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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