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第1章 概论1

1.1 为统计学正名1

1.2 市场呼唤真统计2

1.3 统计分析方法及其应用概述4

思考与练习10

第2章 统计学基础回顾11

2.1 统计数据的整理与描述11

2.2 几种重要的概率分布14

2.3 多元分布的基本概念19

2.4 多元正态分布23

2.5 参数估计28

2.6 假设检验30

思考与练习34

第3章 定性数据的x2检验35

3.1 多项分布与x2检验35

3.2 列联表分析39

3.3 一致性检验47

3.4 拟合优度检验49

思考与练习53

第4章 一元线性回归55

4.1 一元线性回归模型55

4.2 回归参数β0，β1的估计59

4.3 最小二乘估计的性质62

4.4 回归方程的显著性检验64

4.5 残差分析72

4.6 预测和控制74

4.7 建模总结和应注意的问题78

思考与练习83

第5章 多元回归模型86

5.1 多元线性回归模型86

5.2 回归参数的估计与检验89

5.3 自变量选择与逐步回归100

思考与练习106

第6章 定性数据的建模分析109

6.1 对数线性模型基本理论和方法109

6.2 对数线性模型分析的上机实现111

6.3 Logistic回归基本理论和方法115

6.4 Logistic回归的建模总结123

思考与练习124

第7章 聚类分析125

7.1 聚类分析的基本思想125

7.2 相似性度量128

7.3 类和类的特征131

7.4 聚类方法133

7.5 实际例子141

思考与练习149

第8章 判别分析151

8.1 判别分析的基本思想151

8.2 距离判别152

8.3 贝叶斯判别154

8.4 费歇判别155

8.5 逐步判别156

8.6 判别分析应用的几个例子157

思考与练习171

第9章 主成分分析173

9.1 主成分分析的基本思想173

9.2 总体主成分及其性质176

9.3 由样本数据求主成分183

9.4 主成分分析步骤及框图184

9.5 主成分分析的应用185

思考与练习200

第10章 因子分析201

10.1 因子分析的基本思想201

10.2 因子载荷的求解205

10.3 因子分析的上机实现210

思考与练习231

第11章 对应分析232

11.1 对应分析的基本理论232

11.2 对应分析的步骤及逻辑框图238

11.3 对应分析的上机实现239

思考与练习253

第12章 典型相关分析254

12.1 典型相关分析的基本理论254

12.2 典型相关分析的上机实现260

思考与练习277

参考文献278

附录280

表1 泊松分布表280

表2 标准正态分布表282

表3 正态分布分位数表285

表4 卡方（x2）分布表288

表5 相关系数检验表289

表6 t分布的临界点290

表7 F分布表291