《属性数据分析引论(第2版)》的起点较低，仅仅要求读者具有基础统计课程的知识，包括参数估计、假设检验、回归分析模型及方差分析模型。全书分为十一章，分别介绍了与属性数据有关的统计学基础知识，列联表的相关知识，广义线性模型理论，logistic回归模型的理论、应用及其推广，对数线性模型，配对数据模型，聚簇关联响应的建模，广义线性混合模型以及属性数据分析方法的发展史。
《属性数据分析引论(第2版)》内容详尽而不失精炼，整个体系力求完整而不失紧凑，语言深入浅出，通俗易懂。配备了大量经典案例，每章附有适量习题。这些习题编排精心，由浅人深，能够引导读者进一步凝练正文内容，锻炼解决实际问题的能力。《属性数据分析引论(第2版)》约有100个实际案例，同时附有每种统计方法的SAS及SPSS的实现过程。
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翻译的有点懵逼啊，但自己理解可以领悟。内容丰富，倒是一本属性数据分析利器！
评分经典理论的集大成，可惜经典理论都需要假设分布。
评分总体上翻译得不错
评分经典理论的集大成，可惜经典理论都需要假设分布。
评分翻译的有点懵逼啊，但自己理解可以领悟。内容丰富，倒是一本属性数据分析利器！
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