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第1章 多元正态分布及其抽样分布1

1.1 多元指标统计数据及其图示1

1.2 多元正态分布6

1.3 多元正态分布参数的估计9

1.4 多元统计中常用的分布及抽样分布14

第2章 多元正态总体的均值向量和协方差阵的假设检验19

2.1 均值向量μ=μ0的假设检验与μ的置信域19

2.2 均值向量μ1-μ2的假设检验与μ1-μ2的置信域26

2.3 协方差阵与均值向量的检验34

2.4 独立性检验43

第3章 多元方差分析48

3.1 单因素多元方差分析（完全随机试验）48

3.2 两因素的多元方差分析（完全随机试验）56

3.3 巢式设计的多元分析73

第4章 直线回归与相关78

4.1 直线回归与相关分析78

4.2 直线回归与相关中的几个问题88

4.3 非线性回归分析104

第5章 多元线性回归与相关（Ⅰ）116

5.1 多元线性回归与相关分析116

5.2 通径分析与偏相关134

5.3 逐步回归分析148

5.4 多项式回归155

5.5 趋势面分析158

5.6 Logistic回归（因变量为0-1分布）161

第6章 多元线性回归与相关（Ⅱ）170

6.1 多对多的线性回归分析170

6.2 典范相关、典范变量和广义相关系数185

6.3 典范变量对间的通径分析与决策分析194

6.4 多对多逐步回归200

6.5 双重筛选逐步回归203

6.6 变量间的相关性度量208

第7章 主成分分析与因子分析219

7.1 主成分分析及其通径分析与决策分析219

7.2 对应分析234

7.3 因子分析241

第8章 判别分析与聚类分析251

8.1 距离判别分析251

8.2 费希尔判别分析255

8.3 贝叶斯判别分析266

8.4 逐步判别分析271

8.5 聚类分析278

第9章 Shannon信息量及其应用294

9.1 信息与信息量294

9.2 互信息与信源间的关联分析303

9.3 离散量与信息聚类309

9.4 离散增量与事物关联性分析318

9.5 信息传递与无记忆信道321

参考文献326

附录328

附表1 χ2分布表328

附表2 t分布的双侧分位数（tα）表330

附表3 F分布表332

附表4 r与R的5％和1％显著性340