第一章 多元線性回歸
1.1 一元線性回歸
1.1.1 一元線性回歸的概念
1.1.2 一元線性回歸參數(shù)的確定
1.1.3 一元線性回歸的矩陣表示
1.1.4 回歸方程的顯著性檢驗
1.1.5 相關(guān)系數(shù)與決定系數(shù)
1.1.6 一元線性回歸方程的應(yīng)用
1.1.7 一元線性回歸的實例
1.1.8 應(yīng)用SAS作一元線性回歸
1.2 多元線性回歸
1.2.1 多元線性回歸的概念
1.2.2 多元線性回歸的矩陣表示
1.2.3 回歸方程的顯著性檢驗
1.2.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗 第一章 多元線性回歸
1.1 一元線性回歸
1.1.1 一元線性回歸的概念
1.1.2 一元線性回歸參數(shù)的確定
1.1.3 一元線性回歸的矩陣表示
1.1.4 回歸方程的顯著性檢驗
1.1.5 相關(guān)系數(shù)與決定系數(shù)
1.1.6 一元線性回歸方程的應(yīng)用
1.1.7 一元線性回歸的實例
1.1.8 應(yīng)用SAS作一元線性回歸
1.2 多元線性回歸
1.2.1 多元線性回歸的概念
1.2.2 多元線性回歸的矩陣表示
1.2.3 回歸方程的顯著性檢驗
1.2.4 回歸系數(shù)的顯著性檢驗
1.2.5 標(biāo)準(zhǔn)回歸方程及其顯著性檢驗
1.2.6 多元線性回歸方程的應(yīng)用
1.2.7 多元線性回歸的實例
1.2.8 應(yīng)用SAS作多元線性回歸
1.3 回歸方程的比較，逐步回歸及復(fù)共線性
1.3.1 回歸方程比較的目的
1.3.2 常用的比較標(biāo)準(zhǔn)
1.3.3 比較標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用的實例
1.3.4 應(yīng)用SAS求所有可能的回歸方程并進行比較
1.3.5 逐步回歸的基本思想
1.3.6 逐步回歸的實例
1.3.7 應(yīng)用SAS作逐步回歸
1.3.8 復(fù)共線性與逐步回歸
第二章 多元線性相關(guān)
2.1 多個變量的線性相關(guān)
2.1.1 簡單線性相關(guān)
2.1.2 復(fù)線性相關(guān)
2.1.3 偏線性相關(guān)
2.1.4 三種相關(guān)系數(shù)的臨界值表
2.1.5 三種相關(guān)系數(shù)的實例
2.1.6 應(yīng)用SAS計算三種相關(guān)系數(shù)
2.1.7 通徑系數(shù)及通徑分析表
2.1.8 應(yīng)用SAS計算通徑系數(shù)
2.2 兩組變量的線性相關(guān)
2.2.1 典型變量及典型相關(guān)系數(shù)
2.2.2 典型相關(guān)分析原理
2.2.3 典型相關(guān)系數(shù)的特例
2.2.4 典型變量的計算步驟
2.2.5 典型相關(guān)分析的實例
2.2.6 應(yīng)用SAS作典型相關(guān)分析
第三章 多元非線性回歸
3.1 非線性回歸方程的建立
3.1.1 “線性化”方法
3.1.2 非線性回歸方程擬合情況的比較
3.1.3 非線性最小二乘法
3.1.4 應(yīng)用SAS作曲線回歸
3.1.5 L02istiC曲線回歸
3.1.6 多項式回歸
3.2 一次回歸的正交設(shè)計
3.2.1 回歸設(shè)計簡介
3.2.2 一次回歸正交設(shè)計的步驟
3.2.3 回歸系數(shù)的計算及顯著性檢驗
3.2.4 零水平處的重復(fù)試驗
3.2.5 在回歸方程中引入交互效應(yīng)項
3.2.6 一次回歸正交設(shè)計的實例
3.3 二次回歸的正交組合設(shè)計
3.3.1 什么是組合設(shè)計
3.3.2 平方項中心化及選擇星號臂的意義
3.3.3 二次回歸正交組合設(shè)計的步驟
3.3.4 正交組合設(shè)計的mo及Y2值略表
3.3.5 回歸系數(shù)的計算及顯著性檢驗
3.3.6 回歸方程的失擬性檢驗
3.4 二次回歸的旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計
