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第1章 R与多元统计分析简介1

1.1 R简介1

1.1.1 R的特点1

1.1.2 R的安装与运行2

1.1.3 R的基本原理3

1.1.4 R的帮助6

1.2 多元统计分析简介6

1.2.1 多元统计分析的用途6

1.2.2 多元统计分析的内容7

习题8

第2章 多元线性模型10

2.1 多元线性模型10

2.1.1 模型定义10

2.1.2 模型的参数估计和检验12

2.2 变量选择14

2.3 回归诊断16

2.3.1 残差分析和异常点探测16

2.3.2 回归诊断：一般的方法18

2.4 回归预测20

习题21

第3章 广义线性模型28

3.1 广义线性模型概述28

3.2 Logistic模型29

3.3 对数线性模型31

习题33

第4章 聚类分析38

4.1 相似性的度量38

4.2 系统聚类法39

4.3 k均值聚类法43

4.4 案例：世界146个国家和地区人文发展情况的聚类分析45

习题46

第5章 判别分析52

5.1 距离判别52

5.1.1 距离52

5.1.2 两个总体的距离判别53

5.1.3 多个总体的距离判别56

5.2 Fisher判别56

5.2.1 两总体Fisher判别56

5.2.2 多总体Fisher判别58

5.3 Bayes判别61

5.3.1 两总体的Bayes判别61

5.3.2 多总体的Bayes判别63

5.4 案例分析与R实现65

习题70

附录74

第6章 主成分分析77

6.1 主成分分析的基本思想77

6.2 总体主成分77

6.2.1 主成分的含义77

6.2.2 主成分的计算79

6.2.3 主成分的主要性质79

6.2.4 主成分个数的确定80

6.3 样本主成分80

6.3.1 样本主成分性质和计算81

6.3.2 主成分分析的步骤和相关R函数82

6.4 案例：主成分综合分析88

习题92

第7章 因子分析97

7.1 正交因子模型97

7.2 因子模型的估计99

7.3 因子正交旋转101

7.4 因子得分101

习题107

第8章 对应分析108

8.1 对应分析的基本思想108

8.2 对应分析的原理109

8.3 对应分析的计算步骤110

8.4 案例：对应分析在现金支出定位中的应用及R操作111

习题114

第9章 典型相关分析117

9.1 典型相关分析基本理论117

9.2 案例：我国科学研究与开发机构科研投入与产出的典型相关分析及R操作120

习题124

第10章 多维标度分析129

10.1 多维标度法的基本思想129

10.2 古典多维标度法129

10.2.1 多维标度法的几个基本概念130

10.2.2 已知距离矩阵时CMDS解的计算134

10.2.3 已知相似系数矩阵时CMDS解的计算136

10.3 非度量多维标度法138

10.4 案例分析与R实现140

习题143

参考文献147