《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！
评分係統講述瞭廣義綫性模型的基本理論和模型在具體情境中的應用
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！
评分係統講述瞭廣義綫性模型的基本理論和模型在具體情境中的應用
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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