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第一章 回归分析1

1.1 回归模型及模型的优良性指标1

1.2 回归模型及变量的统计检验与选择9

1.3 变量的相关分析及自变量对因变量影响的相对重要性14

1.4 预测、线性的识别、残差、共线性及强影响点的统计分析18

1.5 SAS软件中回归分析(REG)的常用语句及例22

1.6 加权回归及有重复测量的回归分析26

1.7 回归系数符号反常与重要变量选不进回归的原因分析30

1.8 岭回归分析33

1.9 两组变量间的相关分析--典则分析37

第二章 多因素的试验设计法49

2.1 正交(试验)设计法49

2.2 水平数不同的正交试验设计54

2.3 多因素试验的均匀设计法57

2.4 有重复试验的统计分析例64

第三章 判别分析71

3.1 Bayes判别法71

3.2 统计检验及变量的筛选79

3.3 Fisher线性判别法与非参数判别法84

3.4 SAS软件中的判别分析及例91

3.5 两母体的判别、分界点及ROC曲线96

3.6 判别分析中样本数的估计103

3.7 LOGISTIC回归分析105

3.8 SAS软件中的LOGISTIC回归分析语句及例109

3.9 条件LOGISTIC回归及LOGISTIC回归的局限性117

3.10 匹配资料的条件均数筛选变量法127

第四章 主成分及因子分析131

4.1 变量间的主成分分析131

4.2 非线性主成分分析134

4.3 因子分析140

4.4 植物神经的综合指标与中医的寒热本质147

4.5 SAS软件中的因子分析语句及例150

4.6 可靠性发析157

第五章 隐变量分析163

5.1 通径图与模型163

5.2 模型的拟合171

5.3 SAS软件中的隐变量分析--CALIS178

5.4 隐变量分析在遗传流行病研究中的应用例187

5.5 老年痴呆病的隐变量分析196

5.6 某些有特色的应用例及非线线性模型202

5.7 隐变量的方向性、模型的等价及功效(Power)的计算212

第六章 SPSS软件中的隐变量分析--AMOS217

6.1 简介217

6.2 Amos文本方式的语法规则219

6.3 Amos图形方式的使用方法224

6.4 Amos的帮助系统、例及LISREL软件227

第七章 聚类分析238

7.1 基本概念238

7.2 变量的聚类240

7.3 样品的系统聚光类法246

7.4 大样本的快速聚类法(FASTCLUS法)251

7.5 大样本数据的预处理(ACECLUS法)256

第八章 生存分析261

8.1 寿命表及基本统计量261

8.2 用SAS软件估计平均生存时间及LIFEST语句265

8.3 常见的生存函数简介276

8.4 生存时间的对数线性模型280

8.5 Cox比例危险率模型286

8.6 SAS软件中的PHREG语句及协变量与生存时间有关的Cox模型290

练习题299

参考文献318

附录一、正交设计表(部分)320

附录二、均匀设计表(部分)326

附录三、条件均数法筛选变量(Fortran程序))338

附录四、线性代数及矩阵的知识简介349