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第1篇 多元统计分析3

第1章 多元正态分布及其统计分析3

1.1 多元正态分布的概念及其参数估计3

1.2 多元正态总体的参数检验17

1.3 多元方差分析30

1.4 多元质量控制图34

1.5 多元正态随机数的产生44

第2章 判别分析46

2.1 判别分析的概念46

2.2 判别分析的原理48

2.3 判别分析的计算与实例54

2.4 用Logistic回归作判别分析67

第3章 聚类分析72

3.1 聚类分析的概念72

3.2 距离和相似系数74

3.3 观测值系统聚类法82

3.4 动态聚类法90

3.5 变量的聚类方法94

第4章 主成分分析105

4.1 主成分分析的概念105

4.2 主成分分析的原理107

4.3 主成分分析的计算与实例111

4.4 主成分聚类和主成分回归119

第5章 因子分析133

5.1 因子分析模型134

5.2 因子分析模型的参数估计139

5.3 因子旋转和因子得分141

5.4 因子分析的计算与实例144

第6章 对应分析159

6.1 对应分析的概念160

6.2 简单对应分析的原理162

6.3 简单对应分析的计算与实例166

6.4 多重对应分析的计算与实例173

第2篇 可靠性与生存分析189

第7章 可靠性概念189

7.1 可靠性工程概论189

7.2 可靠性的度量192

7.3 删失数据203

第8章 常用寿命分布及其识别209

8.1 常用寿命分布209

8.2 抽检方案221

8.3 参数分布的选择233

第9章 常用寿命分布分析的参数方法249

9.1 常用寿命分布分析249

9.2 参数分析方法的计算与实例255

第10章 常用寿命分布分析的非参数方法273

10.1 估计可靠度函数的非参数方法273

10.2 比较两个或多个生存分布的非参数方法275

10.3 非参数分析方法的计算与实例279

第11章 加速寿命试验及其统计分析方法289

11.1 加速寿命试验的基本理论289

11.2 加速寿命试验计划及分析的计算与实例293

第12章 有关可靠性的其他专题308

12.1 寿命数据的回归分析308

12.2 概率单位分析315

12.3 寿命数据的增长曲线分析322

12.4 寿命数据的保证分析342

第3篇 时间序列分析351

第13章 时间序列分析概念351

13.1 时间序列分析基本概念352

13.2 趋势分析352

13.3 分解模型363

第14章 时间序列平滑方法372

14.1 移动平均平滑法373

14.2 单参数指数移动平均377

14.3 双参数指数移动平均382

14.4 Winters方法384

第15章 ARIMA模型390

15.1 自相关函数与偏自相关函数390

15.2 AR（p）模型401

15.3 MA（q）模型407

15.4 ARMA（p，q）模型410

15.5 ARIMA（p，d，q）模型416

15.6 多元时间序列分析初步443

15.7 时间序列分析在控制图中的应用447

参考文献453