首页 > 图书中心 > 实用多元统计分析

目录

目录

CONTENTS

第1章 多元数据和多元统计分析 / 1

1.1 多元数据认知 / 1

1.2 多元统计分析 / 4

第2章 多元数据的图示分析法 / 7

2.1 图示分析认知 / 8

2.2 散点图 / 8

2.3 箱线图 / 16

2.4 检验分布假设的图示方法 / 20

2.5 轮廓图 / 22

2.6 雷达图 / 23

2.7 星座图 / 24

2.8 调和曲线图 / 28

2.9 脸谱图 / 30

第3章 多元正态分布及其参数估计 / 36

3.1 随机向量及其分布认知 / 37

3.2 多元正态分布的定义及性质 / 43

3.3 基于协方差阵及其分块矩阵分析股市风险 / 50

3.4 多元正态分布的参数估计 / 52

3.5 Wishart分布 / 57

第4章 多元正态总体参数的检验 / 61

4.1 单个总体均值向量的检验 / 62

4.2 两个总体均值向量的检验 / 64

4.3 多个正态总体均值向量的检验 / 67

4.4 协方差阵的检验 / 71

4.5 实际应用 / 73

第5章 线性回归分析 / 85

5.1 线性回归分析的认知 / 86

5.2 一元线性回归模型的参数估计 / 90

5.3 多元线性回归模型的参数估计 / 101

5.4 多元线性回归模型的统计检验 / 108

5.5 多元线性回归模型的置信区间 / 118

*5.6 违背基本假设的情况 / 121

5.7 实际应用 / 140

第6章 聚类分析 / 149

6.1 聚类分析认知 / 149

6.2 距离和相似系数 / 151

6.3 系统聚类方法 / 156

6.4 实际应用 / 164

第7章 判别分析 / 171

7.1 判别分析认知 / 171

7.2 距离判别法 / 173

7.3 Fisher 判别法 / 179

7.4 Bayes 判别法 / 187

7.5 逐步判别法 / 193

7.6 实际应用 / 193

第8章 主成分分析 / 208

8.1 主成分分析认知 / 209

8.2 主成分个数选取与主成分回归 / 214

8.3 实际应用 / 216

第9章 因子分析 / 231

9.1 因子分析认知 / 232

9.2 因子分析的数学模型 / 233

9.3 因子载荷阵的估计方法 / 237

9.4 因子旋转 / 240

9.5 因子得分的估计 / 244

9.6 因子分析的步骤 / 247

9.7 实际应用 / 250

第10章 路径分析 / 269

10.1 路径分析认知 / 270

10.2 路径分析的基本原理 / 272

10.3 分解简单相关系数的路径分析 / 279

10.4 实际应用 / 282

第11章 函数性数据与修匀处理 / 289

11.1 函数性数据分析认知 / 289

11.2 函数性数据修匀的基函数方法 / 291

11.3 函数性数据修匀的粗糙惩罚方法 / 294

第12章 函数性数据的描述性分析 / 297

12.1 函数性数据的概括统计量 / 297

12.2 实际应用 / 299

参考文献 / 302

附录A 统计分布表 / 304

附录B 数据表 / 305

版权所有(C)2023 清华大学出版社有限公司 京ICP备10035462号 京公网安备11010802042911号

联系我们 | 网站地图 | 法律声明 | 友情链接 | 盗版举报 | 人才招聘