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第一章 多元回归分析1

1.1 多元线性回归模型1

1.1.1 多元线性回归模型及其矩阵表示1

1.1.2 β及σ2的平方的估计2

1.1.3 有关的统计推断4

1.1.4 与回归参数有关的一般检验方法13

1.2 残差分析18

1.2.1 误差项的正态性检验19

1.2.2 残差图分析23

1.3 最优回归方程的选取与系统建模概述26

1.3.1 穷举法26

1.3.2 逐步回归法37

1.3.3 系统建模过程概述42

习题一49

第二章 主成分分析及典型相关分析53

2.1 主成分分析53

2.1.1 总体主成分53

2.1.2 样本主成分60

2.2 典型相关分析65

2.2.1 总体的典型变量与典型相关66

2.2.2 样本的典型变量与典型相关72

2.2.3 典型相关系数的显著性检验74

习题二78

第三章 判别分析85

3.1 判别分析的基本思想及意义85

3.2 距离判别86

3.2.1 两总体的距离判别87

3.2.2 多总体的距离判别89

3.2.3 判别准则的评价90

3.3 Bayes判别96

3.3.1 Bayes判别的基本思想97

3.3.2 两总体的Bayes判别98

3.3.3 多总体的Bayes判别104

习题三110

第四章 聚类分析116

4.1 分类统计计量117

4.1.1 样品间的“相近性”度量——距离117

4.1.2 变量间的“关联性”度量——相似系数120

4.2.1 类与类之间的距离121

4.2 谱系聚类法121

4.2.2 谱系聚类法123

4.3 模糊聚类法137

4.3.1 模糊聚类的基本概念138

4.3.2 模糊聚类方法139

习题四143

第五章 非参数秩方法145

5.1 两种处理方法比较的秩检验145

5.1.1 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布146

5.1.2 Wilcoxon秩和检验147

5.1.3 Smirnov检验161

5.2 多种处理方法比较的秩检验166

5.2.1 多种处理方法比较中秩的概念及其零分布166

5.2.2 Kruskal-Wallis检验167

5.3 成对分组下两种处理方法的比较172

5.3.1 符号检验172

5.3.2 Wilcoxon符号秩检验175

5.4 分组设计下多种处理方法的比较181

5.4.1 分组设计下秩的定义及其零分布182

5.4.2 Friedman检验182

5.4.3 改进的Friedman检验187

习题五190

第六章 列联表的独立性分析193

6.1 定性变量与列联表193

6.2 二维列联表的独立性检验196

6.2.1 r×s列联表的Pearson X2检验196

6.2.2 几种特殊情况198

6.3 三维列联表的对数线性模型分析法201

6.3.1 三维列联表的对数线性模型201

6.3.2 对数线性模型的拟合与选择207

习题六215

第七章 试验设计218

7.1 正交拉丁方格表218

7.1.1 拉丁方格和标准方格218

7.1.2 正交拉丁方格219

7.1.3 拉丁方格在安排试验中的应用220

7.2 正交表方法224

7.2.1 正交表及表头设计224

7.2.2 正交表的直观分析228

7.2.3 正交表的方差分析238

习题七242

第八章 抽样调查246

8.1 抽样调查的概念及注意事项246

8.1.1 概率抽样和非概率抽样246

8.1.2 抽样单位和抽样框248

8.1.3 调查表的设计及注意事项248

8.1.4 调查数据的审核249

8.2 简单随机抽样250

8.2.1 定义250

8.2.2 简单随机抽样的实施251

8.2.3 调查目标量的估计251

8.2.4 估计量的性质与误差252

8.2.5 总体目标量的区间估计254

8.2.6 样本容量n的确定257

8.3 分层抽样法259

8.3.1 分层抽样的定义及适用范围260

8.3.2 分层抽样的样本抽取260

8.3.3 调查目标量的估计量260

8.3.4 分层子样本容量的最优决策263

8.3.5 样本容量的确定264

8.4 整群抽样法和等距抽样法265

8.4.1 整群抽样法265

8.4.2 等距抽样法269

习题八271

附录 SAS软件简介276

参考文献308

附表309