本书以简明和深入浅出的方式阐明了多元统计分析的基本概念、统计思想和数据处理方法,在充分考虑到适合财经类院校学生使用的前提下进行了严谨的论述,书中提供的许多例题和习题为读者展示了多元分析在社会科学和经济学领域中的应用。本书与SAS软件紧密结合,在每一章后面都附有SAS的应用。

前言
**章 矩阵代数
1.1 定义
1.2 矩阵的运算
1.3 行列式
1.4 矩阵的逆
1.5 矩阵的秩
1.6 特征值和特征向量
1.7 正定矩阵和非负定矩阵
1.8 特征值的极值问题
小结
附录1-1 SAS的应用
习题
第二章 随机向量
2.1 一元分布
2.2 多元分布
2.3 矩
2.4 随机向量的变换
*§2.5 特征函数
小结
附录2-1 SAS的应用
习题
第三章 多元正态分布
3.1 多元正态分布的定义
3.2 多元正态分布的性质
3.3 极大似然估计及估计量的性质
3.4 〖WTHX〗〖Akx-〗和/n-1)S的抽样分布
*§3.5 二次型分布
小结
附录3-1 SAS的应用
附录3-2 §3.2中若干性质的数学证明
习题
第四章 多元正态总体的统计推断
4.1 一元情形的回顾
4.2 单个总体均值的推断
4.3 单个总体均值分量间结构关系的检验
4.4 两个总体均值的比较推断
4.5 两个总体均值分量间结构关系的检验
4.6 多个总体均值的比较检验/多元方差分析)
4.7 总体相关系数的推断
小结
附录4-1 SAS的应用
附录4-2 霍特林T2统计量的导出
附录4-3 威尔克斯Λ统计量的基本性质
习题
第五章 判别分析
5.1 引言
5.2 距离判别
5.3 贝叶斯判别
5.4 费希尔判别
小结
附录5-1 SAS的应用
习题
第六章 聚类分析
6.1 引言
6.2 距离和相似系数
6.3 系统聚类法
6.4 动态聚类法
小结
附录6-1 SAS的应用
附录6-2 若干公式的推导
习题
第七章 主成分分析
7.1 引言
7.2 总体的主成分
7.3 样本的主成分
小结
附录7-1 SAS的应用
习题
第八章 因子分析
8.1 引言
8.2 因子模型
8.3 参数估计
8.4 因子旋转
8.5 因子得分
小结
附录8-1 SAS的应用
习题
第九章 典型相关分析
9.1 引言
9.2 总体典型相关
9.3 样本典型相关
9.4 典型相关系数的显著性检验
小结
附录9-1 SAS的应用
习题
附录一 习题参考答案
附录二 各类数值表
参考文献