第二篇 多元统计分析

第七章 多元正态分布及其参数的估计和检验

1 随机向量

2 多元正态分布

3 均值向量μ与协方差阵V的估计

4 均值向量的检验

习题七

第八章 判别分析

1 距离判别

2 贝叶斯(Bayes)判别

3 费歇尔(Fisher)判别

习题八

第九章 多元相关

1 主成分分析

2 因子分析

3 典型相关分析

习题九

第三篇 时间序列分析

第十章 随机序列与随机过程

1 随机序列与随机过程的概念

2 几类重要的随机函数

3 平稳随机函数的统计分析

4 两个随机函数间的相关

习题十

第十一章 时间序列时域分析

1 ARMA模型

2 ARMA序列的相关分析

3 模型的初步识别

4 模型参数的矩估计

5 模型参数的最小二乘估计与最小平方和估计

6 ARIMA模型与季节性模型

7 模型的考核与定阶

8 时间序列的预报

附录 线性齐次差分方程解法

习题十一

第十二章 时间序列频域分析与滤波方法

1 周期图分析与谱图估计

2 最大熵谱估计

3 平稳序列的维纳滤波

4 线性动态系统与量测系统

5 卡尔曼滤波

习题十二

参考文献

习题答案