《多元统计分析及计算程序》求取 ⇩

目 录1

第一章多元回归分析1

§1 引言1

§2 多元线性回归2

§3实例与程序10

§4逐步回归20

§5 实例与程序25

§6 非线性模型的估计39

§7 实例与程序41

§8 二段最小二乘法51

§9 实例与程序53

第二章方差分析63

§1 引言63

§2 单因素方差分析63

§3 实例与程序65

§4 多因素方差分析70

§5 实例与程序74

第三章判别分析82

§1 引言82

§2 贝叶斯准则及正态母体的多类判别83

§3 分类判别效果的检验87

§4 逐步判别分析90

§5 实例与程序95

§6 费歇准则二类线性判别分析108

§7 实例与程序116

第四章聚类分析129

§1 引言129

§2 数据变换与相似性统计量130

§3 逐步聚类法及谱系图的形成134

§4实例与程序138

§5最优分割法149

§6 实例与程序154

§2 主成分的确定165

§1 引言165

第五章主成分分析165

§3 实例与程序171

第六章因子分析183

§1 引言183

§2 因子模型与基本定理184

§3 主因子解187

§4 方差最大正交因子旋转189

§5 因子得分192

§6 因子分析的计算步骤193

§7 实例与程序195

第七章典型相关分析210

§1 引言210

§2 总体典型变量与典型相关系数211

§3 样本典型变量与典型相关系数214

§4 典型相关系数的显著性检验215

§5 实例与程序217

§1 引言229

第八章对应分析229

§2 对应分析的数学方法230

§3 对应分析的计算步骤234

§4 实例与程序235

第九章非线性映射247

§1引言247

§2 简单数学原理247

§3 非线性映射的计算步骤250

§4 实例与程序251

第十章时间序列分析265

§1 引言265

§2 线性平稳模型265

§3 模型的识别267

§4 模型的参数估计271

§5 模型的拟合检验和预测274

§6 平稳时间序列分析的计算步骤276

§7 实例与程序276