多元統(tǒng)計(jì)分析與軟件SAS

前言
第一章 矩陣代數(shù)
  1.1 定義
  1.2 行列式、逆和秩
  1.3 特征根和特征向量
  1.4 正定陣、非負(fù)定陣和投影陣
  1.5 矩陣的因子分解
  1.6 線性空間
  1.7 廣義逆
  1.8 拉直運(yùn)算和Kronecker積
  1.9 矩陣微商和變換的雅可比
  1.10 線性方程組的求解,消去變換
  1.11 特征根和特征向量的計(jì)算
  1.12 不等式
  練習(xí)一
第二章 隨機(jī)向量
  2.1 一元分布
  2.2 多元分布 
  2.3 特征函數(shù)“d”運(yùn)算
  2.4 矩
  練習(xí)二
第三章 多元正態(tài)分布
  3.1 多元正態(tài)分布的定義和基本性質(zhì)
  3.2 條件分布和獨(dú)立性
  3.3 矩陣正態(tài)分布
  3.4 υ和Σ的極大似然估計(jì)
  3.5 υ和Σ的極大似然估計(jì)的性質(zhì)及其它估計(jì)
  3.6 Wishart分布
  練習(xí)三
第四章 假設(shè)檢驗(yàn)
  4.1 均值的檢驗(yàn)
  4.2 兩總體均值的比較
  4.3 多元方差分伯(多總體均值檢驗(yàn))
  4.4 協(xié)差陣的檢驗(yàn)
  4.5 獨(dú)立性檢驗(yàn)
  練習(xí)四
第五章 多元回歸分析
  5.1 多元線笥回歸模型
  5.2 多元線性回歸系數(shù)的估計(jì)
  5.3 多元線性回歸模型的檢驗(yàn)
  5.4 多項(xiàng)式回歸
  5.5 多元線性回歸模型的選擇
  5.6 非線性回歸
  練習(xí)五
第六章 方差分析和協(xié)方差分析
  6.1 單因素方差分析
  6.2 多因子方差分析
  6.3 協(xié)方差分析
  練習(xí)六
第七章 主分量分析  
  7.1 主分量分析數(shù)學(xué)模型
  7.2 主分量過程
  練習(xí)七
第八章 因子分析
  8.1 因子分析數(shù)學(xué)模型
  8.2 因子分析過程
  練習(xí)八
第九章 典型相關(guān)分析
第十章 判別分析
第十一章 聚類分析
附錄SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介
參考文獻(xiàn)