第1章 一元綫性迴歸分析
1.1 綫性迴歸模型的矩陣形式
1.1.1 同歸模型的矩陣錶示
1.1.2 主要統計量的矩陣錶示
1.2 一元綫性迴歸
1.2.1 數據的初步考察
1.2.2 第一種模型求解途徑——矩陣運算
1.2.3 第二種模型求解途徑——多項式擬閤
1.2.4 第三種模型求解途徑——調用迴歸分析程序包
1.3 統計檢驗
1.3.1 相關知識的說明
1.3.2 主要的統計檢驗
1.4 總體迴歸估計和預測分析
1.4.1 總體迴歸估計
1.4.2 解釋和外推預測分析
1.5 小結
第2章 多元逐步迴歸分析
2.1 多元綫性迴歸分析
2.1.1 第一種途徑——利用矩陣運算
2.1.2 第二種途徑——調用迴歸分析程序包
2.1.3 統計檢驗
2.2 多重共綫性判斷
2.2.1 VIF值的第一種計算方法
2.2.2 VIF值的第二種計算方法
2.2.3 多元同歸分析的變量選擇問題
2.3 逐步迴歸分析
2.3.1 Matlab逐步迴歸功能說明
2.3.2 逐步迴歸的實現
2.3.3 迴歸結果的輸齣和解讀
2.4 逐步擬閤
2.4.1 怏速擬閤方法
2.4.2 詳細擬閤方法
2.4.3 幾點說明
2.5 小結
第3章 非綫性模型參數估計
3.1 常見數學模型錶達式
3.2 常見實例——一變量的情形
3.2.1 指數模型（Ⅰ）
3.2.2 對數模型
3.2.3 冪指數模型
3.2.4 雙麯綫模型
3.2.5 Logistic模型（二參數形式）
3.2.6 指數模型（Ⅱ）
3.2.7 指數模型與Iogistic模型
3.3 常見實例——一變量化為多變量的情形
3.3.1 多項式模型
3.3.2 二次指數模型
3.3.3 三參數logistic模型
3.3.4 Gamma模型
3.4 常見實例——多變量的情形
3.4.1 Cobb-Douglas生産函數
3.4.2 帶有交叉變量的迴歸模型
3.5 廣義綫性擬閤
3.5.1 廣義綫性擬閤函數
3.5.2 典型的例子
3.6 方法比較
3.7 小結
第4章 主成分分析
4.1 實例和數據
4.1.1 案例數據
4.1.2 數據的保存與調用
4.2 第一套計算方案
4.2.1 詳細計算步驟
4.2.2 計算程序的整理和結果的輸齣
4.2.3 計算結果的整理
4.3 第二套計算方案
4.3.1 程序的修改
4.3.2 兩套方案的比較
4.4 第三套計算方案
4.4.1 計算程序
4.4.2 T統計量
4.5 配套函數的調用
4.5.1 從協方差矩陣齣發
4.5.2 主成分的殘差分析
4.5.3 Bartlett檢驗
4.6 結果分析方法
4.6.1 結果分析
4.6.2 綜閤評價
4.7 小結
第5章 因子分析
第6章 層次聚類分析
第7章 判彆分析
第8章 自相關分析
第9章 自迴歸分析
第10章 譜分析
第11章 小波分析
第12章 R/S分析
第13章 Markov鏈分析
第14章 綫性規劃
第15章 層次分析法
第16章 人工神經網絡
· · · · · · (收起)