多元統(tǒng)計(jì)分析（農(nóng)林類）

前言
第一章 多元正態(tài)分布及其抽樣分布
1?1多元指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及其圖示
1?2多元正態(tài)分布
1?3多元正態(tài)分布參數(shù)的估計(jì)
1?4多元統(tǒng)計(jì)中常用的分布及抽樣分布
第二章 多元正態(tài)總體的均值向量和協(xié)方差陣的假設(shè)檢驗(yàn)
2?1均值向量μ=μ0的假設(shè)檢驗(yàn)與μ的置信域
2?2均值向量μ1=μ2的假設(shè)檢驗(yàn)與μ1-μ2的置信域
2?3協(xié)方差陣與均值向量的檢驗(yàn)
2?4獨(dú)立性檢驗(yàn)
第三章 多元方差分析
3?1單因素多元方差分析
3?2兩因素的多元方差分析
3?3巢式設(shè)計(jì)的多元分析
第四章 直線回歸與相關(guān)
4?1直線回歸與相關(guān)分析
4?2直線回歸與相關(guān)中的幾個(gè)問題
4?3非線性回歸分析
第五章 多元線性回歸與相關(guān)(Ⅰ)
5?1多元線性回歸與相關(guān)分析
5?2通徑分析與偏相關(guān)
5?3逐步回歸分析
5?4多項(xiàng)式回歸
5?5趨勢面分析
5?6邏輯斯諦(Logistic)回歸(因變量為0-1分布)
第六章 多元線性回歸與相關(guān)(Ⅱ)
6?1多對多的線性回歸分析
6?2典范相關(guān)、典范變量和廣義相關(guān)系數(shù)
6?3多對多逐步回歸
6?4雙重篩選逐步回歸
第七章 主成分分析與因子分析
7?1主成分分析
7?2對應(yīng)分析
7?3因子分析
第八章 判別分析與聚類分析
8?1距離判別分析
8?2費(fèi)希爾(Fisher)判別分析
8?3貝葉斯(Bayes)判別分析
8?4逐步判別分析
8?5聚類分析
第九章 Shannon信息量及其應(yīng)用
9?1信息與信息量
9?2互信息與信源間的關(guān)聯(lián)分析
9?3離散量與信息聚類
9?4高散增量與事物關(guān)聯(lián)性分析
9?信息傳遞與無記憶信道
附表1 X2分布表p{X2(n)＞X2a(n)}=α
附表2 t分布的雙側(cè)分位數(shù)(ta)表p((t) ＞ta)= α
附表3 F分布表p{F(n1，n2) ＞Fα(n1，n2)}= α
附表4 r與R的5%和1%顯著值
參考文獻(xiàn)