第一部分 一般綫性模型、綫性混閤模型與廣義綫性模型
第1章 方差分析模型
1．1 模型簡介
1．1．1 模型入門
1．1．2 常用術語
1．1．3 適用條件
1．2 案例：膠閤闆磨損深度的比較
1．2．1 操作說明
1．2．2 結果解釋
1．2．3 模型參數的估計值
1．2．4 兩兩比較
1．2．5 其他常用選項
1．3 兩因素方差分析模型
1．3．1 案例：超市規模、貨架位置與銷售量的關係
1．3．2 邊際平均值與輪廓圖
1．3．3 擬閤劣度檢驗
1．4 因素各水平間的精細比較
1．4．1 POSTHOC子句
1．4．2 EMMEANS子句
1．4．3 LMATRIX和KMATRIX子句
1．4．4 CONSTRAST子句
1．5 方差分析模型進階
1．5．1 含隨機因子的方差分析模型
1．5．2 白定義檢驗使用的誤差項
1．5．3 4類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用的實驗設計分析方法
2．1 僅研究主效應的實驗設計方案
2．1．1 完全隨機設計
2．1．2 隨機區組設計
2．1．3 交叉設計
2．1．4 拉丁方設計
2．2 考慮交互作用的實驗設計方案
2．2．1 析因設計
2．2．2 正交設計
2．2．3 均勻設計
2．3 誤差項變動的特殊實驗設計方案
2．3．1 嵌套設計
2．3．2 重復測量設計
2．3．3 裂區設計
2．4 協方差分析
2．4．1 協方差分析的必要性
2．4．2 平行性假定的檢驗
2．4．3 計算和檢驗修正平均值
思考與練習
參考文獻
第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3．1 多元方差分析
3．1．1 模型簡介
3．1．2 案例：青少年牙齒發育狀況跟蹤
3．2 重復測量數據的方差分析
3．2．1 模型簡介
3．2．2 案例：進一步考察年齡對牙齒發育的影響
思考與練習
參考文獻
第4章 綫性混閤模型
4．1 模型簡介
4．1．1 問題的提齣
4．1．2 模型人門
4．2 層次聚集性數據案例
4．2．1 擬閤基本模型結構
4．2．2 在固定效應中加入自變量
4．2．3 在隨機效應中加入自變量
4．2．4 更多自變量的引入
4．2．5 其他常用選項
4．3 重復測量數據案例
4．3．1 對數據的初步分析
4．3．2 擬閤基本模型結構
4．3．3 考慮測量間的相關性
4．3．4 更改對測量間相關性的假定
4．3．5 模型中可用的相關矩陣種類
4．4 綫性混閤模型進階
4．4．1 綫性混閤模型的用途
4．4．2 綫性混閤模型與一般綫性
模型的聯係
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義綫性模型、廣義估計方程與廣義綫性混閤模型
5．1 廣義綫性模型
5．1．1 模型簡介
5．1．2 分析案例
5．2 廣義估計方程
5．2．1 模型簡介
5．2．2 分析案例
5．3 廣義綫性混閤模型
5．3．1 模型簡介
5．3．2 分析案例
思考與練習
參考文獻
第二部分 迴歸模型
第6章 多重綫性迴歸模型
6．1 模型簡介
6．1．1 基本概念
6．1．2 分析步驟
6．2 案例：銷售收入影響因素分析
6．2．1 基本分析結果
6．2．2 迴歸模型的假設檢驗
6．2．3 偏迴歸係數的假設檢驗
6．2．4 標準化偏迴歸係數
6．2．5 衡量迴歸模型效果的指標
6．3 迴歸預測與區間估計
6．3．1 模型預測值
6．3．2 模型的區間估計
6．3．3 如何將模型用於預測
6．4 殘差分析
6．4．1 模型的殘差
6．4．2 利用殘差考察模型適用條件
6．5 逐步迴歸
6．5．1 篩選自變量的基本原則
6．5．2 常用的逐步迴歸方法
6．5．3 案例：固體垃圾排放量與土地種類的關係
6．6 模型的進一步診斷與修正
6．6．1 強影響點的識彆與處理
6．6．2 多重共綫性的識彆與處理
6．6．3 迴歸模型結果解釋時應注意的問題
6．7 自動綫性建模
6．7．1 界麵說明
6．7．2 案例：生成更高精度的預測模型
思考與練習
參考文獻
第7章 綫性迴歸的衍生模型
7．1 非直綫趨勢的處理：麯綫直綫化
7．1．1 模型簡介
……
第8章 路徑分析入門
第9章 非綫性迴歸模型
第10章 二分類Logistic迴歸模型
第11章 多分類、配對Logistic迴歸與Probit迴歸模型
第12章 對數綫性模型、Poisson迴歸模型與潛類彆分析
第三部分 多元統計分析方法
第13章 主成分分析、因子分析與多維偏好分析
第14章 對應分析
第15章 典型相關分析
第16章 多維尺度分析
第17章 聚類分析
第18章 經典判彆分析
第四部分 其他統計分析方法
第19章 樹模型、隨機森林與最近鄰元素法
第20章 神經網絡與支持嚮量機
第21章 信度分析
第22章 聯閤分析
第23章 時間序列模型
第24章 生存分析
第25章 缺失值分析
附錄1 常見多變量／多元統計分析方法分類圖
附錄2 Python插件和R插件的安裝方法
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