第一章 多元变量选择与描述分析

1.1多元变量选择与数据

1.2多元数据的描述统计

1.3多元描述分析的SAS程序及实验指导

1.4描述分析案例

附录1.1 SAS软件基础与描述分析

附录1.2 SPSS与R软件基础与描述分析

第二章 多元数据的矩阵分析

2.1多元统计中的矩阵

2.2多元统计中常用的矩阵性质

2.3多元数据矩阵计算SAS程序

2.4多元数据矩阵分析案例

附录2.1 SAS软件计算矩阵

附录2.2 SPSS与R软件计算矩阵

第三章 多元统计的距离与相关

3.1统计距离

3.2统计距离的应用

3.3多元统计的相似系数

3.4统计距离的SAS程序及实验指导

3.5两个样本均值向量检验案例

附录3.1 SAS软件计算距离与相关

附录3.2SPSS与R软件计算距离与相关

第四章 聚类分析

4.1分组与聚类

4.2聚类分析实验指导

4.3聚类法的案例分析

附录4.1 SAS软件计算聚类分析

附录4.2 SPSS与R软件计算聚类分析

第五章 判别分析

5.1判别分析原理

5.2判别分析的SAS程序及实验指导

5.3判别分析的应用案例

附录5.1 SAS软件计算判别分析

附录5.2 SPSS与R软件计算判别分析

第六章 主成分分析

6.1主成分分析基本原理

6.2主成分分析的数学模型及几何解释

6.3主成分分析的SAS程序及实验指导

6.4主成分分析的综合性案例

附录6.1 SAS软件计算主成分分析

附录6.2 SPSS与R软件计算主成分分析

第七章 因子分析

7.1因子分析基本原理

7.2因子分析的数学模型

7.3因子分析的SAS程序及实验指导

7.4因子分析的综合性案例

附录7.1 SAS软件计算因子分析

附录7.2 SPSS与R软件计算因子分析

第八章 对应分析

8.1对应分析的原理与基本思想

8.2对应分析图形的分析方法

8.3对应分析的SAS程序及实验指导

8.4数值型变量对应分析的综合性案例

附录8.1 SAS软件计算对应分析

附录8.2 SPSS与R软件计算对应分析

第九章 典型相关分析

9.1典型相关分析原理

9.2典型相关变量和典型相关系数

9.3典型相关的SAS程序及实验指导

9.4典型相关的案例

附录9.1 SAS软件计算典型相关

附录9.2 SPSS与R软件计算典型相关

第十章 多元回归模型分析

10.1回归模型的基本原理

10.2多元线性回归模型

10.3多元回归分析的SAS程序及实验指导

10.4多元回归分析的综合性案例

附录10.1 SAS软件计算回归分析

附录10.2 SPSS与R软件计算多元回归模型

参考文献