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内容大纲
本书是一本应用多元统计教材,是多元统计分析的实践指南。书中介绍了各类多元统计分析方法,并结合SAS、SPSS和SYSTAT给出了各分析方法的实现。本书主要侧重于应用,通过使用现实数据集的丰富实例,阐明了何时、为什么以及如何使用数据集,便于读者学习理解。本书条理清晰,内容精练,言简意赅,可作为高等院校数学与应用数学、信息与计算科学等专业学生的教材,同时也可作为数学工作者和科技人员的参考书。 -
作者介绍
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目录
前言
第1章 引言
1.1 为什么选择多元统计
1.1.1 多元统计的域:自变量和因变量的个数
1.1.2 实验性和非实验性研究
1.1.3 计算机和多元统计
1.1.4 垃圾进,玫瑰出
1.2 一些有用的定义
1.2.1 连续、离散和二分数据
1.2.2 样本和总体
1.2.3 描述性和推断性统计
1.2.4 正交:标准和序贯分析
1.3 变量的线性组合
1.4 变量个数和性质
1.5 统计势
1.6 多元统计数据
1.6.1 数据阵
1.6.2 相关矩阵
1.6.3 方差协方差阵
1.6.4 平方和与叉积矩阵
1.6.5 残差
1.7 本书的结构安排
第2章 统计方法指南:使用本书
2.1 研究问题和相关方法
2.1.1 变量间的关系程度
2.1.2 群组差异的显著性
2.1.3 组成员的预测
2.1.4 结构
2.1.5 时序事件
2.2 进一步比较
2.3 决策树
2.4 统计方法的章节
2.5 数据的初步检查
第3章 一元统计和二元统计回顾
3.1 假设检验
3.1.1 单样本z检验
3.1.2 势
3.1.3 模型拓展
3.1.4 显著性检验的争议
3.2 方差分析
3.2.1 单因素组间方差分析
3.2.2 多因素组间方差分析
3.2.3 组内方差分析
3.2.4 组间组内混合方差分析
3.2.5 设计复杂性
3.2.6 特定比较
3.3 参数估计
3.4 效应大小
3.5 二元统计:相关性和回归
3.5.1 相关性
3.5.2 回归
3.6 卡方分析
第4章 数据清洗
4.1 数据清洗的系列问题
……
第5章 多重回归
第6章 协方差分析
第7章 多元方差和协方差分析
第8章 轮廓分析:重复测量的多元方法
第9章 判别分析
第10章 logistic回归
第11章 生存分析
第12章 典型相关
第13章 主成分和因子分析
第14章 结构方程模型
第15章 多层线性模型
第16章 多重列联表分析
第17章 一般线性模型概述
附录
参考文献
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