123,123

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書的編寫宗旨是：（1）實(shí)用及通俗性。統(tǒng)計(jì)學(xué)有極強(qiáng)的兩重性：既具體又抽象、既實(shí)用又理論、既易學(xué)又難學(xué)。比如，我們很易理解及能計(jì)算“算術(shù)平均數(shù)”，但對(duì)于“理論均數(shù)”及“條件均數(shù)”這種最基本的術(shù)語要能很好地理解它，就困難得多了，更不必說它們?cè)谟?jì)算上的難度了。但這些難度大多來源于數(shù)學(xué)。本書基本上不介紹數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)。也不準(zhǔn)備介紹太復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式，但要強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)模型的意義、基本概念及統(tǒng)計(jì)術(shù)語的理解，特別著重于對(duì)計(jì)算結(jié)果的解析。（2）結(jié)合國際上通用的統(tǒng)計(jì)軟件SAS及SPSS編寫。在名詞術(shù)語、符號(hào)及公式的介紹上盡可能地與SAS及SPSS中的有關(guān)內(nèi)容相一致。但本書以SAS統(tǒng)計(jì)軟件為主，某些內(nèi)容以SPSS為主。（3）盡可能地把國際上已較為成熟的新方法編入本書。比如，“隱變量分析”是80年代以來發(fā)展奇快，具內(nèi)容極受實(shí)際工作者的歡迎。國外介紹隱變量的書至少已有五十本以上了，但國內(nèi)還很少有正式出版物。由我國數(shù)學(xué)家方開泰創(chuàng)造而已在國際上流行的“均勻試驗(yàn)設(shè)計(jì)”（一種新的多變量統(tǒng)計(jì)試驗(yàn)法），以及筆者創(chuàng)造的某些統(tǒng)計(jì)方法．也都將編寫在書內(nèi)（4）本書絕為是單純的介紹統(tǒng)計(jì)方法，而足盡可能地把筆者在幾十年的醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)工作中的經(jīng)驗(yàn)及休會(huì)寫出來。《不列顛百科個(gè)書》中對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義是．“收集和分析故據(jù)的藝術(shù)”。筆者非常贊成“統(tǒng)計(jì)學(xué)是藝術(shù)”的提法。我的體會(huì)是．統(tǒng)計(jì)分析實(shí)在是一門極有靈性的學(xué)科，對(duì)√統(tǒng)計(jì)分析缺少了解的人，總以為有了數(shù)據(jù)后。在電腦中選一個(gè)方法。經(jīng)過幾秒鐘，計(jì)算結(jié)果就出來了。似乎這分析工作也就完成了。這是一種非常外行的行的看法或做法。我的經(jīng)驗(yàn)是：真正要完成一個(gè)具體的統(tǒng)計(jì)分析工作．沒有幾天或幾個(gè)月是個(gè)可能把此工作做好的。統(tǒng)計(jì)分析工作，特別是多變量統(tǒng)計(jì)分析，是極有靈活性的，我們應(yīng)該在可能的多種方法及結(jié)果中，找出一種“最”適合該數(shù)據(jù)的分析法。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《醫(yī)學(xué)多變量統(tǒng)計(jì)與統(tǒng)計(jì)軟件》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第一章回歸分析
1.1 回歸模型及模型的優(yōu)良性指標(biāo)
1.2 回歸模型及變量的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與選擇
1.3 變量的相關(guān)分析及自變量對(duì)因變量影響的相對(duì)重要性
1.4 預(yù)測(cè)、線性的識(shí)別、殘差、共線性及強(qiáng)影響點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)分析
1.5 SAS軟件中回歸分析的常用語句及例
1.6 加權(quán)回歸及有重復(fù)測(cè)量的回歸分析
1.7 回歸系數(shù)符號(hào)反常與重要變量選不進(jìn)回歸的原因分析
1.8 嶺回歸分析
1.9 兩組變量間的相關(guān)分析——典則分析
第二章多因素的試驗(yàn)設(shè)計(jì)法
2.1 正交（試驗(yàn)）設(shè)計(jì)法
2.2 水平數(shù)不同的正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
2.3 多因素試驗(yàn)的均勻設(shè)計(jì)法
2.4 有重復(fù)試驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)分析例
第三章判別分析
3.1 Bayes判別法
3.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)及變量的篩選
3.3 Fisher線性判別法與非參數(shù)判別法
3.4 SAS軟件中的判別分析及例
3.5 兩母體的判別、分界點(diǎn)及ROC曲線
3.6 判別分析中樣本數(shù)的估計(jì)
3.7 LOGISTIC回歸分析
3.8 SAS軟件中LOGISTIC回歸分析語句及例
3.9 條件LOGISTIC回歸及LOGISTIC回歸的局限性
3.10 匹配資料的條件均數(shù)篩選變量法
第四章主成分及因子分析
4.1 變量間的主成分分析
4.2 非線性主成分分析
4.3 因子分析
4.4 植物神經(jīng)的綜合指標(biāo)與中醫(yī)的寒熱本質(zhì)
4.5 SAS軟件中的因子分析語句及例
4.6 可靠性分析
第五章隱變量分析
5.1 通徑圖與模型
5.2 模型的擬合
5.3 SAS軟件中的隱變量分析-CALIS
5.4 隱變量分析在遺傳流行病研究中的應(yīng)用例
5.5 老年癡呆病的隱變量分析
5.6 某些有特色的應(yīng)用例及非線性模型
5.7 隱變量的方向性、模型的等價(jià)及功效的計(jì)算
第六章 SPSS軟件中的隱變量分析——AMOS
6.1 簡(jiǎn)介
6.2 Amos文本方式的語法規(guī)則
6.3 Amos圖形方式的使用方法
6.4 Amos的幫助系統(tǒng)、例及LISREL軟件
第七章聚類分析
7.1 基本概念
7.2 變量的聚類
7.3 樣品的系統(tǒng)聚類法
7.4 大樣本的快速聚類法（FASTCLUS法）
7.5 大樣本數(shù)據(jù)的預(yù)處理（ACECLUS法）
第八章生存分析
8.1 壽命表及基本統(tǒng)計(jì)量
8.2 用SAS軟件估計(jì)平均生存時(shí)間及LIFETEST語句
8.3 常見的生存函數(shù)簡(jiǎn)介
8.4 生存時(shí)間的對(duì)數(shù)線性模型
8.5 Cox比例危險(xiǎn)率模型
8.6 SAS軟件中的PHREG語句及協(xié)變量與生存時(shí)間有關(guān)的Cox模型
練習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄一、正交設(shè)計(jì)表（部分）
附錄二、均勻設(shè)計(jì)表（部分）
附錄三、條件均數(shù)法篩選變量
附錄四、線性代數(shù)及矩陣的知識(shí)簡(jiǎn)介