《多元统计分析与软件SAS》求取 ⇩

前言1

第一章 矩阵代数1

1．1 定义1

1．2 行列式、逆和秩3

1．3 特征根和特征向量9

1．4 正定阵、非负定阵和投影阵13

1．5 矩阵的因子分解20

1．6 线性空间28

1．7 广义逆31

1．8 拉直运算和Kronecker积39

1．9 矩阵微商和变换的雅可比44

1．10 线性方程组的求解，消去变换59

1．11 特征根和特征向量的计算64

1．12 不等式70

练习一75

第二章 随机向量77

2．1 一元分布77

2．2 多元分布86

2．3 特征函数和“d”运算97

2．4 矩103

练习二115

第三章 多元正态分布117

3．1 多元正态分布的定义和基本性质117

3．2 条件分布和独立性126

3．3 矩阵正态分布142

3．4 u和∑的极大似然估计148

3．5 u和∑的极大似然估计的性质及其它估计155

3．6 Wishart分布174

练习三197

第四章 假设检验205

4．1 均值的检验205

4．2 两总体均值的比较217

4．3 多元方差分析(多总体均值检验)221

4．4 协差阵的检验244

4．5 独立性检验252

练习四254

第五章 多元回归分析258

5．1 多元线性回归模型258

5．2 多元线性回归系数的估计260

5．3 多元线性回归模型的检验264

5．4 多项式回归270

5．5 多元线性回归模型的选择273

5．6 非线性回归277

练习五285

第六章 方差分析和协方差分析292

6．1 单因素方差分析292

6．2 多因子方差分析296

6．3 协方差分析304

练习六316

第七章 主分量分析322

7．1 主分量分析数学模型322

7．2 主分量过程324

8．2 因子分析过程328

练习七329

第八章 因子分析334

8．1因子分析数学模型334

练习八344

9．1 典型相关分析数学模型350

第九章 典型相关分析350

9．2 典型相关过程352

练习九358

第十章 判别分析361

10．1 数学模型与判别方法361

10．2 最大概率判别与贝叶斯判别363

10．3 逐步判别370

10．4 典型判别373

练习十378

11．1 系统聚类379

第十一章 聚类分析379

11．2 动态聚类386

11．3 变量聚类390

练习十一393

附录 SAS系统简介395

1 SAS显示系统简介395

2 SAS语句简介397

3 常用简单SAS操作符和SAS函数400

4 常用SAS简单过程402

参考文献408