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第1章　概论1

1.1　为统计学正名1

1.2　市场呼唤真统计3

1.3　统计分析方法及其应用概述5

思考与练习13

第2章　统计学基础回顾14

2.1　统计数据的整理与描述14

2.2　几种重要的概率分布18

2.3　多元分布的基本概念24

2.4　多元正态分布29

2.5　参数估计35

2.6　假设检验38

思考与练习42

第3章　定性数据的x2检验43

3.1　多项分布与x2检验43

3.2　列联表分析48

3.3　一致性检验57

3.4　拟合优度检验60

思考与练习66

第4章　一元线性回归68

4.1　一元线性回归模型68

4.2 回归参数β0，β1的估计73

4.3　最小二乘估计的性质77

4.4　回归方程的显著性检验80

4.5　残差分析89

4.6　预测和控制93

4.7　建模总结和应注意的问题98

思考与练习104

第5章 多元线性回归107

5.1 多元线性回归模型107

5.2 回归参数的估计110

5.3　参数估计量的性质118

5.4　回归方程的显著性检验121

5.5　中心化和标准化128

5.6　相关阵与偏相关系数130

5.7　多元建模总结与评注138

思考与练习145

第6章　违背基本假设的回归分析147

6.1　关于异方差性问题147

6.2　关于自相关性问题160

6.3　关于多重共线性问题173

6.4　异常值与强影响值186

思考与练习192

第7章 自变量选择与逐步回归194

7.1 自变量选择对估计和预测的影响195

7.2　所有子集回归198

7.3　逐步回归206

7.4　实例与评注217

思考与练习224

第8章　定性数据的建模分析226

8.1　对数线性模型基本理论和方法227

8.2　对数线性模型分析的上机实践229

8.3　Logistic回归基本理论和方法234

8.4　Logistic回归的方法及步骤243

思考与练习245

第9章 多变量的图表示法246

9.1　散点图矩阵246

9.2　脸谱图248

9.3　雷达图与星图252

9.4 星座图256

思考与练习258

第10章　聚类分析259

10.1　聚类分析的基本思想259

10.2　相似性度量263

10.3　类和类的特征267

10.4　聚类方法270

10.5　实际例子281

思考与练习290

第11章　判别分析292

11.1　判别分析的基本思想292

11.2　距离判别293

11.3　Bayes判别296

11.4　Fisher判别297

11.5　逐步判别299

11.6　判别分析应用的几个例子300

思考与练习317

第12章　主成分分析319

12.1　主成分分析的基本思想319

12.2　主成分分析的几何意义321

12.3　总体主成分及其性质325

12.4　样本主成分的导出330

12.5　主成分分析步骤及框图333

12.6　主成分分析的应用335

思考与练习349

第13章　因子分析350

13.1　因子分析的基本思想350

13.2　因子载荷的求解355

13.3　因子分析的步骤与逻辑框图362

13.4　因子分析的上机实现362

思考与练习377

第14章　对应分析378

14.1　对应分析的基本理论378

14.2　对应分析的步骤及逻辑框图386

14.3　对应分析的上机实现388

思考与练习394

第15章　典型相关分析395

15.1　典型相关分析的基本理论395

15.2　典型相关分析的步骤及逻辑框图403

15.3　典型相关分析的上机实现408

思考与练习412

参考文献413

附录415

表1　泊松分布表415

表2　标准正态分布表417

表3　正态分布分位数表420

表4　卡方（x2）分布表423

表5　相关系数检验表424

表6　t分布的临界点425

表7　F分布表426

表8　D.W检验上下界表432