应用多元统计分析

第1章 多元统计分析的理论基础
1.1 多元分布
1.1.1 随机向量
1.1.2 多元分布函数与密度函数
1.1.3 随机向量的数字特征
1.2 多元正态分布
1.2.1 多元正态分布的定义和性质
1.2.2 多元正态分布均值向量和协方差阵的估计
1.3 多元正态分布均值向量和协方差阵的检验
1.3.1 单总体均值向量的检验
1.3.2 多总体均值向量的检验
1.3.3 协方差阵的检验
1.3.4 多元正态分布均值向量和协方差阵检验的上机实现
习题

第2章 多元数据图
2.1 矩阵散点图
2.2 多维箱线图
2.3 雷达图
2.4 星形图
2.5 脸谱图
习题

第3章 数据预处理
3.1 数据集成与数据审核
3.1.1 数据集成
3.1.2 数据审核
3.2 数据清理
3.2.1 缺失值数据
3.2.2 异常值数据
3.3 数据转换
3.3.1 数据标准化
3.3.2 数据的代数运算
3.3.3 数据的离散化
习题

第4章 因子分析
4.1 因子分析的基本理论
4.1.1 主成分分析的基本思想与模型
4.1.2 因子分析的基本思想与模型
4.1.3 因子分析的主要步骤
4.1.4 因子分析与主成分分析的区别与联系
4.2 因子分析的上机实现
4.2.1 因子分析的适用性检验
4.2.2 主因子个数的确定
4.2.3 因子旋转
4.2.4 因子得分
4.3 因子分析的案例分析
4.3.1 我国各地区社会发展状况的因子分析
4.3.2 我国制造业产业竞争力的因子分析
习题

第5章 聚类分析
5.1 聚类分析的基本理论
5.1.1 聚类分析的概念和基本思想
5.1.2 点与点之间的相似性度量方法
5.1.3 类与类的相似性度量方法
5.1.4 聚类的方法
5.2 聚类分析的上机实现
5.2.1 系统聚类方法
5.2.2 K均值聚类
……

第6章 判别分析
第7章 对应分析
第8章 典型相关分析
第9章 回归分析
第10章 logistic回归

参考文献