15.1 为什么需要非参数与半参数估计 15.2 对密度函数的非参数估计 15.3 核密度估计的性质 15.4 最优带宽 15.5 多元密度函数的核估计 15.6 非参数核回归 15.7 多元核回归 15.8 k近邻回归 15.9 局部线性回归 15.10 非参数估计的Stata命令及实例 15.11 半参数估计

多元分析（multivariate analyses）是多变量的统计分析方法，是数理统计中应用广泛的一个重要分支，其内容庞杂，视角独特，方法多样，深受工程技术人员的青睐和广泛使用，并在使用中不断完善和创新。由于变量的相关性，不能简单地把每个变量的结果进行汇总，这是多变量统计分析的基本出发点。 §1 聚类分析 §2 聚类分析案例—我国各地区普通高等教育发展状况分析 §3 主成分分析 §4 主成分分析案例－我国各地区普通高等教育发展水平综合评价 §5 因子分析 §6 因子分析案例 §7 判别分析 §8 典型相关分析（Canonical correlation analysis）

第一节 多元线性回归分析 *第二节 复相关分析 *第三节 偏相关分析 *第四节 多项式回归 *第五节 通径分析

一、社会层面的交融与并举 二、学科层面的交融与并举 三、个人层面的交融与并举

多元统计学_生存分析

多元统计学_协方差分析：一个协变量的协方差分析

全书共三十讲，内容包括：空间解析儿何与向量代数；一元函散微积分；多元函数微积分；无穷级致；常微分方程等。是工科院校、电大、职工大学数学师的教学黎考书，也可作为工科院校学生，商等教学自学者、非数学专业的研究生学习的辅导教材

一、拟合优度检验 二、方程显著性检验 三、变量显著性检验

行列式是多元一次方程组(线性方程组)求解中产生的.现在它不仅是解线性方程组的工具,也是线 性代数以及别的数学分支,物理学中常用工具,行列式的概念很简单关键是计算行列式的技巧及应用行 列式的灵活性.这是要特别注意的

第一章 绪论 第二章 回应全球化与文化的多元化 第三章 组织中的个体差异