应用多元分析

前言第一章 矩阵代数 §1.1 定义 §1.2 矩阵的运算 §1.3 行列式 §1.4 矩阵的逆 §1.5 矩阵的秩 §1.6 特征值和特征向量 §1.7 正定矩阵和非负定矩阵 §1.8 特征值的极值问题 小结 附录1-1 SAS的应用 习题第二章 随机向量 §2.1 一元分布 §2.2 多元分布 §2.3 矩 §2.4 随机向量的变换 *§2.5 特征函数 小结 附录2-1 SAS的应用 习题第三章 多元正态分布 §3.1 多元正态分布的定义 §3.2 多元正态分布的性质 §3.3 极大似然估计及估计量的性质 §3.4 〖WTHX〗〖Akx-〗和／n-1)S的抽样分布 *§3.5 二次型分布 小结 附录3-1 SAS的应用 附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明 习题第四章 多元正态总体的统计推断 §4.1 一元情形的回顾 §4.2 单个总体均值的推断 §4.3 单个总体均值分量间结构关系的检验 §4.4 两个总体均值的比较推断 §4.5 两个总体均值分量间结构关系的检验 §4.6 多个总体均值的比较检验／多元方差分析) §4.7 总体相关系数的推断 小结 附录4-1 SAS的应用 附录4-2 霍特林T2统计量的导出 附录4-3 威尔克斯Λ统计量的基本性质 习题第五章 判别分析 §5.1 引言 §5.2 距离判别 §5.3 贝叶斯判别 §5.4 费希尔判别 小结 附录5-1 SAS的应用 习题第六章 聚类分析 §6.1 引言 §6.2 距离和相似系数 §6.3 系统聚类法 §6.4 动态聚类法 小结 附录6-1 SAS的应用 附录6-2 若干公式的推导 习题第七章 主成分分析 §7.1 引言 §7.2 总体的主成分 §7.3 样本的主成分 小结 附录7-1 SAS的应用 习题第八章 因子分析 §8.1 引言 §8.2 因子模型 §8.3 参数估计 §8.4 因子旋转 §8.5 因子得分 小结 附录8-1 SAS的应用 习题第九章 典型相关分析 §9.1 引言 §9.2 总体典型相关 §9.3 样本典型相关 §9.4 典型相关系数的显著性检验 小结 附录9-1 SAS的应用 习题附录一 习题参考答案附录二 各类数值表参考文献