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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 2

1.3 统计分析方法及其应用概述 4

思考与练习 10

第2章 统计学基础回顾 11

2.1 统计数据的整理与描述 11

2.2 几种重要的概率分布 14

2.3 多元分布的基本概念 19

2.4 多元正态分布 23

2.5 参数估计 28

2.6 假设检验 30

思考与练习 34

第3章 定性数据的x2检验 35

3.1 多项分布与x2检验 35

3.2 列联表分析 39

3.3 一致性检验 47

3.4 拟合优度检验 49

思考与练习 53

第4章 一元线性回归 55

4.1 一元线性回归模型 55

4.2 回归参数β0，β1的估计 59

4.3 最小二乘估计的性质 62

4.4 回归方程的显著性检验 64

4.5 残差分析 72

4.6 预测和控制 74

4.7 建模总结和应注意的问题 78

思考与练习 83

第5章 多元回归模型 86

5.1 多元线性回归模型 86

5.2 回归参数的估计与检验 89

5.3 自变量选择与逐步回归 100

思考与练习 106

第6章 定性数据的建模分析 109

6.1 对数线性模型基本理论和方法 109

6.2 对数线性模型分析的上机实现 111

6.3 Logistic回归基本理论和方法 115

6.4 Logistic回归的建模总结 123

思考与练习 124

第7章 聚类分析 125

7.1 聚类分析的基本思想 125

7.2 相似性度量 128

7.3 类和类的特征 131

7.4 聚类方法 133

7.5 实际例子 141

思考与练习 149

第8章 判别分析 151

8.1 判别分析的基本思想 151

8.2 距离判别 152

8.3 贝叶斯判别 154

8.4 费歇判别 155

8.5 逐步判别 156

8.6 判别分析应用的几个例子 157

思考与练习 171

第9章 主成分分析 173

9.1 主成分分析的基本思想 173

9.2 总体主成分及其性质 176

9.3 由样本数据求主成分 183

9.4 主成分分析步骤及框图 184

9.5 主成分分析的应用 185

思考与练习 200

第10章 因子分析 201

10.1 因子分析的基本思想 201

10.2 因子载荷的求解 205

10.3 因子分析的上机实现 210

思考与练习 231

第11章 对应分析 232

11.1 对应分析的基本理论 232

11.2 对应分析的步骤及逻辑框图 238

11.3 对应分析的上机实现 239

思考与练习 253

第12章 典型相关分析 254

12.1 典型相关分析的基本理论 254

12.2 典型相关分析的上机实现 260

思考与练习 277

参考文献 278

附录 280

表1 泊松分布表 280

表2 标准正态分布表 282

表3 正态分布分位数表 285

表4 卡方（x2）分布表 288

表5 相关系数检验表 289

表6 t分布的临界点 290

表7 F分布表 291