*
1.1 一维数据的数字特征
1.1.1 表示位置的数字特征
1.1.2 表示分散性的数字特征
1.1.3 表示分布形状的数字特征
1.2 数据的分布
1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
1.2.2 茎叶图
1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验
1.3 多维数据的数字特征及相关分析
1.3.1 二维数据的数字特征及相关系数
1.3.2 多维数据的数字特征及相关矩阵
1.3.3 总体的数字特征、相关矩阵及多维正态分布
习题1
第2章 线性回归分析
2.1 线性回归模型及其参数估计
2.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
2.1.2 参数估计及其性质
2.2 统计推断与预测
2.2.1 回归方程的显著性检验
2.2.2 回归系数的统计推断
2.2.3 预测及其统计推断
2.2.4 与回归系数有关的假设检验的一般方法
2.3 残差分析
2.3.1 误差项的正态性检验
2.3.2 残差图分析
2.3.3 Box-cox变换
2.4 回归方程的选取
2.4.1 穷举法
2.4.2 逐步回归法
习题2
第3章 方差分析
3.1 单因素方差分析
3.1.1 单因素方差分析模型
3.1.2 因素效应的显著性检验
3.1.3 因素各水平均值的估计与比较
3.2 两因素等重复试验下的方差分析
3.2.1 统计模型
3.2.2 交互效应及因素效应的显著性检验
3.2.3 无交互效应时各因素均值的估计与比较
3.2.4 有交互效应时因素各水平组合(AiBj)上的均值估计与比较
3.3 两因素非重复试验下的方差分析
习题3
第4章 主成分分析与典型相关分析
4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 总体主成分
4.1.3 样本主成分
4.2 典型相关分析
4.2.1 引言
4.2.2 总体的典型变量与典型相关
4.2.3 样本的典型变量与典型相关
4.2.4 典型相关系数的显著性检验
习题4
第5章 判别分析
5.1 距离判别
5.1.1 两个总体的距离判别
5.1.2 判别准则的评价
5.1.3 多个总体的距离判别
5.2 Baves判别
5.2.1 Bayes判别的基本思想
5.2.2 两个总体的Beyes判别
5.2.3 多个总体的Beyes判别
习题5
第6章 聚类分析
6.1 样品间相近性的度量
6.2 快速聚类法
6.2.1 快速聚类法的步骤
6.2.2 用Lm距离进行快速聚类
6.3 谱系聚类法
6.3.1 类间距离及其递推公式
6.3.2 谱系聚类法的步骤
6.3.3 变量聚类
习题6
第7章 Bayes统计分析
7.1 Baves统计模型
7.1.1 Bayes统计分析的基本思想
7.1.2 Bayes统计模型
7.1.3 Bayes统计推断原则
7.1.4 先验分布的Bayes假设与不变先验分布
7.1.5 共轭先验分布
7.1.6 先验分布中超参数的确定
7.2 Baves统计推断
7.2.1 参数的Bayes点估计
7.2.2 Bayes区间估计
7.2.3 Bayes假设检验
习题7
第8章 SAS软件及有关数据分析过程简介
8.1 SAS基本
展开全部
配送说明
...
相似商品
为你推荐
开播时间：09月02日 10:30
直播中，去观看
占位居中
