第一章 多元回归分析
1.1 多元线性回归模型
1.1.1 多元线性回归模型及其矩阵表示
1.1.2 β及σ的平方的估计
1.1.3 有关的统计推断
1.1.4 与回归参数有关的一般检验方法
1.2 残差分析
1.2.1 误差项的正态性检验
1.2.2 残差图分析
1.3 最优回归方程的选取与系统建模概述
1.3.1 穷举法
1.3.2 逐步回归法
1.3.3 系统建模过程概述
习题一
第二章 主成分分析及典型相关分析
2.1 主成分分析
2.1.1 总体主成分
2.1.2 样本主成分
2.2 典型相关分析
2.2.1 总体的典型变量与典型相关
2.2.2 样本的典型变量与典型相关
2.2.3 典型相关系数的显著性检验
习题二
第三章 判别分析
3.1 判别分析的基本思想及意义
3.2 距离判别
3.2.1 两总体的距离判别
3.2.2 多总体的距离判别
3.2.3 判别准则的评价
3.3 Bayes判别
3.3.1 Bayes判别的基本思想
3.3.2 两总体的Bayes判别
3.3.3 多总体的Bayes判别
习题三
第四章 聚类分析
4.1 分类统计量
4.1.1 样品间的“相近性”度量——距离
4.1.2 变量间的“关联性”度量——相似系数
4.2 谱系聚类法
4.2.1 类与类之间的距离
4.2.2 谱系聚类法
4.3 模糊聚类法
4.3.1 模糊聚类的基本概念
4.3.2 模糊聚类方法
习题四
第五章 非参数秩方法
5.1 两种处理方法比较的秩检验
5.1.1 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布
5.1.2 Wilcoxon秩和检验
5.1.3 Smirnov检验
5.2 多种处理方法比较的秩检验
5.2.1 多种处理方法比较中秩的概念及其零分布
5.2.2 Kruskal-Wallis检验
5.3 成对分组下两种处理方法的比较
5.3.1 符号检验
5.3.2 Wilcoxon符号秩检验
5.4 分组设计下多种处理方法的比较
5.4.1 分组设计下秩的定义及其零分布
5.4.2 Friedman检验
5.4.3 改进的Friedman检验
习题五
第六章 列联表的独立性分析
6.1 定性变量与列联表
6.2 二维列联表的独立性检验
6.2.1 r×s列联表的Pearson X平方检验
6.2.2 几种特殊情况
6.3 三维列联表的对数线性模型分析法
6.3.1 三维列联表的对数线性模型
6.3.2 对数线性模型的拟合与选择
习题六
第七章 试验设计
7.1 正交拉丁方格表
7.1.1 拉丁方格和标准方格
7.1.2 正交拉丁方格
7.1.3 拉丁方格在安排试验中的应用
7.2 正交表方法
7.2.1 正交表及表头设计
7.2.2 正交表的直观分析
7.2.3 正交表的方差分析
习题七
第八章 抽样调查
8.1 抽样调查的概念及注意事项
8.1.1 概率抽样和非概率抽样
8.1.2 抽样单位和抽样框
8.1.3 调查表的设计及注意事项
8.1.4 调查数据的审核
8.2 简单随机抽样
8.2.1 定义
8.2.2 简单随机抽样的实施
8.2.3 调查目标量的估计
8.2.4 估计量的性质与误差
8.2.5 总体目标量的区间估计
8.2.6 样本容量n的确定
8.3 分层抽样法
8.3.1 分层抽样的定义及适用范围
8.3.2 分层抽样的样本抽取
8.3.3 调查目标量的估计量
8.3.4 分层子样本容量的最优决策
8.3.5 样本容量的确定
8.4 整群抽样法和等距抽样法
8.4.1 整群抽样法
8.4.2 等距抽样法
习题八
附录 SAS软件简介
I SAS系统简介
一. 数据的输入与输出
二. 利用已有SAS数据文件建立新的SAS数据文件
三. SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
四. 逻辑语句与循环语句
五. 几种基本统计分析的SAS程序
II 几种常用统计分析方法的SAS程序
一. PROC REG程序
二. PROC PRINCOMP程序
三. PROC CANCORR程序
四. PROC DISCRIM程序
五. PROC CLUSTER程序
六. PROC CATMOD程序
参考文献
附表
附表1 标准正态分布表
附表2 t分布表
附表3 x平方分布表
附表4 F分布表
附表5 Wilcoxon秩和分布：P W≤a
附表6 Smirnov精确上侧概率：P Dn,n≥a／n
附表7 Smirnov极限分布：K z =limP[√mn/ m n Dm,n≥z]
附表8 Wilcoxon符号秩分布：P V≤u
附表9 Friedman统计量的上侧概率：P Q≥c N组s种方法
附表10 正交拉丁方格表
附表11 正交表
附表12 五千个随机数表
鄂公网安备 42010302001612号 