多元统计分析

第1章 多元正态分布

1.1 多元分布的基本概念

1.2 统计距离

1.3 多元正态分布

1.4 均值向量和协方差阵的估计

1.5 常用分布及抽样分布

第2章 均值向量和协方差阵的检验

2.1 均值向量的检验

2.2 协方差阵的检验

2.3 有关检验的上机实现

第3章 聚类分析

3.1 聚类分析的基本思想

3.2 相似性度量

3.3 类和类的特征

3.4 系统聚类法

第1章 多元正态分布

1.1 多元分布的基本概念

1.2 统计距离

1.3 多元正态分布

1.4 均值向量和协方差阵的估计

1.5 常用分布及抽样分布

第2章 均值向量和协方差阵的检验

2.1 均值向量的检验

2.2 协方差阵的检验

2.3 有关检验的上机实现

第3章 聚类分析

3.1 聚类分析的基本思想

3.2 相似性度量

3.3 类和类的特征

3.4 系统聚类法

3.5 模糊聚类分析

3.6 k—均值聚类和有序样品的聚类

3.7 计算步骤与上机实现

3.8 社会经济案例研究

第4章 判别分析

4.1 判别分析的基本思想

4.2 距离判别

4.3 贝叶斯判别

4.4 费歇判别

4.5 逐步判别

4.6 判别分析应用的几个例子

第5章 主成分分析

5.1 主成分分析的基本原理

5.2 总体主成分及其性质

5.3 样本主成分的导出

5.4 有关问题的讨论

5.5 主成分分析步骤及框图

5.6 主成分分析的上机实现

第6章 因子分析

6.1 因子分析的基本理论

6.2 因子载荷的求解

6.3 因子分析的步骤与逻辑框图

6.4 因子分析的上机实现

第7章 对应分析

7.1 列联表及列联表分析

7.2 对应分析的基本理论

7.3 对应分析的步骤及逻辑框图

7.4 对应分析的上机实现

第8章 典型相关分析

8.1 典型相关分析的基本理论及方法

8.2 典型相关分析的步骤及逻辑框图

8.3 典型相关分析的上机实现

8.4 社会经济案例研究

第9章 定性数据的建模分析

9.1 对数线性模型基本理论和方法

9.2 对数线性模型的上机实现

9.3 logistic回归基本理论和方法

9.4 logistic回归的方法及步骤

第10章 路径分析

10.1 基本概念和理论

10.2 分解相关系数

10.3 路径模型的调试和检验

10.4 路径分析流程图及spss指令

10.5 案例分析

第11章 结构方程模型

11.1 结构方程的基本思想及模型设定

11.2 结构议程模型的构建

11.3 结构方程模型的识别和估计

11.4 结构方程模型的评价和修改

11.5 结构方程模型的上机实现

11.6 一个实例

第12章 联合分析

12.1 联合分析的基本理论和方法

12.2 联合分析的步骤及框图

12.3 联合分析的上机实现

第13章 多变量的图表示法

13.1 散点图矩阵

13.2 脸谱图

13.3 雷达图与星图

13.4 星座图

第14章 多维标度法

14.1 多维标度法的基本理论和方法

14.2 多维标度法的古典解

14.3 古典解的优良性

14.4 非度量方法

14.5 多维标度法的上机实现

14.6 社会经济案例研究

多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。在国外，从20世纪30年代，已开始在自然科学、管理科学和社会、经济等领域广泛应用多元统计分析。我国自20世纪80年代起在多个领域拉开了多元统计分析应用的帷幕，《多元统计分析(第三版)》正是为了适应新的需求形势而编著的。

　　本书共分14章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。

　　本书可作为统计学专业本科生的多元分析课程教材。由于本书的内容较多，教师在选用此书为教材时，可以灵活选讲。本书还可作为非统计专业研究生量化分析教材。

　　多元统计分析是统计学中一个非常重要的分支。在国外，从20世纪30年代，已开始在自然科学、管理科学和社会、经济等领域广泛应用多元统计分析。我国自20世纪80年代起在多个领域拉开了多元统计分析应用的帷幕，《多元统计分析(第三版)》正是为了适应新的需求形势而编著的。

　　本书共分14章。主要内容包括多元正态分布、均值向量和协方差阵的检验、聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、对应分析、典型相关分析等常见的主流方法，还参考国内外大量文献系统介绍了近年来在市场研究、顾客满意度研究、金融研究、环境研究等领域应用颇广的较新方法，包括定性数据的建模分析、对数线性模型、logistic回归、路径分析、结构方程模型、联合分析、多变量的图表示法、多维标度法等。

　　本书可作为统计学专业本科生的多元分析课程教材。由于本书的内容较多，教师在选用此书为教材时，可以灵活选讲。本书还可作为非统计专业研究生量化分析教材。