《屬性數據分析引論(第2版)》的起點較低，僅僅要求讀者具有基礎統計課程的知識，包括參數估計、假設檢驗、迴歸分析模型及方差分析模型。全書分為十一章，分彆介紹瞭與屬性數據有關的統計學基礎知識，列聯錶的相關知識，廣義綫性模型理論，logistic迴歸模型的理論、應用及其推廣，對數綫性模型，配對數據模型，聚簇關聯響應的建模，廣義綫性混閤模型以及屬性數據分析方法的發展史。
《屬性數據分析引論(第2版)》內容詳盡而不失精煉，整個體係力求完整而不失緊湊，語言深入淺齣，通俗易懂。配備瞭大量經典案例，每章附有適量習題。這些習題編排精心，由淺人深，能夠引導讀者進一步凝練正文內容，鍛煉解決實際問題的能力。《屬性數據分析引論(第2版)》約有100個實際案例，同時附有每種統計方法的SAS及SPSS的實現過程。
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翻譯的有點懵逼啊，但自己理解可以領悟。內容豐富，倒是一本屬性數據分析利器！
评分總體上翻譯得不錯
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评分翻譯的有點懵逼啊，但自己理解可以領悟。內容豐富，倒是一本屬性數據分析利器！
评分經典理論的集大成，可惜經典理論都需要假設分布。
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