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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