第1章 R與多元統計分析簡介
1.1R簡介
1.1.1R的特點
1.1.2R的安裝與運行
1.1.3R的基本原理
1.1.4R的幫助
1.2多元統計分析簡介
1.2.1多元統計分析的用途
1.2.2多元統計分析的內容
習題
第2章 多元線性模型
2.1多元線性模型
2.1.1模型定義
2.1.2模型的參數估計和檢驗
2.2變量選擇
2.3回歸診斷
2.3.1殘差分析和異常點探測
2.3.2回歸診斷：一般的方法
2.4回歸預測
習題
第3章 廣義線性模型
3.1廣義線性模型概述
3.2Logistic模型
3.3對數線性模型
習題
第4章 聚類分析
4.1相似性的度量
4.2系統聚類法
4.3k均值聚類法
4.4案例：世界f個國家和地區人文發展情況的聚類分析
習題
第5章 判別分析
5.1距離判別
5.1.1距離
5.1.2兩個總體的距離判別
5.1.3多個總體的距離判別
5.2Fisher判別
5.2.1兩總體Fisher判別
5.2.2多總體Fisher判別
5.3Bayes判別
5.3.1兩總體的Bayes判別
5.3.2多總體的Bayes判別
5.4案例分析與R實現
習題
附錄
第6章 主成分分析
6.1主成分分析的基本思想
6.2總體主成分
6.2.1主成分的含義
6.2.2主成分的計算
6.2.3主成分的主要性質
6.2.4主成分個數的確定
6.3樣本主成分
6.3.1樣本主成分性質和計算
6.3.2主成分分析的步驟和相關R函數
6.4案例：主成分綜合分析
習題
第7章 因子分析
7.1正交因子模型
7.2因子模型的估計
7.3因子正交旋轉
7.4因子得分
習題
第8章 對應分析
8.1對應分析的基本思想
8.2對應分析的原理
8.3對應分析的計算步驟
8.4案例：對應分析在現金支出定位中的應用及R操作
習題
第9章 典型相關分析
9.1典型相關分析基本理論
9.2案例：我國科學研究與開發機構科研投入與產出的典型相關分析及R操作
習題
第10章 多維標度分析
10.1多 =維標度法的基本思想
10.2古典多維標度法
10.2.1多維標度法的幾個基本概念
10.2.2已知距離矩陣時CMDS解的計算
10.2.3已知相似系數矩陣時CMDS解的計算
10.3非度量多維標度法
10.4案例分析與R實現
習題
參考文獻
