应用多元分析（第四版）

前言第一章  矩阵代数§1.1 定义§1.2 矩阵的运算§1.3 行列式§1.4 矩阵的逆§1.5 矩阵的秩§1.6 特征值、特征向量和矩阵的迹§1.7 正定矩阵和非负定矩阵§1.8 特征值的极值问题小结附录1-1 SAS的应用习题第二章  随机向量§2.1 多元分布§2.2 数字特征§2.3 欧氏距离和马氏距离*§2.4 随机向量的变换*§2.5 特征函数小结附录2-1 SAS的应用习题第三章  多元正态分布§3.1 多元正态分布的定义§3.2 多元正态分布的性质§3.3 极大似然估计及估计量的性质§3.4 复相关系数和偏相关系数§3.5 x和(n-1)S的抽样分布*§3.6 二次型分布小结附录3-1 SAS的应用附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明习题第四章  多元正态总体的统计推断§4.1 一元情形的回顾§4.2 单个总体均值的推断§4.3 两个总体均值的比较推断§4.4 轮廓分析§4.5 多个总体均值的比较检验(多元方差分析)§4.6 协方差矩阵相等性的检验§4.7 总体相关系数的推断小结附录4-1 SAS的应用附录4-2 若干推导附录4-3 威尔克斯A分布的定义及基本性质习题第五章  判别分析§5.1 引言§5.2 距离判别§5.3 贝叶斯判别§5.4 费希尔判别§5.5 逐步判别小结附录5-1 SAS的应用习越第六章  聚类分析§6.1 引言§6.2 距离和相似系数§6.3 系统聚类法§6.4 动态聚类法小结附录6-1 SAS的应用附录6-2 若干公式的推导习题第七章  主成分分析§7.1 引言§7.2 总体的主成分§7.3 样本的主成分小结附录7-1 SAS的应用附录7-2 (7.3.11)式的证明习题第八章  因子分析§8.1 引言§8.2 正交因子模型§8.3 参数估计§8.4 因子旋转§8.5 因子得分小结附录8-1 SAS的应用习题第九章  对应分析§9.1 引言§9.2 行轮廓和列轮廓§9.3 独立性的检验和总惯量§9.4 行、列轮廓的坐标§9.5 对应分析图小结附录9-1 SAS的应用附录9-2 若干推导习题第十章  典型相关分析§10.1 引言§10.2 总体典型相关§10.3 样本典型相关§10.4 典型相关系数的显著性检验小结附录10-1 SAS的应用习题附录  习题参考答案及部分解答参考文献