●第1章統計分析與R簡介
1.1統計分析簡介
1.2 R簡介
習題
參考文獻
第2章線性模型
2.1正態分布
2.2線性模型
2.3 變量選擇
2.4 回歸診斷
2.5 回歸預測
習題
參考文獻
第3章 廣義線性模型
3.1 廣義線性模型的定義
3.2 Logistic模型
3.3 Probit模型
3.4 多項Logit模型
3.5 泊松對數線性模型
3.6 零膨脹計數模型
3.7 多項分布對數線性模型
習題
參考文獻
第4章 聚類分析
4.1 相似性度量
4.2 繫統聚類法
4.3 k均值聚類法
4.4 EM聚類法
習題
參考文獻
第5章 判別分析
5.1 距離判別
5.2 Fisher判別
5.3 Bayes判別
5.4 二次判別
5.5 案例分析與R實現
習題
參考文獻
附錄
第6章 主成分分析
6.1 主成分分析的基本思想
6.2 總體主成分
6.3 樣本主成分
6.4 案例分析：主成分回歸分析
習題
參考文獻
第7章 因子分析
7.1 正交因子模型
7.2 因子模型的估計
7.3 因子正交旋轉
7.4 因子得分
7.5 因子分析小結
7.6 案例分析：因子分析模型在
習題
參考文獻
第8章 對應分析
8.1 對應分析的基本思想
8.2 對應分析的原理
8.3 對應分析的計算步驟
8.4 案例分析：對應分析在文化
習題
參考文獻
第9章 典型相關分析
9.1 典型相關分析基本理論
9.2 總體典型相關變量的概念
9.3 典型相關變量的性質
9.4 原始變量與典型相關變量的
9.5 簡單相關、復相關和典型相關
9.6 分量的標準化處理
9.7 樣本典型相關繫數及其對應汽車零部件行業業績分析典型相關變量的計算
9.8 典型相關繫數的顯著性檢驗
9.9 被解釋樣本方差的比例
9.10 案例分析及R操作
習題
參考文獻
附錄
第10章 多維標度分析
10.1 多維標度法的基本思想
10.2 古典多維標度法
10.3 案例分析與R實現
習題
參考文獻
