總序
前言
1 多元統(tǒng)計(jì)分析概述
1.1 多元統(tǒng)計(jì)分析的歷史
1.2 多元統(tǒng)計(jì)分析的用途
1.3 多元統(tǒng)計(jì)分析的內(nèi)容
1.4 軟件及其在統(tǒng)計(jì)分析中的應(yīng)用
1.4.1 強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分析軟件
1.4.2 完整的數(shù)值計(jì)算軟件
1.4.3 免費(fèi)的數(shù)據(jù)分析軟件
思考練習(xí)題
2 多元數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表達(dá)及R使用
2.1 如何收集和整理多元分析資料
2.2 數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)表達(dá)
2.3 數(shù)據(jù)矩陣及R語(yǔ)言表示
2.4 數(shù)據(jù)的R語(yǔ)言表示——數(shù)據(jù)框
2.5 多元數(shù)據(jù)的R語(yǔ)言調(diào)用
2.6 多元數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單R語(yǔ)言分析
思考練習(xí)題
3 多元數(shù)據(jù)的直觀表示及R使用
3.1 簡(jiǎn)述
3.2 均值條圖及R使用
3.3 箱尾圖及R使用
3.4 星相圖及R使用
3.5 臉譜圖及R使用
3.6 調(diào)和曲線圖及R使用
3.7 其他多元分析圖
思考練習(xí)題
4 多元相關(guān)與回歸分析及R使用
4.1 變量間的關(guān)系分析
4.1.1 簡(jiǎn)單相關(guān)分析的R計(jì)算
4.1.2 一元線性回歸分析的R計(jì)算
4.2 多元線性回歸分析
4.2.1 多元線性回歸模型的建立
4.2.2 多元線性回歸模型的檢驗(yàn)
4.3 多元線性相關(guān)分析
4.3.1 矩陣相關(guān)分析
4.3.2 復(fù)相關(guān)分析
4.4 回歸變量的選擇方法
4.4.1 變量選擇準(zhǔn)則
4.4.2 逐步回歸分析
思考練習(xí)題
5 線性與非線性模型及R使用
5.1 數(shù)據(jù)的分類(lèi)與模型選擇
5.1.1 變量的取值類(lèi)型
5.1.2 模型選擇方式
5.2 廣義線性模型
5.2.1 廣義線性模型概述
5.2.2 Logistic模型
5.2.3 對(duì)數(shù)線性模型
5.3 非線性回歸模型
5.3.1 一元非線性回歸模型及其應(yīng)用
5.3.2 多元非線性回歸模型概述
5.3.3 多元非線性回歸模型的計(jì)算
思考練習(xí)題
6 判別分析及R使用
6.1 判別分析的概念
6.2 線性判別分析
6.3 距離判別法
6.3.1 兩總體距離判別
6.3.2 多總體距離判別
6.4 Bayes判別法
6.4.1 Bayes判別準(zhǔn)則
6.4.2 正態(tài)總體的Bayes判別
思考練習(xí)題
7 聚類(lèi)分析及R使用
7.1 聚類(lèi)分析的概念和類(lèi)型
……
8 主成分分析及R使用
9 因子分析及R使用
10 對(duì)應(yīng)分析及R使用
12 多維標(biāo)度法MDS及R使用
13 綜合評(píng)價(jià)方法及R使用
14 統(tǒng)計(jì)分析軟件Rstat使用簡(jiǎn)介
15 基于Rstat的多元案例分析
附錄A R使用界面和命令
附錄B R語(yǔ)言包及其函數(shù)
附錄C 自編R語(yǔ)言包及函數(shù)
參考文獻(xiàn)