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第1章 探索性数据分析1

1.1 数字特征1

1.1.1 一元数据的数字特征1

1.1.2 一元总体的数字特征11

1.2 数据的分布13

1.2.1 频数（频率）分布表与直方图13

1.2.2 茎叶图、五数总括、箱线图15

1.2.3 经验分布、QQ图及分布拟合检验22

习题131

第2章 非参数统计34

2.1 单样本问题34

2.1.1 符号检验34

2.1.2 趋势检验37

2.1.3 游程检验38

2.1.4 对称中心的检验41

2.2 两样本问题44

2.2.1 独立两样本位置参数的检验45

2.2.2 独立样本刻度参数的检验49

2.2.3 配对样本位置参数的检验52

2.3 秩相关分析53

2.3.1 Spearman秩相关系数53

2.3.2 Kendallτ秩相关系数56

2.4 二维列联表58

习题261

第3章 多元统计分析相关基础64

3.1 矩阵代数的相关知识64

3.1.1 矩阵的微分运算64

3.1.2 方阵的特征值和特征向量66

3.2 多维随机向量67

3.3 多元正态分布71

3.3.1 多元正态分布的定义71

3.3.2 与多元正态分布有关的R函数72

3.3.3 由多元正态分布的导出分布74

3.3.4 多元正态分布的参数估计76

3.3.5 多元正态分布均值向量的假设检验77

3.4 多元数据的数字特征84

3.5 多元数据的图示88

3.5.1 轮廓图88

3.5.2 蛛网图90

3.5.3 调和曲线图92

习题394

第4章 回归分析96

4.1 多元线性回归分析97

4.1.1 多元线性回归模型97

4.1.2 参数估计98

4.1.3 回归模型的检验100

4.1.4 回归诊断106

4.2 自变量的选择与逐步回归112

4.2.1 穷举法113

4.2.2 逐步回归法114

4.3 非线性回归模型123

4.3.1 内在线性回归模型123

4.3.2 内在非线性回归模型124

4.4 Logistic回归模型124

4.4.1 线性Logistic回归模型125

4.4.2 参数的最大似然估计125

习题4130

第5章 主成分分析133

5.1 总体主成分133

5.1.1 总体主成分定义133

5.1.2 总体主成分求法134

5.1.3 总体主成分的性质135

5.1.4 标准化变量的主成分137

5.2 样本主成分137

习题5143

第6章 因子分析145

6.1 因子分析模型145

6.2 参数的统计意义及估计方法145

6.2.1 参数的统计意义145

6.2.2 因子载荷矩阵的估计147

6.3 样本数据的因子分析150

6.4 因子旋转151

6.5 因子得分154

6.5.1 加权最小二乘法155

6.5.2 回归法155

习题6158

第7章 聚类分析160

7.1 聚类分析的基本思想160

7.2 聚类统计量161

7.2.1 Q型聚类统计量——距离161

7.2.2 R型聚类统计量——相似系数162

7.3 系统聚类法162

7.4 快速聚类法171

7.4.1 凝聚点的选择171

7.4.2 计算步骤172

习题7173

第8章 判别分析176

8.1 距离判别176

8.1.1 两个总体距离判别177

8.1.2 多个总体距离判别178

8.2 Bayes判别181

8.2.1 两个总体Bayes判别181

8.2.2 多个总体Bayes判别184

8.3 Fisher判别186

8.3.1 Fisher判别的基本思想186

8.3.2 线性判别函数的求法187

8.3.3 Fisher判别准则188

8.4 逐步判别193

8.4.1 逐步判别的基本思想194

8.4.2 逐步判别的步骤199

8.5 判别法则的评价206

习题8207

第9章 相关分析208

9.1 相关系数的估计和检验208

9.2 偏相关与复相关系数210

9.2.1 偏相关系数210

9.2.2 复相关系数214

9.3 典型相关分析217

9.3.1 典型相关分析的基本思想217

9.3.2 总体的典型相关分析218

9.3.3 样本典型相关分析221

9.3.4 典型相关系数的显著性检验223

习题9225

第10章 R软件的使用227

10.1 R软件简介227

10.2 下载安装及运行R等227

10.3 R软件界面简介228

10.4 获取R函数的帮助文档232

10.5 对象及它们的模式和属性232

10.6 向量运算及相关函数235

10.6.1 向量235

10.6.2 产生有规律序列236

10.6.3 逻辑向量238

10.6.4 缺失数据238

10.6.5 字符型向量239

10.6.6 向量的下标系统239

10.7 因子241

10.8 数组和矩阵242

10.8.1 数组242

10.8.2 数组的下标系统243

10.8.3 矩阵245

10.8.4 与数组（矩阵）运算的相关函数247

10.9 列表与数据框249

10.10 从文件中读取数据252

10.10.1 文本文件252

10.10.2 其他格式数据文件255

10.10.3 使用R的内置数据集255

10.10.4 大数据文件256

10.11 写数据文件256

10.12 成组、循环和条件控制257

10.12.1 成组表达式257

10.12.2 控制语句257

10.13 R的统计表260

10.14 R的绘图262

10.14.1 高级绘图命令262

10.14.2 低级图形函数264

10.15 编写R函数265

参考文献267

索引268