3.4.1 什么是旋轉(zhuǎn)設(shè)計
3.4.2 旋轉(zhuǎn)性條件及非退化條件
3.4.3 二次回歸組合設(shè)計的旋轉(zhuǎn)性
3.4.4 二次回歸旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的正交性
3.4.5 二次回歸正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的實例
3.4.6 應(yīng)用SAS建立正交旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的回歸方程
3.4.7 二次回歸旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的通用性
3.4.8 二次回歸通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的實例
3.4.9 應(yīng)用SAS建立通用旋轉(zhuǎn)組合設(shè)計的回歸方程
第四章 多元聚類與判別
4.1 聚類的根據(jù)
4.1.1 觀測數(shù)據(jù)矩陣
4.1.2 Q型聚類的相似性統(tǒng)計量
4.1.3 R型聚類的相似性統(tǒng)計量
4.1.4 聚類方法概述
4.2 系統(tǒng)聚類法
4.2.1 系統(tǒng)聚類法的基本思想
4.2.2 最短距離法(single linkage method)
4.2.3 最長距離法(complete linkage method)
4.2.4 中間距離法(meouan method)
4.2.5 重心法(centroid method)
4.2.6 類平均法(average linkage method)
4.2.7 離差平方和法(ward's mininum-variance method)
4.2.8 類的個數(shù)
4.2.9 系統(tǒng)聚類法小結(jié)
4.2.10 應(yīng)用SAS作系統(tǒng)聚類
4.3 逐步聚類法
4.3.1 逐步聚類法的基本思想
4.3.2 成批調(diào)整法
4.3.3 成批調(diào)整法的SAS程序
4.3.4 離差的平方和法
4.4 Bayes判別
4.4.1 Bayes判別的原理
4.4.2 Bayes判別的任務(wù)
4.4.3 正態(tài)假設(shè)下判別函數(shù)的建立
4.4.4 多個變量全體判別效果的檢驗
4.4.5 各變量判別能力的檢驗
4.4.6 Bhayes判別的步驟
4.4.7 Bayes判別的實例
4.4.8 用SAS作Bayes判別
4.5 逐步判別
4.5.1 逐步判別的基本思想
4.5.2 逐步判別的步驟
4.5.3 逐步判別的實例
4.5.4 用SAS作逐步判別
第五章 多元試驗數(shù)據(jù)的主成分分析
5.1 主成分分析法
5.1.1 什么是主成分分析
5.1.2 主成分分析的任務(wù)
5.1.3 主成分分析的原理
5.1.4 主成分分析的計算步驟
5.1.5 主成分分析的實例
5.1.6 用SAS作主成分分析
5.2 主成分的應(yīng)用
5.2.1 構(gòu)成綜合指標(biāo)
5.2.2 主成分聚類
5.2.3 主成分回歸
第六章 多元試驗數(shù)據(jù)的因子分析
6.1 因子分析法
6.1.1 什么是因子分析
6.1.2 因子分析的任務(wù)
6.1.3 因子分析的基本定理
6.1.4 因子分析的計算步驟
6.1.5 公因子得分
6.1.6 因子分析的實例
6.1.7 用SAS作因子分析
6.2 方差極大正交旋轉(zhuǎn)
6.2.1 方差極大正交旋轉(zhuǎn)的概念
6.2.2 正交旋轉(zhuǎn)角度的計算
6.2.3 方差極大正交旋轉(zhuǎn)的實例
6.2.4 正交旋轉(zhuǎn)后公因子的應(yīng)用
6.3 對應(yīng)分析法
6.3.1 什么是對應(yīng)分析
6.3.2 對應(yīng)分析的任務(wù)
6.3.3 對應(yīng)分析的原理
6.3.4 對應(yīng)分析的計算步驟
6.3.5 對應(yīng)分析的實例
6.3.6 用SAS作對應(yīng)分析
參考文獻