统计与决策常用算法及其实现

　　《统计与决策常用算法及其实现（中文版）》以算法原理及其实现步骤为主线，以实际应用为副线，介绍分布检验、均值向量与协方差阵的假设检验、方差分析、回归分析、判别分析、聚类分析、多因子分析、线性规划与整数规划、动态规划、不确定型决策和风险型决策等方面的内容。《统计与决策常用算法及其实现（中文版）》给出了每种算法的编程方法和Delphi源代码，还给出了农业、林业等领域的典型实例及程序操作方法。所有的程序均在Windows XP和Delphi 6.0环境下调试通过。《统计与决策常用算法及其实现（中文版）》可作为高等学校相关课程的教材或教学参考书，也可作为农业、林业等领域和从事统计与决策的其他领域的工程技术人员的参考用书。

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第1章 分布的卡平方检验
　1.1 正态分布检验
　1.2 韦布分布
　1.3 对数正态分布
　1.4 伽玛分布
　1.5 贝塔分布
　1.6 泊松分布
第2章 均值向量与协方差阵的假设检验
　2.1 均值向量μ=μ0的假设检验
　2.2 均值向量μ1=μ2的假设检验
　2.3 协方差阵与均值向量的检验
第3章 方差分析
　3.1 单因素等次方差分析
　3.2 单因素不等次方差分析
　3.3 无交互作用的双因素方差分析
　3.4 有交互作用的双因素方差分析
第4章 回归分析
　4.1 一元线性回归
　4.2 一对多线性回归
　4.3 多对多线性回归
　4.4 多项式回归
　4.5 逐步回归
　4.6 双重筛选逐步回归
　4.7 可化为线性回归的曲线回归
第5章 判别分析
第6章 聚类分析
第7章 多因子分析
第8章 线性规划与整数规划
第9章 动态规划
第10章 不确定型决策和风险型决策
参考文献