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医学统计学（多元篇）（第2版）


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医学统计学（多元篇）（第2版）
  • 书号：9787030788863
    作者：姜晶梅
  • 外文书名：
  • 装帧：平装
    开本：16
  • 页数：328
    字数：506000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2024-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥95.00元
    售价： ￥75.05元
  • 图书介质:
    纸质书

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本书是2014年1月出版的《医学实用多元统计学》的第2版，与2022年10月出版的《医学统计学》（基础篇，第2版）为系列教材。全书共12章，基本包括了医学研究常用的多元统计分析方法。
本书理论介绍深入浅出，案例丰富，85%的案例来自作者亲身参与的科研课题。为方便读者学习，我们将多元统计分析必备的矩阵代数内容独立出来，附于书后。书后有例题中用到的SAS 程序，可以供学生和科研工作者参考。
本书的特色是在介绍经典统计方法的同时，补充了近年来在方法学上的拓展内容，重点介绍与医学密切相关的多元统计内容，突出医学应用。
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    第1章 概述 1
    1.1多元统计分析目标及内容 1
    1.2多元统计方法在医学研究中的应用 2
    1.3多元统计分析的数据结构 3
    1.4多元描述统计量 4
    1.5统计距离 7
    1.6多元统计方法与统计软件 9
    第2章 多元正态分布及参数估计 11
    2.1随机向量及其分布 11
    2.2多元正态分布的定义与性质 17
    2.3多元正态分布的参数估计 19
    2.4几个重要统计量及其分布 22
    第3章 多元正态总体参数的假设检验 29
    3.1假设检验原理回顾 29
    3.2一个正态总体均值向量检验 29
    3.3两独立正态总体均值向量检验 34
    3.4多元方差分析 40
    3.5异常值检验 46
    3.6数据正态性转换 47
    3.7协方差矩阵检验 47
    第4章 多元线性回归 54
    4.1多元线性回归模型 54
    4.2回归模型和回归系数的显著性检验 58
    4.3模型拟合效果评价和自变量筛选 62
    4.4多重共线性的诊断和处理 67
    4.5异常点的诊断和处理 72
    4.6样本量估计 76
    第5章 广义线性模型 83
    5.1广义线性回归模型概述 83
    5.2广义线性模型的数据表示 88
    5.3响应变量的分布 91
    5.4指数族分布与广义线性模型 93
    5.5广义线性模型的参数估计 100
    5.6广义线性模型的假设检验 103
    5.7广义线性模型的拟合优度 106
    5.8广义线性模型的应用实例 108
    第6章 logistic回归 113
    6.1 logistic回归基本原理 113
    6.2二分类响应变量的 logistic回归 115
    6.3 条件 logistic回归 126
    6.4无序多分类响应变量的 logistic回归 130
    6.5有序多分类响应变量的 logistic回归 134
    6.6 logistic回归的注意事项 137
    第7章 生存分析 142
    7.1生存分析概述 142
    7.2生存分析的参数模型 147
    7.3 Cox比例风险回归模型 155
    7.4扩展的比例风险回归模型 160
    7.5生存分析的注意事项 166
    第8章 主成分分析 172
    8.1主成分分析概述 172
    8.2主成分的求解 175
    8.3主成分的性质 179
    8.4主成分的选取 181
    8.5标准化变量的主成分及性质 182
    8.6主成分分析的步骤 184
    8.7主成分分析的应用 185
    第9章 因子分析 194
    9.1探索性因子分析 194
    9.2验证性因子分析 208
    9.3因子分析的基本步骤 210
    第10章典型相关分析 214
    10.1相关的定义 214
    10.2典型相关分析的基本思想 215
    10.3典型相关分析方法 216
    10.4典型相关模型的解释 224
    10.5典型相关分析的注意事项 229
    第11章聚类分析 232
    11.1聚类统计量 232
    11.2类的定义及其特征 237
    11.3类间距离 238
    11.4系统聚类 239
    11.5动态聚类法 246
    11.6有序样品聚类法 249
    11.7聚类分析的注意事项 252
    第12章判别分析 256
    12.1距离判别 256
    12.2 Fisher判别 265
    12.3 Bayes判别 273
    12.4逐步判别 279
    12.5判别分析的注意事项 286
    参考文献 290
    附录 292
    附录 1矩阵代数初步 292
    附录 2例题中的主要 SAS程序 311
    附表 319
    附表 1 t分布界值表 319
    附表 2 F分布界值表(方差分析用) 321
    附表 3 χ2分布界值表 326
    中英文对照 327
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