阵17

2.2　脸谱图19

2.3　雷达图与星图22

2.4 星座图26

本章思考与练习29

第3章　联合分析30

3.1 联合分析的基本理论和方法30

3.2　联合分析的方法步骤37

3.3　联合分析的上机实现40

本章思考与练习44

第4章　定性数据的x2检验46

4.1 多项分布与x2检验46

4.2　列联表分析51

4.3　一致性检验60

4.4　拟合优度检验63

本章思考与练习68

第5章 多元正态分布70

5.1 多元分布的基本概念70

5.2　统计距离和马氏距离75

5.3　多元正态分布79

5.4　均值向量和协差阵的估计85

5.5　常用分布及抽样分布92

本章思考与练习98

第6章 均值向量和协方差阵的检验99

6.1 均值向量的检验99

6.2　协差阵的检验106

6.3　有关检验的上机实现108

本章思考与练习119

第7章 多元回归模型121

7.1　一个因变量多个自变量的回归模型121

7.2 回归参数的估计与检验124

7.3 自变量选择与逐步回归137

7.4　多个自变量对多个因变量的回归分析143

本章思考与练习150

第8章　定性数据的建模分析153

8.1 对数线性模型基本理论和方法153

8.2 对数线性模型分析的上机实践156

8.3　Logistic回归基本理论和方法161

8.4　Logistic回归的建模总结173

本章思考与练习175

第9章　聚类分析176

9.1 聚类分析的基本思想176

9.2　相似性度量179

9.3　类和类的特征182

9.4 聚类方法185

9.5　模糊聚类分析195

9.6　计算步骤与上机实践197

9.7　社会经济案例研究209

本章思考与练习221

第10章　判别分析222

10.1 判别分析的基本思想222

10.2 距离判别223

10.3　Bayes判别226

10.4 Fisher判别227

10.5　逐步判别228

10.6　判别分析应用的几个例子229

本章思考与练习252

第11章　主成分分析253

11.1 主成分分析的基本原理253

11.2 总体主成分及其性质256

11.3 由样本数据求主成分264

11.4 主成分分析步骤及逻辑框图266

11.5　主成分分析的应用267

本章思考与练习283

第12章 因子分析284

12.1 因子分析的基本思想284

12.2 因子载荷的求解289

12.3　因子分析的上机实现295

本章思考与练习316

第13章　对应分析317

13.1　对应分析的基本理论317

13.2　对应分析的步骤及逻辑框图324

13.3　对应分析的上机实现325

本章思考与练习343

第14章　典型相关分析344

14.1 典型相关分析的基本理论344

14.2　典型相关分析的上机实现352

本章思考与练习368

参考文献369