前 言(1)
第一章 矩阵代数(1)
§11 定义(1)
§12 矩阵的运算(3)
§13 行列式(7)
§14 矩阵的逆(10)
§15 矩阵的秩(11)
§16 特征值和特征向量(12)
§17 正定矩阵和非负定矩阵(18)
§18 特征值的极值问题(20)
小 结(22)
附录11 SAS的应用(23)
习 题(24)
第二章 随机向量(27)
§21 一元分布(27)
§22 多元分布(33)
§23 矩(41)
§24 随机向量的变换(48)
*§25 特征函数(49)
小 结(52)
附录21 SAS的应用(52)
习 题(53)
第三章 多元正态分布(55)
§31 多元正态分布的定义(55)
§32 多元正态分布的性质(59)
§33 极大似然估计及估计量的性质(67)
§34 〖WTHX〗〖Akx-〗和(n-1)S的抽样分布(75)
*§35 二次型分布(76)
小 结(77)
附录31 SAS的应用(78)
附录32 §32中若干性质的数学证明(86)
习 题(90)
第四章 多元正态总体的统计推断(93)
§41 一元情形的回顾(93)
§42 单个总体均值的推断(101)
§43 单个总体均值分量间结构关系的检验(108)
§44 两个总体均值的比较推断(111)
§45 两个总体均值分量间结构关系的检验(115)
§46 多个总体均值的比较检验(多元方差分析)(118)
§47 总体相关系数的推断(122)
小 结(126)
附录41 SAS的应用(127)
附录42 霍特林T2统计量的导出(130)
附录43 威尔克斯Λ统计量的基本性质(133)
习 题(135)
第五章 判别分析(138)
§51 引言(138)
§52 距离判别(139)
§53 贝叶斯判别(154)
§54 费希尔判别(163)
小 结(175)
附录51 SAS的应用(175)
习 题(185)
第六章 聚类分析(192)
§61 引言(192)
§62 距离和相似系数(193)
§63 系统聚类法(197)
§64 动态聚类法(217)
小 结(220)
附录61 SAS的应用(220)
附录62 若干公式的推导(228)
习 题(230)
第七章 主成分分析(232)
§71 引言(232)
§72 总体的主成分(234)
§73 样本的主成分(243)
小 结(254)
附录71 SAS的应用(255)
习 题(258)
第八章 因子分析(262)
§81 引言(262)
§82 因子模型(264)
§83 参数估计(268)
§84 因子旋转(274)
§85 因子得分(281)
小 结(288)
附录81 SAS的应用(289)
习 题(297)
第九章 典型相关分析(301)
§91 引言(301)
§92 总体典型相关(302)
§93 样本典型相关(310)
§94 典型相关系数的显著性检验(317)
小 结(319)
附录91 SAS的应用(319)
习 题(324)
附录一 习题参考答案(328)
附录二 各类数值表(341)
参考文献(357)