| 中文摘要 | 第1-3页 |
| 英文摘要 | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| §1．1 论文的研究意义 | 第7-8页 |
| §1．2 课题概要 | 第8页 |
| §1．3 论文的主要贡献 | 第8-10页 |
| 第二章 数学模型的概念及建立数学模型的过程 | 第10-16页 |
| §2．1 数学模型的基本概念 | 第10-11页 |
| §2．2 怎样建立一个完整的数学模型 | 第11-14页 |
| §2．3 复印机维修信息系统统计解析数学模型建立过程 | 第14页 |
| §2．4 本章小结 | 第14-16页 |
| 第三章 数据库的分析与优化设计 | 第16-34页 |
| §3．1 样本数据库的描述 | 第16页 |
| §3．2 样本数据的采集 | 第16-18页 |
| §3．3 样本数量化的方法 | 第18-23页 |
| §3．3．1 非数量因素的引入 | 第18-20页 |
| §3．3．2 问题的解法 | 第20-23页 |
| §3．4 样本数据数量化处理 | 第23-29页 |
| §3．5 数量化样本数据库的生成 | 第29-32页 |
| §3．6 本章小结 | 第32-34页 |
| 第四章 回归分析方法 | 第34-48页 |
| §4．1 回归分析方法简介 | 第34-35页 |
| §4．2 线性回归分析方法 | 第35-43页 |
| §4．2．1 回归方程的选择 | 第35-36页 |
| §4．2．2 计算最优子集回归 | 第36-40页 |
| §4．2．3 回归方程的显著性检验 | 第40-43页 |
| §4．3 树形回归 | 第43-46页 |
| §4．3．1 分类回归树（CART）与统计解析建模 | 第43-44页 |
| §4．3．2 构造CART | 第44-46页 |
| §4．4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 用S-plus实现对样本数据的分析 | 第48-68页 |
| §5．1 S-PLUS语言和编译环境介绍 | 第48-51页 |
| §5．1．1 S语言的历史和S-PLUS | 第48-49页 |
| §5．1．2 S-PLUS语言的特点 | 第49-50页 |
| §5．1．3 S-PLUS中的统计分析功能 | 第50-51页 |
| §5．2 用回归分析方法建立数学模型 | 第51-67页 |
| §5．2．1 区域分布x_1（AreaSort）对机器性能的影响 | 第51-54页 |
| §5．2．2 机器类型x_2（Model）对复印机性能的影响 | 第54-56页 |
| §5．2．3 复印机使用时间x_3（UseYear）对机器性能的影响 | 第56-58页 |
| §5．2．4 召唤类型x_4（CallType）对机器性能的影响 | 第58-62页 |
| §5．2．5 故障代码x_5（CodeID）对机器性能的影响 | 第62-67页 |
| §5．3 本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 总结与展望 | 第68-71页 |
| §6．1 结论 | 第68-69页 |
| §6．2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
