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第1章　概论 1

1.1　为统计学正名 1

1.2　市场呼唤真统计 3

1.3　统计分析方法及其应用概述 5

思考与练习 13

第2章　统计学基础回顾 14

2.1　统计数据的整理与描述 14

2.2　几种重要的概率分布 18

2.3　多元分布的基本概念 24

2.4　多元正态分布 29

2.5　参数估计 35

2.6　假设检验 38

思考与练习 42

第3章　定性数据的x2检验 43

3.1　多项分布与x2检验 43

3.2　列联表分析 48

3.3　一致性检验 57

3.4　拟合优度检验 60

思考与练习 66

第4章　一元线性回归 68

4.1　一元线性回归模型 68

4.2 回归参数β0，β1的估计 73

4.3　最小二乘估计的性质 77

4.4　回归方程的显著性检验 80

4.5　残差分析 89

4.6　预测和控制 93

4.7　建模总结和应注意的问题 98

思考与练习 104

第5章 多元线性回归 107

5.1 多元线性回归模型 107

5.2 回归参数的估计 110

5.3　参数估计量的性质 118

5.4　回归方程的显著性检验 121

5.5　中心化和标准化 128

5.6　相关阵与偏相关系数 130

5.7　多元建模总结与评注 138

思考与练习 145

第6章　违背基本假设的回归分析 147

6.1　关于异方差性问题 147

6.2　关于自相关性问题 160

6.3　关于多重共线性问题 173

6.4　异常值与强影响值 186

思考与练习 192

第7章 自变量选择与逐步回归 194

7.1 自变量选择对估计和预测的影响 195

7.2　所有子集回归 198

7.3　逐步回归 206

7.4　实例与评注 217

思考与练习 224

第8章　定性数据的建模分析 226

8.1　对数线性模型基本理论和方法 227

8.2　对数线性模型分析的上机实践 229

8.3　Logistic回归基本理论和方法 234

8.4　Logistic回归的方法及步骤 243

思考与练习 245

第9章 多变量的图表示法 246

9.1　散点图矩阵 246

9.2　脸谱图 248

9.3　雷达图与星图 252

9.4 星座图 256

思考与练习 258

第10章　聚类分析 259

10.1　聚类分析的基本思想 259

10.2　相似性度量 263

10.3　类和类的特征 267

10.4　聚类方法 270

10.5　实际例子 281

思考与练习 290

第11章　判别分析 292

11.1　判别分析的基本思想 292

11.2　距离判别 293

11.3　Bayes判别 296

11.4　Fisher判别 297

11.5　逐步判别 299

11.6　判别分析应用的几个例子 300

思考与练习 317

第12章　主成分分析 319

12.1　主成分分析的基本思想 319

12.2　主成分分析的几何意义 321

12.3　总体主成分及其性质 325

12.4　样本主成分的导出 330

12.5　主成分分析步骤及框图 333

12.6　主成分分析的应用 335

思考与练习 349

第13章　因子分析 350

13.1　因子分析的基本思想 350

13.2　因子载荷的求解 355

13.3　因子分析的步骤与逻辑框图 362

13.4　因子分析的上机实现 362

思考与练习 377

第14章　对应分析 378

14.1　对应分析的基本理论 378

14.2　对应分析的步骤及逻辑框图 386

14.3　对应分析的上机实现 388

思考与练习 394

第15章　典型相关分析 395

15.1　典型相关分析的基本理论 395

15.2　典型相关分析的步骤及逻辑框图 403

15.3　典型相关分析的上机实现 408

思考与练习 412

参考文献 413

附录 415

表1　泊松分布表 415

表2　标准正态分布表 417

表3　正态分布分位数表 420

表4　卡方（x2）分布表 423

表5　相关系数检验表 424

表6　t分布的临界点 425

表7　F分布表 426

表8　D.W检验上下界表 432