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第一章 绪论 1

第一节 引言 3

第二节 多元统计分析的应用 5

第三节 多元统计分析的发展 7

第四节 多元统计分析方法的分析流程 8

第五节 相关统计软件的说明 9

第二章 多元描述统计分析 15

第一节 多元描述统计量 17

第二节 多元数据的图形表示 20

第三章 多元正态分布及参数估计 31

第一节 基本概念 33

第二节 多元正态分布 36

第三节 多元正态分布均值向量和协方差阵的估计 39

第四节 几种常用的抽样分布 40

第五节 实例分析 42

第四章 多元正态分布均值向量和协方差阵的检验 47

第一节 总体均值向量的检验 49

第二节 协方差阵的检验 58

第三节 多个正态总体参数的检验 60

第五章 回归分析 71

第一节 回归分析的基本思想 73

第二节 多元线性回归模型 77

第三节 回归分析专题 94

第六章 聚类分析 109

第一节 聚类分析的基本思想 111

第二节 相似性的度量 113

第三节 系统聚类法 120

第四节 动态聚类法 138

第五节 有序样品的聚类 142

第六节 聚类方法的新进展 146

第七章 判别分析 153

第一节 判别分析的基本思想 155

第二节 距离判别法 156

第三节 Fisher判别法 161

第四节 贝叶斯判别法 173

第五节 逐步判别法 180

第八章 主成分分析 191

第一节 主成分的含义及其思想 193

第二节 主成分模型及其几何意义 194

第三节 主成分的推导及性质 196

第四节 主成分分析的应用 200

第九章 因子分析 207

第一节 因子分析的模型 210

第二节 因子载荷矩阵的估计 213

第三节 因子旋转 216

第四节 因子得分 219

第五节 因子分析的基本步骤 222

第十章 对应分析法 239

第一节 对应分析的基本思想 241

第二节 对应分析的基本原理 243

第三节 实例分析 248

第十一章 典型相关分析 259

第一节 典型相关分析的基本原理 261

第二节 典型相关分析的基本步骤 268

第三节 实例分析 269

第十二章 偏最小二乘回归分析 275

第一节 引言 277

第二节 偏最小二乘回归分析的基本原理 279

第三节 实例分析 283

第十三章 结合分析 289

第一节 引言 291

第二节 结合分析的基本原理 292

第三节 结合分析的分析步骤 295

第四节 结合分析的应用及进展 302

第五节 实例分析 307

第十四章 多维标度法 313

第一节 引言 315

第二节 多维标度法的基本原理 316

第三节 非度量方法 320

第四节 实例分析 322

第十五章 路径分析 331

第一节 引言 333

第二节 路径分析的基本原理 336

第三节 分解简单相关系数的路径分析 343

第四节 实例分析 346

第十六章 结构方程模型 351

第一节 引言 353

第二节 结构方程模型的基本原理 356

第三节 实例分析 362

附录 常用统计表 371

参考文献 381