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全國高等醫藥院校規劃教材高級醫學統計學/萬崇華/全國高等醫學院校規劃教材 版權信息
- ISBN：9787030397546
- 條形碼：9787030397546 ; 978-7-03-039754-6
- 裝幀：圓脊精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
全國高等醫藥院校規劃教材高級醫學統計學/萬崇華/全國高等醫學院校規劃教材 本書特色
本書由中、美兩國中青年統計學專家共同撰寫，主要介紹高級統計學知識，包含常用的多元統計方法和統計模型以及一些實用的專題統計。全書共22章，包括多變量方差分析、多重線性回歸分析進階、Logistic回歸分析進階、主成份分析與因子分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析、對應分析、多維尺度分析、結構方程模型、多水平模型、線性混合效應模型、對數線性模型、廣義線性模型、縱向(重復測量資料分析、生存分析、Meta分析、多元分析的樣本含量估計、量表測評常用統計方法、醫學中的特殊實驗設計及其分析、現場(市場)調查常用統計方法等內容。各章均按目的要求、內容概要、實例分析、思考練習、延伸閱讀等安排。對一些易混淆的問題多以表格的方式進行對比和歸納以圖形的方式突出直觀性？實例分析同時使用了SPSS和SAS兩個軟件包，告出分析思路、操作、結果、解釋并適當引申推廣。
全國高等醫藥院校規劃教材高級醫學統計學/萬崇華/全國高等醫學院校規劃教材 內容簡介
本書由中、美兩國中青年統計學專家共同撰寫，主要介紹不錯統計學知識，包含常用的多元統計方法和統計模型以及一些實用的專題統計。全書共22章，包括多變量方差分析、多重線性回歸分析進階、Logistic回歸分析進階、主成份分析與因子分析、聚類分析、判別分析、典型相關分析、對應分析、多維尺度分析、結構方程模型、多水平模型、線性混合效應模型、對數線性模型、廣義線性模型、縱向（重復測量資料分析、生存分析、Meta分析、多元分析的樣本含量估計、量表測評常用統計方法、醫學中的特殊實驗設計及其分析、現場（市場）調查常用統計方法等內容。各章均按目的要求、內容概要、實例分析、思考練習、延伸閱讀等安排。對一些易混淆的問題多以表格的方式進行對比和歸納以圖形的方式突出直觀性；實例分析同時使用了SPSS和SAS兩個軟件包，告出分析思路、操作、結果、解釋并適當引申推廣。
本書可作為醫學類研究生（碩士、博士）及統計或對統計要求高的本科專業（如衛生統計、生物統計、生物信息專業）參考書，也可以作為“多元統計分析”、“不錯醫學統計方法”等課程的教材或輔導用書。
全國高等醫藥院校規劃教材高級醫學統計學/萬崇華/全國高等醫學院校規劃教材 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 Introduction （1）
1.1 多元統計學概況 Overview of Multivariate Statistics （1）
1.2 多元統計方法分類與選擇 Classification and Selection of Multivariate Analysis （3）
1.3 多元數據描述 Description of Multivariate Data （7）
1.4 專題統計概述 Outlines of Specific Statistical Methods （11）
思考練習 Exercises （14）
延伸閱讀 Further Readings （14）
第2章 多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance （16）
2.1 多變量方差分析概況 Overview of Multivariate Analysis of Variance （16）
2.2 單樣本多變量方差分析One Sample Multivariate Analysis of Variance （18）
2.3 單因素多變量方差分析One-way Multivariate Analysis of Variance （18）
2.4 多因素多變量方差分析Multi-factor Multivariate Analysis of Variance （19）
2.6 含協變量的多變量方差分析Multivariate Analysis of Variance with Covariates （20）
2.6 實例分析Examples Analysis （21）
思考練習 Exercises （39）
延伸閱讀 Further Readings （42）
第3章 多重線性回歸分析進階 Advanced Multiple Linear Regression Analysis （44）
3.1 多重線性回歸回顧 Review of Multiple Linear Regression （44）
3.2 加權*小二乘法——方差不齊的處理 Weighted Least Squares Treatment for Heterogeneity of Variance （45）
3.3 嶺回歸——共線性的處理 Ridge Regression-Treatment for Collinearity （47）
3.4 *優尺度回歸——分類變量的數值化 Optimal Scaling Regression-Quantifying Category Variables （50）
3.6 兩階段*小二乘回歸——因果模型構建 Two-stage Least Squares Regression-Construction of Causal Model （51）
3.6 實例分析Examples Analysis （52）
思考練習 Exercises （65）
延伸閱讀 Further Readings （66）
第4章 Logistic回歸分析進階 Advanced Logistic Regression （68）
4.1 Logistic回歸回顧 Logistic Regression Review （68）
4.2 Logistic回歸診斷 Logistic Regression Diagnosis （71）
4.3 無序多分類Logistic回歸Multinomial Logistic Regression （74）
4.4 有序多分類Logistic回歸Ordinal Logistic Regression （75）
4.6 條件Logistic回歸Conditional Logistic Regression （76）
4.6 實例分析Examples Analysis （79）
思考練習 Exercises （88）
延伸閱讀 Further Readings （90）
第5章 主成份分析與因子分析Principal Component Analysis and Factor Analysis （91）
