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第1章 回归分析 1

1.1一元回归 1

1.1.1回归分析概述 1

1.1.2参数估计 2

1.1.3一元回归应用实例 5

1.2多元回归 11

1.2.1多元回归概述 11

1.2.2参数估计 12

1.2.3方差分析与回归参数检验 12

1.2.4多元回归应用实例 13

习题 18

第2章 主成分分析 21

2.1主成分分析的基本模型 21

2.2主成分求解及其性质 22

2.2.1主成分的求解步骤 22

2.2.2主成分的性质 24

2.2.3主成分的选取 24

2.3主成分分析实例 25

2.3.1分析步骤 25

2.3.2分析结果的解释 27

习题 29

第3章 因子分析 34

3.1因子分析的基本理论与模型 34

3.1.1因子分析的基本思想 34

3.1.2因子分析的基本模型 35

3.1.3因子模型中指标的统计意义 36

3.2因子分析的步骤 37

3.2.1因子载荷的求解 37

3.2.2因子旋转 39

3.2.3因子得分 39

3.3因子分析实例 40

3.3.1分析步骤 40

3.3.2分析结果的解释 43

习题 48

第4章 聚类分析 51

4.1聚类分析方法概述 51

4.1.1基本思想 51

4.1.2相似性测度 52

4.2系统聚类法 54

4.2.1基本思想 54

4.2.2群间距离的定义 54

4.2.3聚类分析步骤 56

4.2.4聚类结果的解释 60

4.3 K-均值聚类法 64

4.3.1基本思想 64

4.3.2聚类分析步骤 65

4.3.3聚类结果解释 67

习题 70

第5章 判别分析 71

5.1几种判别方法概述 71

5.1.1判别分析的前提假设 71

5.1.2几种判别方法的基本思路 72

5.1.3判别效果的检验 73

5.2判别分析实例 74

5.2.1操作与界面说明 74

5.2.2分析结果的解释 81

习题 85

第6章 典型相关分析 88

6.1典型相关分析概述 88

6.1.1基本思想 88

6.1.2分析的步骤与逻辑框图 89

6.1.3重要指标的统计含义 90

6.2典型相关分析的应用 92

6.2.1分析步骤 92

6.2.2分析结果的解释 97

习题 102

第7章 对应分析 104

7.1对应分析概述 104

7.1.1基本思想 104

7.1.2分析过程 105

7.1.3重要指标的意义 105

7.1.4需要注意的问题 107

7.2对应分析的实际应用 108

7.2.1分析步骤 108

7.2.2分析结果的解释 112

习题 115

第8章 多维标度分析 116

8.1多维标度分析概述 116

8.1.1基本思想 116

8.1.2重要指标的统计含义 117

8.1.3分析过程 117

8.2多维标度分析的实际应用 118

8.2.1分析步骤 118

8.2.2分析结果的解释 120

习题 123

第9章 广义线性模型 124

9.1广义线性模型简介 124

9.1.1线性模型与广义线性模型 124

9.1.2联系函数与哑变量 126

9.1.3常见的广义线性模型问题 128

9.1.4广义线性模型的参数估计和检验问题 130

9.2广义线性模型的实例分析 131

9.2.1数据导入和变量定义 131

9.2.2分析步骤 131

9.2.3分析结果的解释 136

习题 142

第10章 对数线性模型 143

10.1方法概述 143

10.1.1对数线性模型的基本思路 143

10.1.2模型的检验 144

10.2对数线性模型的实例分析 145

10.2.1 General过程 145

10.2.2 Logit过程 150

习题 154

第11章 广义判别分析 156

11.1导入数据和变量定义 156

11.2方法选择和结果的分析与解释 160

第12章 生存分析 181

12.1引言 181

12.1.1生存分析的数据类型 181

12.1.2几个基本概念 182

12.1.3方法分类 183

12.2非参数方法 183

12.2.1生命表方法 183

12.2.2 Kaplan-Meier方法 190

12.3参数方法 195

12.3.1参数方法的基本思路 195

12.3.2参数估计 196

12.3.3实例分析 198

12.4生存率的比较 205

12.4.1基本原理 205

12.4.2实例分析 206

12.5半参数方法 208

12.5.1 Cox半参数模型的基本原理 209

12.5.2实例分析 211

习题 219