作者(李元章、何春雄)希望读者通过《分类数据模型及应用》的学习,能了解离散变元统计学的基本原理,掌握试验设计的基本原则和常用设计方法的要点及特点,掌握常用统计分析方法的意义、功用、应用条件,以及方法、步骤与结果解释等基本知识;根据所给试验条件,会正确选用试验设计方法,并做出试验设计;对于试验资料,能够正确地进行整理,并选用适当的统计分析方法进行分析及对分析结果作出合理的解释。
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书名 | 分类数据模型及应用/实用统计技术丛书 |
分类 | 科学技术-自然科学-数学 |
作者 | 李元章//何春雄 |
出版社 | 华南理工大学出版社 |
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简介 | 编辑推荐 作者(李元章、何春雄)希望读者通过《分类数据模型及应用》的学习,能了解离散变元统计学的基本原理,掌握试验设计的基本原则和常用设计方法的要点及特点,掌握常用统计分析方法的意义、功用、应用条件,以及方法、步骤与结果解释等基本知识;根据所给试验条件,会正确选用试验设计方法,并做出试验设计;对于试验资料,能够正确地进行整理,并选用适当的统计分析方法进行分析及对分析结果作出合理的解释。 目录 1 单变元数据分析及SAS程序 1.1 数据、变元和列联表 1.2 数据的选取和分类数据的研究策略 1.3 单变元数据的分析与描述,SAS软件简介 习题1 2 二维列联表分析 2.1 2×2列联表 2.2 研究和假设的类型 2.3 交叉乘积比、相对风险比和可归属风险 2.4 2×2列联表中对数线性模型(Log-linearmodel)的应用 2.5 对数线性模型与过程SAS/CATMOD 2.6 1×J列联表:均匀性(1Iomogeneity) 2.7 1×J列联表:独立性和准独立性(Independence and Quasi—Independence) 2.8 1×J列联表:有序变元 2.9 1×J列联表:对数线性模型 习题2 3 三维列联表分析 3.1 记号 3.2 独立性类型 3.3 等级对数线性模型(Hierarchical Logjlinear Models) 3.4 交互作用与交叉乘积比的关系 3.5 叠合性 3.6 三维对数线性模型的描述 3.7 对数线性模型的参数估计 3.8 利用过程SAS/cATMOD拟合层级对数线性模型 3.9 两个响应变元、一个固定变元构成的列联表一利用过程SAS/cATM()D拟合 非层级对数线性模型 习题3 4 劳吉斯特(LOGISITIC)回归 4.1 广义线性模型(GLM) 4.2 劳吉斯特(Logistic)回归模型 4.3 劳吉斯特模型拟合 4.4 劳吉斯特线性模型回归系数的意义 4.5 利用SAS软件拟合劳吉斯特模型 4.6 SAS概率单位Probit回归 习题4 5 多元回归模型 5.1 对数线性模型和劳吉斯特模型的转换 5.2 有序响应变元的劳吉斯特模型 5.3 边际响应函数和均值响应函数 5.4 加权最小二乘法:Grizzle Starmer Koch (GSK)方法 5.5 车祸类型研究的例子 习题5 6 配对数据模型 6.1 例子 6.2 响应变元的比例比较 6.3 配对数据的劳吉斯特模型 6.4 对称模型 6.5 准对称性 6.6 准独立性 6.7 边际齐性 6.8 条件对称和边际齐性 6.9 利用SAS/CXTMOI)的语句:MODEL和RESPONSE定义非标准模型 6.10 一致性 6.11 成对比较的Bradley-Terry模型 6.12 使用过程SAS/CATMOD拟合Bradley-Terry模型 习题6 7 相关数据分析:重复记录的离散响应变元的模型 7.1 对称性和边际齐性 7.2 准对称性和边际对称性 7.3 边际齐性的检验 7.4 多重记录的分类变元分析 7.5 SAS语句:POPULATION和REPEATED 7.6 例子 7.7 多重响应变元数据分析 7.8 马尔科夫(Markov)链模型 习题7 8 有序离散变元的劳吉斯特模型的进一步探讨 8.1 双线性(linear-by-linear)相互关系模型 8.2 分数的选择 8.3 行对数线性模型和列对数线性模型 8.4 多元有序变元的多维线性模型 8.5 多元有序变元的二维线性模型 8.6 混合多线性模型 8.7 行列效应模型 习题8 9 条件劳吉斯特回归分析 9.1 条件劳吉斯特模型 9.2 严格条件分布 9.3 使用SAS过程LOGISIFIC实施严格劳吉斯特回归 9.4 分群分析(stratified Analysis) 9.5 序列临床试验(Crossover linical Trial) 9.6 广义条件劳吉斯特回归(General conditional logistic Regression) 习题9 10 SAS分类数据分析方法的扩展 10.1 严格p值 l0.2 广义估计方程(Generalized:Estimating Equations) 10.3 条件劳吉特斯回归 lO.4 含有事件发生时间的分类数据 10.5 泊松回归 10.6 分片指数分布模型 10.7 用PROC FREQ检验离散变元的分布函数 10.8 在含有离散与连续变元交互作用LOGISFIC过程计算奇比 10.9 结束语 参考文献 |
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