应用多元统计分析 影印版
作者：（美）约翰逊（Johnson，R.A.），（美）威克斯（Wichers，D.W.） 著
出版时间： 2003年版
丛编项： 外国优秀统计学教材系列丛书
内容简介
本书内容包括：应用多元回归分析方法，样本相关，多元数据点图，特征值和特征向量，复合分析原理，因子分析，判别分析，逻辑斯谛回归方法，聚类分析，均值向量和方差-协方差矩阵，方差多元分析，预测模型和多元回归。本书统计内容覆盖面广于国内的概率统计教材。...
目录
前言.
1多元分析的各个方面
1.1介绍
1.2多元方法的应用
1.3组织数据
1.4数据的显示和图表示
1.5距离
1.6最终说明
2矩阵代数和随机向量
2.1介绍
2.2矩阵和向量代数的一些基础
2.3正定矩阵
2.4平方根矩阵
2.5随机向量和矩阵
2.6均值向量和协方差矩阵
2.7矩阵不等式和最大化
3样本几何学和随机抽样
3.1介绍
3.2样本几何学
3.3随机样本和样本平均与协方差矩阵的期望值
3.4广义方差
3.5作为矩阵运算形式的样本平均.方差和相关
3.6变量线性组合的样本值
4多元正态分布
4.1介绍
4.2多元变量正态密度及其性质
4.3多元正态分布的抽样和最大似然估计
4.4X和S的抽样分布
4.5X和S的大样本性质
4.6评估正态性假定
4.7检测离群值和清理数据
4.8变换到近似正态
5关于均值向量的推断
5.1介绍
5.2μn作为正态总体均值的合理性
5.3HotellingT2和似然比检验
5.4置信区域和成分均值的同时比较
5.5有关一个总体均值向量的大样本推断
5.6多元质量控制图
5.7当有缺失值时的关关均值向量的推断
5.8由于多变量观测值依赖于时间而造成的困难
6几个多元均值的比较
6.1介绍
6.2配对比较和重复度量设计
6.3二总体的均值向量的比较
6.4比较几个多元总体均值(单向Manova)
6.5处理效应的同时置信区间
6.6双向多元方差分析
6.7纵断面分析
6.8重复测量设计和增长曲线
6.9分析多元变量模型的看法和策略
7多元线性回归模型..
7.1介绍
7.2经典线性回归模型
7.3最小二乘估计
7.4关于回归模型的推断
7.5基于估计回归函数的推断
7.6模型的核对和回归的其他方面
7.7多元多重回归
7.8线性回归的概念
7.9比较回归模型的两种公式形式
7.10带有时间相依误差的多重回归模型
8主成份
8.1介绍
8.2总体主成份
8.3由主成份概括样本变异
8.4绘制主成份图
8.5大样本推断
8.6用主成份监督质量
9因子分析和对结构协方差矩阵的推断
9.1介绍
9.2正交因子模型
9.3估计方法
9.4因子旋转
9.5因子得分
9.6因子分析的看法和策略
9.7结构方程模型
10典型相关分析
10.1介绍
10.2典型变量和典型相关
10.3解释总体典型变量
10.4样本典型变量和样本典型相关
10.5附加样本描述性度量
10.6大样本推断
11判别和分类
11.1介绍
11.2两总体的分离和分类
11.3二多元正态总体的分类
11.4估计分类函数
11.5费歇尔判别函数——总体分离
11.6多总体分类
11.7关于几个总体的费歇尔的判别方法
11.8最后评论
12聚类.星巨离法和分级
12.1介绍
12.2相似测度
12.3分层聚类法
12.4非分层聚类法
12.5多维尺度
12.6对应分析
12.7观察抽样单位和变量的双图
12.8Procrustes分析：比较结构的一种方法
附录
数据索引
主题索引...
