《多元统计分析讲义 下》

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第三编：应用（数学模型）2

第七章多元线性统计模型2

7·1 多元线性统计模型及参数估计2

7·2 多元线性模型的分类7

7·3 参数矩阵带约束条件的多元线性统计模型10

7·4参数估计量的分布14

7·5假设检验17

第八章判别分析21

8·1 引言21

8·2 Fisher准则下，多级判别法的公式推导及其应用22

（8·2·1）Fsisher准则25

（8·2·2）判别函数的建立25

（8·2·3）确定判据25

8·3 二级判别法的具体步骤25

8·4 Bayes准则28

8·5 Bayes准则下，多母体判别的数学模型29

8·6 Bayes准则下，三种判别法则32

第九章主成分分析35

9·1 引言35

9·2 主成分的定义，及其导出36

9·3 主成分的性质39

9·4 样本主成分40

第十章因子分析42

10·1 引言42

10·2 正交因子模型42

10·3 斜因子模型43

10·4 因子截荷的估计43

10·5 因子模型中的假设检验46

第十一章典型相关分析47

11·1 引言47

11·2 总体典型相关47

11·3 样本典型相关51

11·4假设检验52

第十二章趋势面分析56

12·1 什么是趋势面分析56

12·2 趋势面的计算56

12·3剩余分析58

附录：逐步回归简介62

补充参考书目67