《应用概率统计 下》

第二篇多元统计分析2

第七章 多元正态分布及其参数的估计和检验2

1 随机向量2

2 多元正态分布12

3 均值向量μ与协方差阵V的估计17

4 均值向量的检验20

习题七30

第八章 判别分析33

1 距离判别33

2 贝叶斯(Bayes)判别53

3 费歇尔(Fisher)判别65

习题八77

第九章 多元相关80

1 主成分分析80

2 因子分析89

3 典型相关分析111

习题九122

第三篇时间序列分析126

第十章 随机序列与随机过程126

1 随机序列与随机过程的概念126

2 几类重要的随机函数137

3 平稳随机函数的统计分析149

4 两个随机函数间的相关173

习题十178

第十一章 时间序列时域分析181

1 ARMA模型181

2 ARMA序列的相关分析198

3 模型的初步识别209

4 模型参数的矩估计221

5 模型参数的最小二乘估计与最小平方和估计227

6 ARIMA模型与季节性模型235

7 模型的考核与定阶242

8 时间序列的预报250

附录 线性齐次差分方程解法264

习题十一266

第十二章 时间序列频域分析与滤波方法272

1 周期图分析与谱图估计272

2 最大熵谱估计283

3 平稳序列的维纳滤波293

4 线性动态系统与量测系统302

5 卡尔曼滤波309

习题十二320

参考文献323

习题答案324