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第1章 多元统计分析的理论基础1

1.1多元分布1

1.1.1随机向量1

1.1.2多元分布函数与密度函数1

1.1.3随机向量的数字特征3

1.2多元正态分布4

1.2.1多元正态分布的定义和性质4

1.2.2多元正态分布均值向量和协方差阵的估计4

1.3多元正态分布均值向量和协方差阵的检验5

1.3.1单总体均值向量的检验5

1.3.2多总体均值向量的检验8

1.3.3协方差阵的检验11

1.3.4多元正态分布均值向量和协方差阵检验的上机实现16

习题27

第2章 多元数据图29

2.1矩阵散点图29

2.2多维箱线图31

2.3雷达图33

2.4星形图36

2.5脸谱图37

习题39

第3章 数据预处理41

3.1数据集成与数据审核41

3.1.1数据集成41

3.1.2数据审核42

3.2数据清理43

3.2.1缺失值数据43

3.2.2异常值数据45

3.3数据转换48

3.3.1数据标准化49

3.3.2数据的代数运算50

3.3.3数据的离散化51

习题52

第4章 因子分析53

4.1因子分析的基本理论53

4.1.1主成分分析的基本思想与模型53

4.1.2因子分析的基本思想与模型55

4.1.3因子分析的主要步骤57

4.1.4因子分析与主成分分析的区别与联系58

4.2因子分析的上机实现59

4.2.1因子分析的适用性检验59

4.2.2主因子个数的确定60

4.2.3因子旋转61

4.2.4因子得分63

4.3因子分析的案例分析64

4.3.1我国各地区社会发展状况的因子分析64

4.3.2我国制造业产业竞争力的因子分析71

习题76

第5章 聚类分析77

5.1聚类分析的基本理论77

5.1.1聚类分析的概念和基本思想77

5.1.2点与点之间的相似性度量方法79

5.1.3类与类的相似性度量方法81

5.1.4聚类的方法83

5.2聚类分析的上机实现85

5.2.1系统聚类方法85

5.2.2 K均值聚类95

5.3聚类分析应用实例100

习题103

第6章 判别分析105

6.1判别分析的基本理论105

6.1.1判别分析的概念和基本思想105

6.1.2距离判别法106

6.1.3费歇尔判别法107

6.1.4贝叶斯判别法107

6.1.5逐步判别法108

6.2判别分析的上机实现108

6.3判别分析的案例分析124

习题136

第7章 对应分析139

7.1对应分析的基本知识139

7.2对应分析的上机实现144

7.3多元对应分析的案例分析150

习题163

第8章 典型相关分析167

8.1典型相关分析的基本理论168

8.1.1典型相关分析的概念及基本思想168

8.1.2典型相关分析的数学描述168

8.1.3典型相关系数和典型变量的求解169

8.1.4典型相关系数的显著性检验170

8.2典型相关分析的上机实现171

8.3典型相关分析的案例分析173

习题181

第9章 回归分析183

9.1多元回归分析183

9.1.1多元回归分析概述183

9.1.2多元回归参数的估计与检验185

9.1.3多元回归案例的上机实现188

9.2多重多元回归分析193

9.2.1多重多元回归的数学模型193

9.2.2多重多元回归分析的基本思想195

9.2.3多重多元回归分析的上机实现197

习题204

第10章 logistic回归209

10.1 logistic回归模型的建立209

10.1.1 logistic函数及其性质209

10.1.2 logistic回归系数的意义210

10.1.3 logistic方程的检验211

10.2二项logistic回归模型的上机实现213

10.2.1上机操作213

10.2.2模型结果解释217

10.3多项logistic回归模型219

10.3.1多项logistic回归模型的建立及上机实现219

10.3.2多项logistic回归模型与二项logistic回归模型的转换222

习题223

参考文献224