图书介绍
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- 杜晓林，王玉民主编 著
- 出版社： 北京：中国农业出版社
- ISBN：9787109190726
- 出版时间：2014
- 标注页数：235页
- 文件大小：33MB
- 文件页数：251页
- 主题词：多元分析－统计分析－应用软件－高等学校－教材
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图书目录
第一章 绪论1
1.1 从一元统计分析到多元统计分析1
1.1.1 一元统计分析的研究对象1
1.1.2 多元统计分析的研究对象1
1.2 多元分析的数学基础2
1.2.1 线性代数中的有关概念、定理2
1.2.2 数理统计中的有关概念、定理4
1.3 多元分析的主要内容7
1.3.1 多元统计分析方法的主要内容7
1.3.2 多元统计分析方法在农业统计中的具体应用9
1.3.3 多元统计分析方法在农业统计中应用的一般步骤10
习题一11
第二章 多元正态分布12
2.1 一元正态到多元正态的扩展12
2.1.1 一维随机变量和多维随机向量的基本概念12
2.1.2 多维随机向量的数字特征14
2.1.3 多元正态分布16
2.2 多元正态分布的基本性质17
2.3 SAS简介与基本操作17
2.3.1 SAS统计软件简介17
2.3.2 SAS统计软件的特点18
2.3.3 SAS统计软件的基本操作18
习题二29
第三章 多元正态总体的统计推断31
3.1 多元正态分布的参数估计31
3.1.1 多元样本的基本概念和常见统计量31
3.1.2 多元正态总体μ和∑的最大似然估计32
3.2 均值向量的检验33
3.2.1 多元正态总体的常见抽样分布33
3.2.2 一个总体均值向量μ＝μ0的假设检验37
3.2.3 两个总体均值向量μ1＝μ2的假设检验39
3.3 协差阵的检验41
3.3.1 似然比准则的一般原理41
3.3.2 一个总体协差阵∑＝∑0的假设检验42
3.3.3 多个总体协差阵相等的假设检验43
3.4 统计推断的SAS计算45
3.4.1 两样本均值的区间估计和t检验45
3.4.2 正态性检验46
习题三47
第四章 多元数据图表示法50
4.1 轮廓图50
4.1.1 轮廓图的概念50
4.1.2 轮廓图的做法与例子50
4.2 雷达图51
4.3 调和曲线图52
4.3.1 调和曲线图的概念52
4.3.2 调和曲线图的作法与例子52
4.4 脸谱图53
4.5 SAS作图法54
4.5.1 一维数据的图形54
4.5.2 多维数据的图形64
习题四66
第五章 多元方差分析68
5.1 一元方差分析到多元方差分析68
5.1.1 一元方差分析的基本概念和基本假设68
5.1.2 单因素一元方差分析69
5.1.3 无交互作用的双因素一元方差分析73
5.1.4 有交互作用的双因素一元方差分析77
5.1.5 多元方差分析80
5.2 多元方差分析的数学基础81
5.2.1 单因素多元方差分析81
5.2.2 无重复的双因素多元方差分析86
5.2.3 等重复的双因素多元方差分析90
5.3 多元方差分析的SAS计算95
5.3.1 单因素方差分析95
5.3.2 双因素方差分析100
5.3.3 多元方差分析103
习题五105
第六章 聚类分析111
6.1 聚类分析原理111
6.2 距离和相似系数111
6.2.1 指标（变量）测量尺度的类型111
6.2.2 样品或指标的亲疏程度的度量112
6.3 基本系统聚类方法114
6.4 基本性质120
6.4.1 系统聚类法的基本性质120
6.4.2 聚类分析的主要步骤120
6.5 聚类分析的SAS计算121
习题六123
第七章 判别分析127
7.1 判别分析基本原理127
7.2 距离判别法127
7.2.1 两个总体的距离判别法128
7.2.2 多个总体的距离判别法130
7.3 费舍尔（Fisher）判别法135
7.3.1 不等协差阵的两总体费舍尔判别法135
7.3.2 多个总体的费舍尔判别法136
7.4 贝叶斯（Bayes）判别法138
7.4.1 基本思想139
7.4.2 多元正态总体的贝叶斯判别法139
7.5 逐步判别分析141
7.5.1 基本思想141
7.5.2 引入和剔除变量所用的检验统计量141
7.5.3 具体计算步骤142
7.6 判别分析的SAS计算146
习题七149
第八章 主成分分析152
8.1 主成分分析基本原理152
8.1.1 数学模型152
8.1.2 主成分的几何意义152
8.2 基本性质153
8.2.1 主成分的推导154
8.2.2 主成分的性质156
8.3 计算步骤及实例156
8.3.1 基于协方差矩阵（Q型）156
8.3.2 基于相关系数矩阵（R型）157
8.4 主成分分析的SAS计算158
8.4.1 计算主成分分析的SAS数据158
8.4.2 采用PRINCOMP对话框计算主成分160
8.4.3 输出结果与分析162
习题八163
第九章 因子分析164
9.1 因子分析的基本原理及数学模型164
9.1.1 因子分析的基本原理164
9.1.2 因子分析模型165
9.2 因子载荷阵的估计方法167
9.3 因子旋转168
9.3.1 因子旋转的目的168
9.3.2 因子旋转方法170
9.4 因子得分172
9.5 因子分析的SAS计算176
习题九179
第十章 典型相关分析181
10.1 典型相关分析的基本原理及数学模型181
10.1.1 典型相关分析的基本原理181
10.1.2 典型相关分析的数学模型181
10.2 总体典型相关系数和典型变量182
10.2.1 典型相关系数182
10.2.2 典型变量的性质183
10.3 样本典型相关系数和典型变量183
10.4 典型相关的显著性检验185
10.5 典型相关分析的步骤及实例186
10.6 典型相关分析的SAS计算189
10.6.1 计算典型相关的SAS数据189
10.6.2 采用CANCORR过程计算典型相关190
10.6.3 采用CANCORR对话框计算典型相关190
10.6.4 输出结果与分析192
习题十193
第十一章 多重多元回归分析195
11.1 从一元回归到多元回归的过渡195
11.1.1 一元线性回归195
11.1.2 可化为一元线性回归的情形200
11.1.3 多元线性回归202
11.2 双重筛选逐步回归分析204
11.2.1 逐步回归方法204
11.2.2 双重筛选逐步回归206
11.3 多元回归分析的SAS计算210
习题十一220
第十二章 定性资料的统计分析223
12.1 定性变量数量化方法223
12.1.1 定性变量的概念223
12.1.2 定性变量的数量化223
12.2 列联表及数据分析224
12.2.1 列联表的概念224
12.2.2 列联表的数据分析225
12.3 对数线性模型226
12.4 Logistic回归229
12.4.1 Logit变换229
12.4.2 Logistic回归模型230
12.4.3 实例231
12.5 列联表的SAS计算232
习题十二234
参考文献235