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第三篇 多元统计分析505

第14章 多变量统计检验505

14.1 多元计量资料的常用统计量505

14.2 多元均值检验507

14.3 多元方差分析简介509

14.4 单向完全随机设计512

14.5 单因素随机区组设计514

14.6 轮廓分析516

14.7 多元方差分析的线性模型方法520

参考文献527

第15章 多元回归分析529

15.1 多元线性回归529

15.2 逐步回归分析539

15.3 二次多项式回归分析549

15.4 含定性变量的逐步回归分析553

15.5 积分（逐步）回归558

15.6 趋势面分析564

15.7 Tobit回归568

15.8 主成分回归573

15.9 岭回归576

15.10 稳健回归（M估计）580

15.11 分位数回归584

15.12 优势（主导）分析589

参考文献592

第16章 聚类分析594

16.1 系统聚类分析594

16.2 0-1型变量聚类分析609

16.3 动态聚类分析612

16.4 有序样本分类618

16.5 非线性映射分析622

16.6 两维图论聚类625

参考文献628

第17章 判别分析630

17.1 两组判别630

17.2 Fisher线性判别633

17.3 逐步判别分析639

参考文献647

第18章 多因子分析649

18.1 主成分分析649

18.2 因子分析656

18.3 对应分析671

18.4 展开法676

参考文献679

第19章 多因变量统计分析681

19.1 典型相关分析681

19.2 双重筛选逐步回归689

19.3 偏最小二乘回归695

19.4 线性联立方程700

19.5 结构方程模型与路径分析709

参考文献721

第20章 数据挖掘723

20.1 BP神经网络723

20.2 径向基函数（RBF）网络模型729

20.3 投影寻踪回归733

20.4 支持向量机（SVM）740

20.5 随机森林751

参考文献758

第四篇 数学模型模拟分析761

第21章 回归方程模型761

21.1 任意非线性回归模型参数估计实现761

21.2 非线性回归模型参数估计方法763

21.3 非线性回归模型参数全局优化估计766

21.4 非线性回归分析实例研究769

21.5 二值反应变量模型参数估计784

21.6 有约束条件模型参数估计791

21.7 联立方程模型795

参考文献803

第22章 数学模型模拟与优化806

22.1 模型模拟分析806

22.2 模型参数灵敏度分析811

22.3 模型优化813

参考文献817

第23章 数学规划818

23.1 线性规划818

23.2 多目标线性规划：评价函数法823

23.3 多目标线性规划：逐步宽容约束法827

23.4 多目标线性规划：分层评价法830

23.5 整数规划及混合整数规划835

23.6 指派问题匈牙利法839

23.7 运输问题842

23.8 非线性规划845

23.9 投入产出分析848

23.10 目标规划852

参考文献860

第24章 状态空间模型861

24.1 线性控制系统能控性862

24.2 线性控制系统能观性864

24.3 连续线性状态方程离散化866

24.4 离散状态方程求解868

参考文献871

第五篇 时间序列分析875

第25章 时间序列趋势分析875

25.1 常用时间序列趋势分析875

25.2 时间序列数据游程检验883

25.3 最优气候均态模型885

25.4 均值生成函数预测模型887

25.5 马尔可夫链890

25.6 多元时空序列马尔可夫链分析893

参考文献898

第26章 时间序列周期分析899

26.1 谐波分析899

26.2 小波分析902

26.3 奇异谱分析905

26.4 时间序列周期方差分析外推法909

26.5 季节性水平模型911

26.6 季节性交乘趋势模型914

26.7 季节性叠加趋势模型918

参考文献921

第27章 平稳时间序列分析923

27.1 取样间隔与插值处理923

27.2 数据序列突变点的检测925

27.3 数据序列统计特性估计930

27.4 单位根检验936

27.5 差分自回归移动平均（ARIMA）模型943

参考文献958

第28章 其他时间序列模型960

28.1 季节-周期组合模型960

28.2 多变量时间序列CAR模型965

28.3 门限自回归模型971

28.4 独立分量分析975

参考文献980