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第1章 概述1

1.1多元统计分析的目标及内容1

1.2多元统计方法在医学研究中的应用2

1.3多元统计分析的数据结构3

1.4多元描述统计量4

1.5统计距离7

1.6多元统计方法与统计软件9

第2章 多元正态分布及参数估计11

2.1随机向量11

2.2多元正态分布的定义与性质17

2.3多元正态分布的参数估计20

2.4几个重要统计量及其分布22

本章小结28

思考与练习28

第3章 多元正态总体参数的假设检验30

3.1假设检验原理回顾30

3.2一个正态总体均值向量的检验31

3.3两个正态总体均值向量的检验35

3.4多元方差分析41

3.5协方差矩阵的检验47

本章小结51

思考与练习51

第4章 多元线性回归54

4.1多元线性回归模型54

4.2回归方程和偏回归系数的显著性检验57

4.3自变量的筛选和衡量回归方程拟合效果的指标60

4.4多重共线性的诊断和处理65

4.5异常点的诊断和处理71

本章小结74

思考与练习75

第5章 广义线性模型77

5.1线性回归模型的扩展77

5.2广义线性模型的数据表示80

5.3响应变量的分布85

5.4广义线性模型的参数估计95

5.5广义线性模型的假设检验97

5.6广义线性模型的应用实例101

本章小结105

思考与练习106

第6章 logistic回归107

6.1二分类响应变量的logistic回归107

6.2条件logistic回归117

6.3无序多分类响应变量的logistic回归121

6.4有序多分类响应变量的 logistic回归125

6.5 logistic回归方程的注意事项128

本章小结130

思考与练习130

第7章 生存分析134

7.1生存分析概述134

7.2生存分析的参数模型139

7.3 Cox比例风险模型145

7.4扩展的比例风险回归模型152

7.5生存分析中的注意事项158

本章小结158

思考与练习159

第8章 主成分分析164

8.1主成分模型及几何意义164

8.2主成分的求解168

8.3主成分分析的应用178

本章小结184

思考与练习184

第9章 因子分析187

9.1探索性因子分析187

9.2验证性因子分析199

9.3因子分析的基本步骤201

本章小结203

思考与练习203

第10章 聚类分析204

10.1相似性度量204

10.2类的定义及其特征209

10.3聚类分析的方法211

10.4聚类分析的应用实例233

本章小结237

思考与练习237

第11章 判别分析239

11.1距离判别法240

11.2 Fisher线性判别249

11.3 Bayes判别法258

11.4逐步判别法265

11.5判别分析的正确应用272

本章小结273

思考与练习273

第12章 典型相关分析275

12.1典型相关分析的基本思想275

12.2典型相关分析的基本原理277

12.3典型相关分析方法278

12.4典型变量的性质及典型相关模型的解释282

12.5典型相关系数的显著性检验288

12.6典型相关分析的正确应用289

本章小结290

思考与练习290

参考文献292

附录296

附录1矩阵代数296

附录2例题中的SAS程序315

附录3致谢课题325