《多元统计分析》求取 ⇩

绪论1

第一章 多元正态分布8

1.1 定义及其性质8

1.2 条件分布与独立性17

1.3 最大似然估计25

1.4 多元线性回归方程32

第二章 抽样分布与假设检验36

2.1 非中心的x2分布和F分布36

2.2 维希特（Wishart）分布39

2.3 T2统计量及其分布48

2.4 Λ统计量及其分布60

2.5 确定否定域的似然比准则68

2.6 协方差阵的检验73

2.7 独立性检验80

第三章 多元线性回归模型87

3.1 线性回归模型88

3.2 最小二乘估计92

3.3 回归系数的假设检验101

3.4 1-多逐步回归方法105

3.5 岭回归及其k值的选择114

第四章 线性判别模型120

4.1 Bayes判别准则122

4.2 附加信息的检验126

4.3 逐步判别的计算步骤131

4.4 距离判别方法138

4.5 Fisher线性判别式143

4.6 逐步Fisher判别方法150

第五章 主成分分析158

5.1 主成分分析的原理158

5.2 样品的排序问题164

第六章 典型相关分析169

6.1 典型相关变量169

6.2 典型相关的计算步骤173

第七章 聚类分析176

7.1 R型（指标）系统聚类法176

7.2 Q型（样品）系统聚类法180

7.3 动态聚类法184

7.4 聚类数k的选择方法188

第八章 矩阵代数补充知识193

8.1 分块矩阵的四块求逆公式193

8.2 矩阵的平方根197

8.3 投影与投影矩阵199

8.4 对称阵的谱分解205

8.5 减号广义逆209

8.6 特征根的极值性质210

8.7 矩阵的内积与叉积213

8.8 矩阵的（i,j）消去变换216

8.9 同时对角化与相对特征根218

附表221

1．相关系数检验表221

2．x2检验的临界值表222

3．t检验的临界值表223

4．F检验的临界值表（α=0.05）224

5．F检验的临界值表（α=0.01）224

编后说明228