了得網教材_統計分析關靜,肖盛寧,趙慧編大學教材大中專新華書店

● 1統計分析概述
1.2隨機向量的分布
1.2.1隨機向量的概率分布
1.2.2隨機向量的數字特征
1.2.3隨機矩陣
1.3隨機樣本
習題1
第正態分布
2正態分布的定義及性質
2.1正態分布的定義
2.1正態分布的性質
2正態分布的參數估計
2.2正態分布的優選似然估計
2.2正態分布的優選似然估計
2.3幾種常用的抽樣分布
2.3.1威沙特（Wishart）分布
2.3.2霍特林（Hotelling）T2分布
2.3.3威爾克斯（Wilks）分布
2.3.4抽樣分布
2.4正態性檢驗
2.4數據的正態性檢驗
2.4數據的正態性檢驗
2.5正態性變換
2.5.1Box-Cox變換
2.5.2Yeo-Johnson變換
習題2
第3章單個總體參數的檢驗
3.1均值向量的檢驗
3.1正態分布均值向量的檢驗
3.1.2霍特林統計量與似然比檢驗統計量的關繫
3.2置信域與聯合置信區間
3.2.1置信域
3.2.2T2聯合置信區間
3.2.3龐弗羅尼置信區間
3.3均值向量的大樣本推斷
3.3.1大樣本情形下均值向量的檢驗
3.3.2大樣本情形下的聯合置信域
3.4單個總體協方差矩陣的檢驗
3.4.1協方差矩陣等於已知正定矩陣的檢驗
3.4.2協方差矩陣與已知正定矩陣成比例的檢驗
習題3
第4章多個正態總體參數的比較
4.1兩個總體均值向量的比較
4.1.1協方差矩陣相等時兩個正態總體均值向量的比較
4.1.2協方差矩陣不等時兩個正態總體均值向量的檢驗
4.1.3大樣本情形下兩個總體均值向量的檢驗
4.2單因素多個總體均值向量的比較
4.2單因素方差分析
4.2單因素方差分析（One-wayMANOVA）
4.3雙因素多個總體均值向量的比較
4.3雙因素方差分析（Two-wayANOVA）
4.3雙因素方差分析（Two-wayMANOVA）
4.4多個總體協方差矩陣的比較
習題4
第5章線性回歸模型
5多重線性回歸
5.1.1未知參數B0，B1，…，Bp-1的最小二乘估計
5.1.2最小二乘估計的性質
5.1.3回歸模型的假設檢驗
5.1.4利用回歸方程進行預測
5.2回歸診斷與自變量選擇
5.2.1回歸診斷
5.2.2回歸分析中的變量篩選
5多重線性回歸
5.3.1未知參數的估計
5.3.2回歸繫數的假設檢驗
5.3多重回歸預測
習題5
第6章主成分分析
6.1主成分分析的基本理論
6.2總體主成分
6.2.1主成分的求法
6.2.2總體主成分的性質
6.3樣本主成分
6.4主成分分析的應用
6.4.1主成分分析的步驟
6.4.2應用實例
習題6
第7章因子分析
7.1因子分析的基本理論
7.1.1因子分析的基本思想
7.1.2正交因子模型
7.2因子分析的計算步驟
7.2.1因子載荷的估計
7.2.2因子旋轉
7.2.3因子得分
7.3因子分析的應用
7.3.1因子分析的步驟
7.3.2案例分析
習題7
第8章典型相關分析
8.1典型相關分析的基本理論
8.1.1典型相關分析的方法
8.1.2典型相關分析的性質
8.2樣本的典型相關變量
8.3典型相關繫數的顯著性檢驗
習題8
第9章判別分析
9.1距離判別
9.1.1距離概念
9.1.2距離判別的思想和方法
9.1.3距離判別的評價準則
9.2Fisher判別
9.2.1Fisher判別的思想
9.2.2Fisher判別的方法
9.3Bayes判別
9.3.1Bayes判別的思想
9.3.2兩總體的Bayes判別
9.3.3多總體的Bayes判別
習題9
0章聚類分析
10.1聚類分析的基本思想
10.2相似性度量
10.2.1數據變換
10.2.2樣品間的相似性度量-距離
10.2.3變量間的相似性度量-相似繫數
10.3繫統聚類法
10.3.1類間的距離
10.3.2繫統聚類過程
10.3.3類個數的確定
10.4動態聚類法
習題
參考文獻

商品搜索

商品分类

【醫學】

【各大出版社】