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第1章 回归分析1

1.1一元回归1

1.1.1回归分析概述1

1.1.2参数估计2

1.1.3一元回归应用实例5

1.2多元回归11

1.2.1多元回归概述11

1.2.2参数估计12

1.2.3方差分析与回归参数检验12

1.2.4多元回归应用实例13

习题18

第2章 主成分分析21

2.1主成分分析的基本模型21

2.2主成分求解及其性质22

2.2.1主成分的求解步骤22

2.2.2主成分的性质24

2.2.3主成分的选取24

2.3主成分分析实例25

2.3.1分析步骤25

2.3.2分析结果的解释27

习题29

第3章 因子分析34

3.1因子分析的基本理论与模型34

3.1.1因子分析的基本思想34

3.1.2因子分析的基本模型35

3.1.3因子模型中指标的统计意义36

3.2因子分析的步骤37

3.2.1因子载荷的求解37

3.2.2因子旋转39

3.2.3因子得分39

3.3因子分析实例40

3.3.1分析步骤40

3.3.2分析结果的解释43

习题48

第4章 聚类分析51

4.1聚类分析方法概述51

4.1.1基本思想51

4.1.2相似性测度52

4.2系统聚类法54

4.2.1基本思想54

4.2.2群间距离的定义54

4.2.3聚类分析步骤56

4.2.4聚类结果的解释60

4.3 K-均值聚类法64

4.3.1基本思想64

4.3.2聚类分析步骤65

4.3.3聚类结果解释67

习题70

第5章 判别分析71

5.1几种判别方法概述71

5.1.1判别分析的前提假设71

5.1.2几种判别方法的基本思路72

5.1.3判别效果的检验73

5.2判别分析实例74

5.2.1操作与界面说明74

5.2.2分析结果的解释81

习题85

第6章 典型相关分析88

6.1典型相关分析概述88

6.1.1基本思想88

6.1.2分析的步骤与逻辑框图89

6.1.3重要指标的统计含义90

6.2典型相关分析的应用92

6.2.1分析步骤92

6.2.2分析结果的解释97

习题102

第7章 对应分析104

7.1对应分析概述104

7.1.1基本思想104

7.1.2分析过程105

7.1.3重要指标的意义105

7.1.4需要注意的问题107

7.2对应分析的实际应用108

7.2.1分析步骤108

7.2.2分析结果的解释112

习题115

第8章 多维标度分析116

8.1多维标度分析概述116

8.1.1基本思想116

8.1.2重要指标的统计含义117

8.1.3分析过程117

8.2多维标度分析的实际应用118

8.2.1分析步骤118

8.2.2分析结果的解释120

习题123

第9章 广义线性模型124

9.1广义线性模型简介124

9.1.1线性模型与广义线性模型124

9.1.2联系函数与哑变量126

9.1.3常见的广义线性模型问题128

9.1.4广义线性模型的参数估计和检验问题130

9.2广义线性模型的实例分析131

9.2.1数据导入和变量定义131

9.2.2分析步骤131

9.2.3分析结果的解释136

习题142

第10章 对数线性模型143

10.1方法概述143

10.1.1对数线性模型的基本思路143

10.1.2模型的检验144

10.2对数线性模型的实例分析145

10.2.1 General过程145

10.2.2 Logit过程150

习题154

第11章 广义判别分析156

11.1导入数据和变量定义156

11.2方法选择和结果的分析与解释160

第12章 生存分析181

12.1引言181

12.1.1生存分析的数据类型181

12.1.2几个基本概念182

12.1.3方法分类183

12.2非参数方法183

12.2.1生命表方法183

12.2.2 Kaplan-Meier方法190

12.3参数方法195

12.3.1参数方法的基本思路195

12.3.2参数估计196

12.3.3实例分析198

12.4生存率的比较205

12.4.1基本原理205

12.4.2实例分析206

12.5半参数方法208

12.5.1 Cox半参数模型的基本原理209

12.5.2实例分析211

习题219