基于MINITAB的现代实用统计(第3版)(数据分析与应用丛书)

第1篇 多元统计分析
准备知识
0．1 矩阵概念
0．2 矩阵简单运算
0．3 矩阵的特征分解
0．4 矩阵分块

第1章 多元正态分布及其统计分析
1．1 多元正态分布的概念及其参数估计
1．2 多元正态总体的参数检验
1．3 多元方差分析
1．4 多元质量控制图
1．5 多元正态随机数的产生方法

第2章 判别分析
2．1 判别分析的概念
2．2 判别分析的原理
2．3 判别分析的计算与实例
2．4 用Logistic回归作判别分析

第3章 聚类分析
3．1 聚类分析的概念
3．2 距离和相似系数
3．3 观测值系统聚类法
3．4 动态聚类法
3．5 变量聚类方法

第4章 主成分分析
4．1 主成分分析的概念
4．2 主成分分析的原理
4．3 主成分分析的计算与实例
4．4 主成分聚类和主成分回归

第5章 因子分析
5．1 因子分析模型
5．2 因子分析模型的参数估计
5．3 因子旋转和因子得分
5．4 因子分析的计算与实例

第6章 对应分析
6．1 对应分析的概念
6．2 简单对应分析的原理
6．3 简单对应分析的计算与实例
6．4 多重对应分析的计算与实例
6．5 多元统计分析汇总

第2篇 可靠性与生存分析
第7章 可靠性概念
7．1 可靠性工程概论
7．2 可靠性的度量
7．3 删失数据

第8章 常用寿命分布及其识别
8．1 常用寿命分布
8．2 参数分布的选择

第9章 常用寿命分布分析的参数方法
9．1 常用寿命分布分析
9．2 参数分析方法的计算与实例

第10章 常用寿命分布分析的非参数方法
10．1 估计可靠度函数的非参数方法
10．2 比较两个或多个生存分布的非参数方法
10．3 非参数分析方法的计算与实例

第11章 加速寿命试验及其统计分析方法
11．1 加速寿命试验的基本理论
11．2 加速寿命试验分析的计算与实例

第12章 有关可靠性的其他专题
12．1 寿命数据的回归分析
12．2 退化模型的寿命分析
12．3 概率单位分析
12．4 寿命数据的增长曲线分析
12．5 寿命数据的保证分析
12．6 抽样验收及样本量的计算
12．7可靠性与生存分析汇总

第3篇时间序列分析
第13章 时间序列分析概念
13．1 时间序列分析基本概念
13．2 趋势分析
13．3 分解模型

第14章 时间序列平滑方法
14．1 移动平均
14．2 单参数指数移动平均
14．3 双参数指数移动平均
14．4 Winters方法

第15章 ARIMA 模型
15．1 自相关函数与偏自相关函数
15．2 AR（p）模型
15．3 MA（q）模型
15．4 ARMA（p，q）模型
15．5 ARIMA（p，d，q）模型
15．6 多元时间序列分析简介
15．7 时间序列分析在控制图中的应用

参考文献