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第一章 多元分析概述 1

第一节 引言 1

第二节 应用背景 2

第三节　计算机在统计分析中的应用 6

第二章 多元正态分布的参数估计 8

第一节 引言 8

第二节　基本概念 9

第三节 多元正态分布 14

第四节 多元正态分布的参数估计 17

第五节 实例分析与计算机实现 23

思考与练习 26

第三章 多元正态分布均值向量和协差阵的检验 28

第一节 引言 28

第二节 均值向量的检验 28

第三节 协差阵的检验 37

思考与练习 38

第四章 判别分析 42

第一节 引言 42

第二节 距离判别法 43

第三节 贝叶斯判别法 47

第四节 费希尔判别法 50

第五节 实例分析与计算机实现 54

思考与练习 60

第五章 聚类分析 62

第一节 引言 62

第二节　相似性的量度 63

第三节 系统聚类分析法 65

第四节　K均值聚类分析 75

第五节 有序样品的聚类分析法 77

第六节 实例分析与计算机实现 82

思考与练习 90

第六章 主成分分析 93

第一节 引言 93

第二节 主成分的几何意义及数学推导 94

第三节 主成分的性质 97

第四节 主成分方法应用中应注意的问题 99

第五节 实例分析与计算机实现 100

思考与练习 106

第一节 引言 109

第七章 因子分析 109

第二节 因子分析模型 110

第三节 因子载荷矩阵求解 113

第四节 公因子重要性的分析 117

第五节 实例分析与计算机实现 121

思考与练习 128

第八章 相应分析 131

第一节 引言 131

第二节　列联表 132

第三节　相应分析的基本理论 134

第四节 相应分析中应注意的问题 136

第五节 实例分析与计算机实现 137

思考与练习 146

第九章 典型相关分析 149

第一节 引言 149

第二节 典型相关的基本理论 150

第三节　样本典型相关分析 154

第四节 典型相关分析应用中的几个问题 160

第五节 实例分析与计算机实现 164

思考与练习 170

第十章 多维标度法 173

第一节 引言 173

第二节 古典多维标度法 174

第三节 权重多维标度 183

第四节 实例分析与计算机实现 184

思考与练习 190

第十一章 多变量的可视化分析 193

第一节 引言 193

第二节　折线图分析法 194

第三节　条形图分析法 196

第四节　散点图分析法 197

第五节 雷达图分析法 199

第六节 星座图分析法 202

思考与练习 205

参考文献 206

附录 常用统计表 207

附表1　正态分布概率表 207

附表2　t分布临界值表 210

附表3　x2分布临界值表 211

附表4　F分布临界值表 212