醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)多因素統(tǒng)計分析及SPSS軟件實現(xiàn)

目錄
經(jīng)典篇
第一章 緒論 3
第一節(jié) 多因素統(tǒng)計分析方法的種類及其醫(yī)學(xué)應(yīng)用現(xiàn)況 3
第二節(jié) 多因素統(tǒng)計分析方法的發(fā)展史 8
第二章 多元方差分析 13
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 14
第二節(jié) 多元方差分析的應(yīng)用 15
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 22
思考與練習(xí) 23
第三章 多元線性回歸 24
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 24
第二節(jié) 多元線性回歸的應(yīng)用 26
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 35
思考與練習(xí) 38
第四章 多元logistic回歸 40
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 40
第二節(jié) 多元logistic回歸分析的應(yīng)用 42
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 50
思考與練習(xí) 52
第五章 多元Cox回歸 53
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 53
第二節(jié) 多元Cox回歸的應(yīng)用 55
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 65
思考與練習(xí) 66
第六章 判別分析 68
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 68
第二節(jié) 判別分析的應(yīng)用 69
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 84
思考與練習(xí) 85
第七章 聚類分析 87
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 87
第二節(jié) 聚類分析的應(yīng)用 89
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 98
思考與練習(xí) 99
第八章 主成分分析 102
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 102
第二節(jié) 主成分分析的應(yīng)用 103
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 110
思考與練習(xí) 112
第九章 因子分析 113
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 113
第二節(jié) 因子分析的應(yīng)用 114
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 122
思考與練習(xí) 127
拓展篇
第十章 時空模型 131
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 131
第二節(jié) 泊松貝葉斯空間模型的應(yīng)用 132
第三節(jié) 泊松貝葉斯時空模型的應(yīng)用 139
第四節(jié) 應(yīng)用注意事項 143
思考與練習(xí) 143
第十一章 非參數(shù)回歸和半?yún)?shù)回歸簡介 144
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 144
第二節(jié) 非參數(shù)回歸和半?yún)?shù)回歸的應(yīng)用 146
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 156
思考與練習(xí) 157
第十二章 時間序列分析 158
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 158
第二節(jié) 時間序列分析的應(yīng)用 159
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 169
思考與練習(xí) 170
第十三章 多水平模型簡介 171
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 171
第二節(jié) 多水平模型的應(yīng)用 172
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 185
思考與練習(xí) 186
第十四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 187
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 187
第二節(jié) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用 188
第三節(jié) 應(yīng)用注意事項 196
思考與練習(xí) 196
第十五章 其他機器學(xué)習(xí)方法 198
第一節(jié) 醫(yī)學(xué)研究資料及其分析目的 198
第二節(jié) 支持向量機的應(yīng)用 199
第三節(jié) 隨機森林模型的應(yīng)用 207
第四節(jié) 應(yīng)用注意事項 213
思考與練習(xí) 214
參考文獻(xiàn) 215