多元統(tǒng)計分析

《大學數(shù)學科學叢書》序
前言
符號表
第一章 隨機向量和多元正態(tài)分布
　§1.1 隨機向量及有關(guān)概念
　§1.2 多元正態(tài)分布
　§1.3 正態(tài)向量的條件分布和相關(guān)性
　§1.4 正態(tài)隨機陣的若干性質(zhì)
　§1.5 橢球等高分布族
　§1.6 指數(shù)型分布族
　§1.7 其他一些多元分布
　習題一
第二章 Wishart分布，T2分布，多元Beta和Λ分布
　§2.1 正態(tài)向量的二次型
　§2.2 Wishart分布及其性質(zhì)
　§2.3 Hotelling T2分布
　§2.4 多元Beta分布及有關(guān)統(tǒng)計量
　§2.5 附注
　習題二
第三章 多元分布的參數(shù)估計
　§3.1 正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的估計
　§3.2 正態(tài)分布廣義方差和相關(guān)系數(shù)的極大似然估計
　§3.3 多元分布參數(shù)估計的某些一般理論
　§3.4 附注
　習題三
第四章 統(tǒng)計假設檢驗
　§4.1 一般假設檢驗問題和似然比檢驗統(tǒng)計量
　§4.2 協(xié)方差陣已知時正態(tài)總體均值向量的檢驗
　§4.3 協(xié)方差陣Σ未知時正態(tài)總體均值向量的檢驗
　§4.4 正態(tài)總體均值向量受約束情形的檢驗
　§4.5 一般總體均值的大樣本推斷
　§4.6 正態(tài)總體協(xié)方差陣的檢驗
　§4.7 多個正態(tài)總體的參數(shù)檢驗問題
　§4.8 其他基本檢驗策略原則
　習題四
第五章 多元線性統(tǒng)計模型
　§5.1 引言和基本模型
　§5.2 正態(tài)回歸模型的參數(shù)MLE估計及預測
　§5.3 線性回歸模型參數(shù)的最小二乘估計及其性質(zhì)
　§5.4 廣義線性回歸模型的參數(shù)估計及其性質(zhì)
　§5.5 正態(tài)回歸模型參數(shù)的假設檢驗
　§5.6 設計陣X降秩情形的回歸
　§5.7 多元方差分析
　§5.8 回歸變量的選擇
　習題五
第六章 判別分析
　§6.1 距離判別
　§6.2 Bayes判別
　§6.3 Fisher判別法
　習題六
第七章 主成分分析
　§7.1 引言
　§7.2 數(shù)據(jù)擬合思想
　§7.3 主成分分析的應用
　§7.4 對多元總體的主成分分析及其估計與檢驗
　習題七
第八章 因子分析
　§8.1 引言
　§8.2 基本因子分析模型
　§8.3 因子模型的基本性質(zhì)
　§8.4 因子模型的求解
　§8.5 因子得分
　§8.6 方差最大正交旋轉(zhuǎn)
　§8.7 總體因子分析模型及其參數(shù)估計和假設檢驗
　習題八
第九章 相應分析
　§9.1 引言
　§9.2 相應分析的一般提法
　§9.3 相應分析的求解
　§9.4 相應分析的適用性檢驗
　習題九
第十章 聚類分析
　§10.1 相似和距離
　§10.2 系統(tǒng)聚類法
　§10.3 一次形成聚類法
　§10.4 K水準逐步形成聚類法
　§10.5 有序樣品的聚類方法
　§10.6 移動中心聚類法
　習題十
第十一章 典型相關(guān)分析
　§11.1 問題的闡述和記號
　§11.2 求解方法和典型變量的性質(zhì)
　§11.3 典型分析的幾何解釋
　§11.4 典型得分和預測
　§11.5 定性數(shù)據(jù)的典型分析
習題十一
第十二章 多維標度法
　§12.1 引言
　§12.2 距離陣和經(jīng)典解
　§12.3 經(jīng)典解的優(yōu)良性質(zhì)
　§12.4 非度量方法
　習題十二
參考文獻
附錄A 代數(shù)補充知識
　§A.1 矩陣運算
　§A.2 分塊求逆和廣義逆
　§A.3 幾種特殊矩陣及其性質(zhì)
　§A.4 矩陣微分及變換Jacobi行列式
　習題A
附錄B 幾種常用分布表
　表B.1 正態(tài)分布上尾概率
　表B.2 t分布上側(cè)分位點tα（n）
　表B.3 χ2分布上側(cè)分位點χ2α（ν）
　表B.4 F分布上側(cè)分位點Fα（ν1，ν2）
　表B.5 WilksΛ分布上側(cè)分位點Λα（p，n，m）
名詞索引
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