多元統(tǒng)計(jì)分析：基于R（第2版）

第 1章 多元統(tǒng)計(jì)分析與 R簡(jiǎn)介
1．1多元統(tǒng)計(jì)分析簡(jiǎn)介
1．2 R簡(jiǎn)介
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 2章 多元線性模型
2．1多元正態(tài)分布
2．2多元線性模型
2．3變量選擇
2．4回歸診斷
2．5回歸預(yù)測(cè)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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(xiàng) Logit模型
3．5泊松對(duì)數(shù)線性模型
3．6零膨脹計(jì)數(shù)模型
3．7多項(xiàng)分布對(duì)數(shù)線性模型
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 4章 聚類分析
4．1相似性度量
4．2系統(tǒng)聚類法
4．3 k均值聚類法
4．4 EM聚類法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
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(xí)題
參考文獻(xiàn)
第 7章因子分析
7．1正交因子模型
7．2因子模型的估計(jì)
7．3因子正交旋轉(zhuǎn)
7．4因子得分
7．5因子分析小結(jié)
7．6案例分析：因子分析模型在
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章對(duì)應(yīng)分析
8．1對(duì)應(yīng)分析的基本思想
8．2對(duì)應(yīng)分析的原理
8．3對(duì)應(yīng)分析的計(jì)算步驟
8．4案例分析：對(duì)應(yīng)分析在文化
習(xí)題
參考文獻(xiàn)

第 9章典型相關(guān)分析
9．1典型相關(guān)分析基本理論
9．2總體典型相關(guān)變量的概念
9．3典型相關(guān)變量的性質(zhì)
9．4原始變量與典型相關(guān)變量的
9．5簡(jiǎn)單相關(guān)、復(fù)相關(guān)和典型相關(guān)
9．6分量的標(biāo)準(zhǔn)化處理
9．7樣本典型相關(guān)系數(shù)及其對(duì)應(yīng)汽車零部件行業(yè)業(yè)績(jī)分析典型相關(guān)變量的計(jì)算
9．8典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
9．9被解釋樣本方差的比例
9．10案例分析及 R操作
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄
第 10章多維標(biāo)度分析
10．1多維標(biāo)度法的基本思想
10．2古典多維標(biāo)度法
10．3案例分析與 R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)