5.1 主成份分析Principal Component Analysis （91）
5.2 因子分析Factor Analysis （96）
5.3 主成份分析與因子分析的關系 The Relationship between Principal ComponentAnalysis and Factor Analysis （101）
5.4 實例分析Examples Analysis （103）
思考練習 Exercises （114）
延伸閱讀 Further Readings （116）
第6章 聚類分析Cluster Analysis （119）
6.1 聚類分析概況 Overview of Cluster Analysis （119）
6.2 系統聚類法 Hierarchical Clustering Method （122）
6.3 快速聚類法 Faster Clustering （123）
6.4 其他聚類方法 Other Clustering Methods （124）
6.6 聚類方法的選擇 Sections of Clustering Methods （125）
6.6 聚類分析注意事項 Some Notes of Cluster Analysis （126）
6.7 實例分析Examples Analysis （127）
思考練習 Exercises （134）
延伸閱讀 Further Readings （136）
第7章 判別分析Discriminant Analysis （138）
7.1 判別分析概況 Overview of Discriminant Analysis （138）
7.2 距離判別分析Distance Discriminant Analysis （140）
7.3 Fisher 判別分析Fisher Discriminant Analysis （141）
7.4 Bayes 判別分析Bayes Discriminant Analysis （142）
7.6 分類資料判別分析（Bayes公式法） Discriminant Analysis for Qualitative Data （Bayes Formula Method） （143）
7.6 逐步判別分析Stepwise Discriminant Analysis （144）
7.7 聚類分析與判別分析的關系 The Relationship between Cluster Analysis and Discriminant Analysis （145）
7.8 實例分析Examples Analysis （145）
思考練習 Exercises （164）
延伸閱讀 Further Readings （168）
第8章 典型相關分析Canonical Correlation Analysis （170）
8.1 典型相關分析概況 Overview of Canonical Correlation Analysis （170）
8.2 典型相關分析的統計思想 Statistical ideology of Canonical Correlation Analysis （170）
8.3 典型相關分析的基本理論及模型假定 The Basics and Model Assumption of Canonical Correlation Analysis （171）
8.4 典型相關分析的基本步驟 Basic Steps in Canonical Correlation Analysis （172）
8.6 典型變量的性質及其意義解釋 The Nature and Meaning of Canonical Variables （173）
8.6 實例分析Examples Analysis （174）
思考練習 Exercises （184）
延伸閱讀 Further Readings （186）
第9章對應分析Correspondence Analysis （187）
9.1 概念與計算 The Concept and Calculation （187）
9.2對應分析中的假設檢驗問題 Hypothesis Testing Problems in Correspondence Analysis （189）
9.3 多重對應分析Multiple Correspondence Analysis （189）
9.4對應分析用于定量變量的情況 Correspondence Analysis for Quantitative Variables （190）
9.6 需要注意的問題 Some Notes on Correspondence Analysis （190）
9.6 實例分析Examples Analysis （190）
思考練習 Exercises （196）
延伸閱讀 Further Readings （198）
第10章 多維尺度分析Multi-Dimensional Scaling （199）
10.1 多維尺度分析概述 Overview of Multidimensional Scaling （199）
10.2 多維尺度分析原理 The Principle of Multidimensional Scaling （201）
10.3 多維尺度分析步驟 Steps in Multidimensional Scaling （205）
10.4 實例分析Examples Analysis （207）
思考練習 Exercises （216）
延伸閱讀 Further Readings （217）
第11章 結構方程模型 Structural Equation Modeling （218）
11.1 結構方程模型概況 Overview of Structural Equation Modeling （218）
11.2 結構方程模型思想 The Basic Ideas of Structural Equation Modeling （221）
11.3 結構方程模型分析步驟 Steps of the Structural Equation Modeling （223）
11.4 均值結構模型 The Mean Structure Model （227）
11.6 實例分析Examples Analysis （230）
思考練習 Exercises （232）
延伸閱讀 Further Readings （233）
第12章 多水平模型 Multilevel Models （235）
12.1 多水平模型的優點 Advantages of Multievel Models （235）
12.2 多水平模型的基本公式表述、參數估計、模型的評估及假設檢驗 Basic Multiple Level Model Formulation，Parameter Estimation，Model Fit Evaluat
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