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第一章 矩阵1

1．线性空间1

2．内积和投影3

3．矩阵的基本性质5

4．分块矩阵的代数运算12

5．特征根及特征向量16

6．对称阵20

7．非负定阵24

8．广义逆28

9．计算方法36

10．矩阵微商43

11．矩阵的标准型46

12．矩阵内积空间49

第二章 多元正态分布53

1．定义53

2．正态分布的矩57

3．条件分布和独立性59

4．多元正态分布的参数估计64

5．μ和V的极大似然估计的性质69

6．多维正态分布的特征79

7．多维正态分布函数的计算82

8．例91

第三章 样本分布的性质和均值与协差阵的检验96

1．二次型分布96

2．维希特（Wishart）分布108

3．与样本协差阵有关的统计量；T2和？统计量112

4．均值的检验119

5．T2统计量的优良性126

6．多母体均值的检验131

7．协方差不等时均值的检验138

8．协差阵的检验140

9．独立性检验149

第四章 判别分析155

1．距离判别155

2．贝叶斯（Bayes）判别166

3．费歇的判别准则172

4．误判概率179

5．附加信息检验184

6．逐步判别189

7．序贯判别199

第五章 回归分析203

1．问题及模型203

2．最小二乘估计207

3．假设检验213

4．逐步回归220

5．双重筛选逐步回归230

6．回归分析与判别分析的关系238

第六章 相关242

1．投影242

2．典型相关变量245

3．广义相关系数252

4．主成分分析及主分量分析257

5．因子分析262

第七章 线性模型271

1．模型271

2．估值273

3．广义线性模型278

4．递推公式286

5．正态线性模型的假设检验292

6．试验设计302

第八章 聚类分析314

1．相似系数和距离314

2．系统聚类法320

3．系统聚类法的性质330

4．动态聚类法339

5．分解法349

6．有序样品的聚类与预报352

第九章 统计量的分布362

1．预备知识362

2．Im（f｜r1，…，rm）365

3．一元非中心分布369

4．Wishart分布373

5．广义方差的分布378

6．非中心T2分布382

7．样本相关系数的分布385

8．S1S？1特征根的联合分布390

9．结束语402

参考文献406

附录409

附表的使用说明409

表1 Aα（m，n1，n2）表413

表2 θmax表445

表3 T2（m，n）表451

表4 L（m，v）表463

表5 W（m，n）表464

表6 M（m，v0，k）表473