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本書分成五個(gè)部分。第一部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統(tǒng)計(jì)、復(fù)合變量描述統(tǒng)計(jì)（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應(yīng)變量的描述統(tǒng)計(jì)。第二部分為特征檢驗(yàn)，分析方法主要為參數(shù)檢驗(yàn)（單樣本、獨(dú)立樣本、成對(duì)雙樣本的均值檢驗(yàn)，單因素方差分析）和非參數(shù)檢驗(yàn)（卡方檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、單樣本K-S檢驗(yàn)、獨(dú)立雙樣本、相關(guān)雙樣本、獨(dú)立多樣本和相關(guān)多樣本檢驗(yàn)）。第三部分為關(guān)系分析，主要包括相關(guān)分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數(shù)據(jù)問(wèn)題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些統(tǒng)計(jì)方法如時(shí)間序列分析、面板數(shù)據(jù)模型、非參數(shù)與半?yún)?shù)回歸、多方程系統(tǒng)模型等需要參考其他書籍。

第1章緒論1 第一部分特征描述第2章描述統(tǒng)計(jì)分析11 2.1頻數(shù)分析11 2.2描述分析17 2.3探索性分析20 2.4列聯(lián)表分析26 第3章描述統(tǒng)計(jì)分析（二）37 3.1概述報(bào)告程序分析37 3.2OLAP41 3.3均值程序48 3.4多重響應(yīng)分析52 3.5比率統(tǒng)計(jì)量56 第4章因子分析59 4.1因子分析的數(shù)據(jù)降維59 4.2因子分析的結(jié)構(gòu)探測(cè)63 第二部分特征檢驗(yàn) 第5章均值--T檢驗(yàn)71 5.1單樣本T檢驗(yàn)71 5.2成對(duì)樣本T檢驗(yàn)73 5.3獨(dú)立樣本的T檢驗(yàn)75 5.4單因素方差分析79 第6章非參數(shù)分析89 6.1卡方檢驗(yàn)89 6.2二項(xiàng)檢驗(yàn)93 6.3游程檢驗(yàn)96 6.4單樣本KS檢驗(yàn)100 6.5非參數(shù)獨(dú)立雙樣本檢驗(yàn)103 6.6非參數(shù)獨(dú)立多樣本檢驗(yàn)109 6.7非參數(shù)相關(guān)雙樣本檢驗(yàn)112 6.8非參數(shù)相關(guān)多樣本檢驗(yàn)114 第三部分關(guān)系分析第7章相關(guān)分析119 7.1雙變量相關(guān)119 7.2偏相關(guān)分析126 第8章一般單變量線性模型129 8.1雙因素方差分析129 8.2GLM單變量的協(xié)方差分析134 8.3GLM單變量的隨機(jī)影響分析138 第9章線性回歸分析與曲線估計(jì)141 9.1線性回歸分析141 9.2曲線估計(jì)160 第10章離散因變量模型168 10.1二元、多元名義Logit模型168 10.2有序因變量回歸169 10.3二元probit模型176 第11章廣義線性模型與廣義方程估計(jì)181 11.1廣義線性模型簡(jiǎn)介181 11.2計(jì)數(shù)因變量模型183 11.3正值因變量模型--伽瑪分布回歸194 11.4間隔截取生存數(shù)據(jù)分析202 11.5廣義方程估計(jì)209 第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析217 12.1多層感知的單因變量分析218 12.2多層感應(yīng)的多變量分析226 第四部分特征判別第13章分類236 13.1兩步聚類236 13.2分層聚類分析241 13.3K均值聚類分析249 13.4最近相鄰分析255 13.5判別分析269 第14章控制圖形與ROC283 14.1控制圖形283 14.2ROC Curve289 第五部分?jǐn)?shù)據(jù)問(wèn)題第15章可靠性分析296 第16章缺失數(shù)據(jù)處理305 16.1缺失值分析305 16.2多重插入313

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