目录

前言
第一章 矩阵代数
1.1 定义
1.2 行列式、逆和秩
1.3 特征根和特征向量
1.4 正定阵、非负定阵和投影阵
1.5 矩阵的因子分解
1.6 线性空间
1.7 广义逆
1.8 拉直运算和Kronecker积
1.9 矩阵微商和变换的雅可比
1.10 线性方程组的求解,消去变换
1.11 特征根和特征向量的计算
1.12 不等式
练习一
第二章 随机向量
2.1 一元分布
2.2 多元分布
2.3 特征函数“d”运算
2.4 矩
练习二
第三章 多元正态分布
3.1 多元正态分布的定义和基本性质
3.2 条件分布和独立性
3.3 矩阵正态分布
3.4 υ和Σ的极大似然估计
3.5 υ和Σ的极大似然估计的性质及其它估计
3.6 Wishart分布
练习三
第四章 假设检验
4.1 均值的检验
4.2 两总体均值的比较
4.3 多元方差分伯(多总体均值检验)
4.4 协差阵的检验
4.5 独立性检验
练习四
第五章 多元回归分析
5.1 多元线笥回归模型
5.2 多元线性回归系数的估计
5.3 多元线性回归模型的检验
5.4 多项式回归
5.5 多元线性回归模型的选择
5.6 非线性回归
练习五
第六章 方差分析和协方差分析
6.1 单因素方差分析
6.2 多因子方差分析
6.3 协方差分析
练习六
第七章 主分量分析
7.1 主分量分析数学模型
7.2 主分量过程
练习七
第八章 因子分析
8.1 因子分析数学模型
8.2 因子分析过程
练习八
第九章 典型相关分析
第十章 判别分析
第十一章 聚类分析
附录SAS系统简介
参考文献