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第一章 矩阵1

1.1线性空间1

1.2内积和投影3

1.3矩阵的基本性质7

1.4分块矩阵的代数运算15

1.5特征根及特征向量20

1.6对称阵26

1.7非负定阵31

1.8广义逆36

1.9计算方法46

1.10矩阵微商56

1.11矩阵的标准型59

1.12矩阵内积空间62

第二章 多元正态分布67

2.1定义67

2.2正态分布的矩71

2.3条件分布和独立性74

2.4多元正态分布的参数估计80

2.5μ和V的极大似然估计的性质87

2.6多维正态分布的特征100

2.7多维正态分布函数的计算104

2.8例115

第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验120

3.1二次型分布120

3.2维希特（Wishart）分布136

3.3与样本协差阵有关的统计量，T2和Λ统计量141

3.4均值的检验150

3.5 T2统计量的优良性158

3.6多母体均值的检验164

3.7协方差不等时均值的检验173

3.8协差阵的检验175

3.9独立性检验186

第四章 判别分析193

4.1距离判别193

4.2贝叶斯（Bayes）判别207

4.3费歇（Fisher）的判别准则214

4.4误判概率222

4.5附加信息检验229

4.6逐步判别235

4.7序贯判别247

第五章 回归分析252

5.1问题及模型252

5.2最小二乘估计257

5.3假设检验265

5.4逐步回归272

5.5双重筛选逐步回归285

5.6回归分析与判别分析的关系293

第六章 相关297

6.1投影297

6.2典型相关变量301

6.3广义相关系数310

6.4主成分分析及主分量分析316

6.5因子分析322

第七章 线性模型333

7.1模型333

7.2估值335

7.3广义线性模型341

7.4递推公式351

7.5正态线性模型的假设检验359

7.6试验设计370

第八章 聚类分析384

8.1相似系数和距离384

8.2系统聚类法392

8.3系统聚类法的性质405

8.4动态聚类法416

8.5分解法431

8.6有序样品的聚类与预报436

第九章 统计量的分布449

9.1预备知识449

9.2Im（f|r1，…，rm）453

9.3一元非中心分布458

9.4 Wishart分布461

9.5广义方差的分布469

9.6非中心T2分布473

9.7样本相关系数的分布477

9.8 S1S2-1特征根的联合分布483

9.9结束语497

参考文献502