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第一章基本概念1

壹、资料的类型2

贰、多变量分析技术的分类4

第二章变异数与共变数分析11

壹、变异数分析11

贰、二因素变异数分析18

叁、共变数分析26

第三章多变项变异数及共变数分析33

壹、多变项变异数分析34

贰、多变项共变数分析43

第四章复回归47

壹、基本概念47

贰、简单回归模式48

叁、复回归模式52

肆、判定系数与相关系数54

伍、直线回归模式的基本假设59

陸、复回归模式的检定62

柒、自相关与复共线性65

捌、虚变数复回归模式69

玖、选取预测变数的方法72

拾、应用实例77

附录4—1:逐步回归的运算过程84

第五章自动互动检视法93

壹、基本概念93

贰、应用实例100

叁、优点与限制110

肆、与其他方法之结合112

第六章区别分析121

壹、基本概念121

贰、几何图形的描述122

叁、二群体区别函数125

肆、复区别分析140

伍、显著性检定143

陸、预测变数的相对重要性146

柒、应用实例148

第七章联合分析157

壹、基本概念158

贰、偏好模式的选择160

叁、资料收集的方法163

肆、受测体的描述168

伍、优点与限制169

陸、应用实例171

附录7—1:对称直交排列法182

第八章规则相关分析187

壹、基本概念187

贰、规则相关系数188

叁、显著性检定192

肆、重叠指数195

伍、应用实例198

第九章因素分析207

壹、基本概念207

贰、巴氏的球形检定215

叁、共同性的估计217

肆、共同因素之抽取219

伍、因素的转轴227

陸、结果之解释234

柒、应用实例236

附录9—1:重心法之运算过程244

第十章集群分析253

壹、基本概念253

贰、相似性的衡量254

叁、建立集群的方法259

肆、层次集群方法的演算261

伍、非层次集群方法的演算271

陸、集群方法的比较274

柒、二阶段集群分析275

捌、集群之描述及显著性检定277

玖、应用实例281

第十一章多元尺度法291

壹、多元尺度法的分类291

贰、基本运算步骤294

叁、计量多元尺度法296

肆、非计量多元尺度法299

伍、相似及偏好资料的收集304

陸、单调回归309

附表313

1常态曲线面积313

2t值表314

3卡方(X2)分配表315

4 F分配表316

5杜宾—瓦特生(DW)检定表318

索引319

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