应用多元统计分析（第2版）

　　第一部分 统计描述技术
　　第1章 批量数据比较
　　1.1 箱形图
　　1.2 直方图
　　1.3 核密度
　　1.4 散点图
　　1.5 彻诺夫—夫洛瑞脸谱图
　　1.6 安德鲁曲线
　　1.7 平行坐标图
　　1.8 波士顿住房
　　1.9 练习
　　第二部分 多元随机变量
　　第2章 矩阵代数基本知识
　　2.1 基础运算
　　2.2 谱分解
　　2.3 二次型
　　2.4 导数
　　2.5 分块矩阵
　　2.6 几何观点
　　2.7 练习
　　第3章 转向高维数据
　　3.1 协方差
　　3.2 相关系数
　　3.3 概括统计量
　　3.4 两变量线性模型
　　3.5 简单方差分析
　　3.6 多元线性模型
　　3.7 波士顿住房
　　3.8 练习
　　第4章 多元分布
　　4.1 分布和密度函数
　　4.2 矩与特征函数
　　4.3 变换
　　4.4 多元正态分布
　　4.5 抽样分布和极限定理
　　4.6 厚尾分布
　　4.7 联结函数
　　4.8 自举法
　　4.9 练习
　　第5章 多元正态理论
　　5.1 多元正态的基本性质
　　5.2 威沙特分布
　　5.3 霍特林t2分布
　　5.4 球形分布和椭球形分布
　　5.5 练习
　　第6章 估计理论
　　6.1 似然函数
　　6.2 克拉美—拉奥下界
　　6.3 练习
　　第7章 假设检验
　　7.1 似然比检验
　　7.2 线性假设
　　7.3 波士顿住房
　　7.4 练习
　　第三部分 多元技术
　　第8章 根据因子分解数据矩阵
　　8.1 几何观点
　　8.2 拟合p维点云
　　8.3 拟合n维点云
　　8.4 子空间之间的关系
　　8.5 实用计算
　　8.6 练习
　　第9章 主成分分析
　　9.1 标准化的线性组合
　　9.2 主成分的应用
　　9.3 主成分的解释
　　9.4 主成分的渐近性质
　　9.5 标准化主成分分析
　　9.6 作为因子分析的主成分
　　9.7 共同主成分
　　9.8 波士顿住房
　　9.9 更多的例子
　　9.10 练习
　　第10章 因子分析
　　10.1 正交因子模型
　　10.2 估计因子模型
　　10.3 因子得分和策略
　　10.4 波士顿住房
　　10.5 练习
　　第11章 聚类分析
　　11.1 问题的提出
　　11.2 对象间的邻近度
　　11.3 聚类算法
　　11.4 波士顿住房
　　11.5 练习
　　第12章 判别分析
　　12.1 已知分布的分配法则
　　12.2 实际应用中的判别法则
　　12.3 波士顿住房
　　12.4 练习
　　第13章 对应分析
　　13.1 动因
　　13.2 卡方分解
　　13.3 对应分析的应用
　　13.4 练习
　　第14章 典型相关分析
　　14.1 最有趣的线性组合
　　14.2 典型相关分析的应用
　　14.3 练习
　　第15章 多维标度分析
　　15.1 问题的提出
　　15.2 度量型多维标度分析
　　15.3 非度量型多维标度分析
　　15.4 练习
　　第16章 联合分析
　　16.1 介绍
　　16.2 数据生成的设计
　　16.3 偏好排序的估计
　　16.4 练习
　　第17章 金融市场应用
　　17.1 资产组合选择
　　17.2 有效资产组合
　　17.3 有效投资组合的应用
　　17.4 资本资产定价模型（capm）
　　17.5 练习
　　第18章 计算密集型技术
　　18.1 单纯形深度
　　18.2 投影寻踪
　　18.3 分片逆回归
　　18.4 支持向量机
　　18.5 分类和回归树
　　18.6 波士顿住房
　　18.7 练习
　　第四部分 附 录
　　a 符号和标记
　　b 数据
　　b.1 波士顿住房
　　b.2 瑞士银行钞票
　　b.3 汽车数据
　　b.4 经典蓝套衫
　　b.5 美国公司数据
　　b.6 法国食品数据
　　b.7 汽车指标数据
　　b.8 法国学士学位频数
　　b.9 报刊数据
　　b.10 美国犯罪数据
　　b.11 血浆数据
　　b.12 wais数据
　　b.13 anova数据
　　b.14 时间预算数据
　　b.15 geopol数据
　　b.16 美国健康数据
　　b.17 词汇数据
　　b.18 运动记录数据
　　b.19 失业数据
　　b.20 年度人口数据
　　b.21 公司破产数据
　　c 参考文献

　　沃尔夫冈·哈德勒（Wolfgang Hardle）教授，国际统计学会会员，Ladislaus von Bortidewicz统计学会主席，德国柏林洪堡大学统计计量研究所所长，国际著名统计学家和计量经济学家，非参数统计和计量分析领域的代表人物。在国际顶尖统计学，计量经济学和金融学期刊上发表了超过200篇学术论文，是引用率国际排名前5％的学者之一。他还是北京大学光华管理学院和厦门大学王亚南经济研究院客座教授。
　　利奥波德·西马（Leopold Simar）教授，国际统计学会会员，曾担任比利时统计学会主席（1999-2002）现任比利时鲁汶大学统计学教授.统计研究所创建人。在国际顶尖统计学和计量经济学期刊上发表大量学术论文。研究领域包括非参数和半参数统计学以及多元统计分析。讲授数理统计学和多元统计分析等课程。
　　陈诗一，复旦大学中国经济研究中心副教授.《世界经济文汇》编辑。研究领域为非参数计量理论、时间序列预测、金融风险评估、能源与环境经济学、生产率与工业增长等。在Quantitative Finance.Journal of Forecasting、《中国社会科学》、《经济研究》、《经济学（季刊）》、《金融研究》、《数量经济与技术经济研究》等国内外一流学术期刊发表论文多篇。讲授计量经济学、统计学和中国经济等课程。

　　《应用多元统计分析（第2版）》属于本科高年级和硕士研究生水平的教材或研究参考用书。全书分为三个主要部分计18章。第一部分是介绍利用绘图技术来对各种各样的变量进行描述性统计分析。第二部分介绍多元随机变量及其分布，并给出各种应用前景下的估计和统计检验方法。第三部分主要介绍进行多变量统计分析的各种主要方法，并给出在这些方法中选择方法的一些统计标准。《应用多元统计分析（第2版）》主要是从金融市场、经济和管理的角度来进行案例的实用分析，但是《应用多元统计分析（第2版）》所阐述的统计方法同样适用于其它学科和领域，比如生物、医学等非社会科学领域。