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| 關於作者： |
马逢时 天津大学数学系教授，1992年起享受国务院政府特殊津贴。曾任中国概率统计学会常务理事，中国工科院校应用概率统计委员会副主任兼秘书长， 《数理统计与应用概率》杂志副主编，高等学校工科应用数学专业教材编审委员会委员。主持过多项国家自然科学基金项目，在国内外学术刊物或学术会议上发表论文30多篇。主持了MINITAB统计软件中文版的翻译审查工作，2007年主持编著了《六西格玛管理统计指南——MINITAB使用指导》，现该书已出版了第3版。
1996年起从事六西格玛黑带咨询培训工作，获得摩托罗拉公司认证的全部黑带核心课程的授课资格，在多家中外大型公司讲授黑带、绿带培训课程并开展项目咨询工作，担任全国六西格玛管理推进工作委员会专家委员、顾问，2005年被中国质量协会授予“全国优秀六西格玛培训导师”称号，2012年被授予“全国六西格玛管理推进工作特别贡献奖”。
吴诚鸥 南京信息工程大学数学与统计学院教授，美国加州大学访问学者。长期从事概率论与数理统计领域的教学与科研，并担任质量工程师培训工作。主持或参与完成科研项目10余项，包括多项国家自然科学基金项目，发表论文18篇。主要著作有《近代实用多元统计分析》《多元统计分析与软件SAS》《应用数理统计》《实用SAS基础》《MINITAB软件入门》等。
蔡 霞 河北科技大学理学院副教授，硕士生导师。美国弗吉尼亚理工大学统计系博士后。研究方向为可靠性统计和试验设计。主持多项国家自然科学基金项目、河北省自然科学基金项目等，在国内外重要学术期刊上发表论文20余篇。
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| 目錄：
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第1篇 多元统计分析
准备知识
0.1 矩阵概念
0.2 矩阵简单运算
0.3 矩阵的特征分解
0.4 矩阵分块
第1章 多元正态分布及其统计分析
1.1 多元正态分布的概念及其参数估计
1.2 多元正态总体的参数检验
1.3 多元方差分析
1.4 多元质量控制图
1.5 多元正态随机数的产生方法
第2章 判别分析
2.1 判别分析的概念
2.2 判别分析的原理
2.3 判别分析的计算与实例
2.4 用Logistic回归作判别分析
第3章 聚类分析
3.1 聚类分析的概念
3.2 距离和相似系数
3.3 观测值系统聚类法
3.4 动态聚类法
3.5 变量聚类方法
第4章 主成分分析
4.1 主成分分析的概念
4.2 主成分分析的原理
4.3 主成分分析的计算与实例
4.4 主成分聚类和主成分回归
第5章 因子分析
5.1 因子分析模型
5.2 因子分析模型的参数估计
5.3 因子旋转和因子得分
5.4 因子分析的计算与实例
第6章 对应分析
6.1 对应分析的概念
6.2 简单对应分析的原理
6.3 简单对应分析的计算与实例
6.4 多重对应分析的计算与实例
6.5 多元统计分析汇总
第2篇 可靠性与生存分析
第7章 可靠性概念
7.1 可靠性工程概论
7.2 可靠性的度量
7.3 删失数据
第8章 常用寿命分布及其识别
8.1 常用寿命分布
8.2 参数分布的选择
第9章 常用寿命分布分析的参数方法
9.1 常用寿命分布分析
9.2 参数分析方法的计算与实例
第10章 常用寿命分布分析的非参数方法
10.1 估计可靠度函数的非参数方法
10.2 比较两个或多个生存分布的非参数方法
10.3 非参数分析方法的计算与实例
第11章 加速寿命试验及其统计分析方法
11.1 加速寿命试验的基本理论
11.2 加速寿命试验分析的计算与实例
第12章 有关可靠性的其他专题
12.1 寿命数据的回归分析
12.2 退化模型的寿命分析
12.3 概率单位分析
12.4 寿命数据的增长曲线分析
12.5 寿命数据的保证分析
12.6 抽样验收及样本量的计算
12.7可靠性与生存分析汇总
时间序列分析
第13章 时间序列分析概念
13.1 时间序列分析基本概念
13.2 趋势分析
13.3 分解模型
第14章 时间序列平滑方法
14.1 移动平均
14.2 单参数指数移动平均
14.3 双参数指数移动平均
14.4 Winters方法
第15章 ARIMA 模型
15.1 自相关函数与偏自相关函数
15.2 AR（p）模型
15.3 MA（q）模型
15.4 ARMA（p，q）模型
15.5 ARIMA（p，d，q）模型
15.6 多元时间序列分析简介
15.7 时间序列分析在控制图中的应用
参考文献
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| 內容試閱：
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本书的内容包括现代实用统计的三个方面，即多元统计分析、可靠性与生存分析和时间序列分析。学习现代实用统计，读者要有一定的概率统计基础知识，同时在矩阵方面要有相当深的储备。为此，在第1篇中介绍多元统计分析之前，我们专门在第1章前安排了“准备知识”一章，系统地介绍了在多元统计分析中需要的有关矩阵的预备知识，特别补充了一般线性代数中很少介绍到的矩阵特征分解知识和在计算机上的实现方法，这为以后学习多元统计分析里的主成分分析、因子分析等内容作好了必要的准备。另外，在学习多元统计分析时首先要理解多元正态分布的定义，本书增加了介绍多元正态分布密度矩阵表达式的细节，此外，给出了多元正态分布的计算仿真方法，且在介绍计算机生成多元正态分布随机数后，我们还给出了直观的图形解释。
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