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內容簡介

　　本書的編寫宗旨是：（1）實用及通俗性。統(tǒng)計學有極強的兩重性：既具體又抽象、既實用又理論、既易學又難學。比如，我們很易理解及能計算“算術平均數(shù)”，但對于“理論均數(shù)”及“條件均數(shù)”這種最基本的術語要能很好地理解它，就困難得多了，更不必說它們在計算上的難度了。但這些難度大多來源于數(shù)學。本書基本上不介紹數(shù)學公式的推導。也不準備介紹太復雜的數(shù)學公式，但要強調統(tǒng)計模型的意義、基本概念及統(tǒng)計術語的理解，特別著重于對計算結果的解析。（2）結合國際上通用的統(tǒng)計軟件SAS及SPSS編寫。在名詞術語、符號及公式的介紹上盡可能地與SAS及SPSS中的有關內容相一致。但本書以SAS統(tǒng)計軟件為主，某些內容以SPSS為主。（3）盡可能地把國際上已較為成熟的新方法編入本書。比如，“隱變量分析”是80年代以來發(fā)展奇快，具內容極受實際工作者的歡迎。國外介紹隱變量的書至少已有五十本以上了，但國內還很少有正式出版物。由我國數(shù)學家方開泰創(chuàng)造而已在國際上流行的“均勻試驗設計”（一種新的多變量統(tǒng)計試驗法），以及筆者創(chuàng)造的某些統(tǒng)計方法．也都將編寫在書內（4）本書絕為是單純的介紹統(tǒng)計方法，而足盡可能地把筆者在幾十年的醫(yī)學統(tǒng)計工作中的經驗及休會寫出來?！恫涣蓄嵃倏苽€書》中對統(tǒng)計學的定義是．“收集和分析故據(jù)的藝術”。筆者非常贊成“統(tǒng)計學是藝術”的提法。我的體會是．統(tǒng)計分析實在是一門極有靈性的學科，對√統(tǒng)計分析缺少了解的人，總以為有了數(shù)據(jù)后。在電腦中選一個方法。經過幾秒鐘，計算結果就出來了。似乎這分析工作也就完成了。這是一種非常外行的行的看法或做法。我的經驗是：真正要完成一個具體的統(tǒng)計分析工作．沒有幾天或幾個月是個可能把此工作做好的。統(tǒng)計分析工作，特別是多變量統(tǒng)計分析，是極有靈活性的，我們應該在可能的多種方法及結果中，找出一種“最”適合該數(shù)據(jù)的分析法。

作者簡介

暫缺《醫(yī)學多變量統(tǒng)計與統(tǒng)計軟件》作者簡介

圖書目錄

第一章回歸分析
1.1 回歸模型及模型的優(yōu)良性指標
1.2 回歸模型及變量的統(tǒng)計檢驗與選擇
1.3 變量的相關分析及自變量對因變量影響的相對重要性
1.4 預測、線性的識別、殘差、共線性及強影響點的統(tǒng)計分析
1.5 SAS軟件中回歸分析的常用語句及例
1.6 加權回歸及有重復測量的回歸分析
1.7 回歸系數(shù)符號反常與重要變量選不進回歸的原因分析
1.8 嶺回歸分析
1.9 兩組變量間的相關分析——典則分析
第二章多因素的試驗設計法
2.1 正交（試驗）設計法
2.2 水平數(shù)不同的正交試驗設計
2.3 多因素試驗的均勻設計法
2.4 有重復試驗的統(tǒng)計分析例
第三章判別分析
3.1 Bayes判別法
3.2 統(tǒng)計檢驗及變量的篩選
3.3 Fisher線性判別法與非參數(shù)判別法
3.4 SAS軟件中的判別分析及例
3.5 兩母體的判別、分界點及ROC曲線
3.6 判別分析中樣本數(shù)的估計
3.7 LOGISTIC回歸分析
3.8 SAS軟件中LOGISTIC回歸分析語句及例
3.9 條件LOGISTIC回歸及LOGISTIC回歸的局限性
3.10 匹配資料的條件均數(shù)篩選變量法
第四章主成分及因子分析
4.1 變量間的主成分分析
4.2 非線性主成分分析
4.3 因子分析
4.4 植物神經的綜合指標與中醫(yī)的寒熱本質
4.5 SAS軟件中的因子分析語句及例
4.6 可靠性分析
第五章隱變量分析
5.1 通徑圖與模型
5.2 模型的擬合
5.3 SAS軟件中的隱變量分析-CALIS
5.4 隱變量分析在遺傳流行病研究中的應用例
5.5 老年癡呆病的隱變量分析
5.6 某些有特色的應用例及非線性模型
5.7 隱變量的方向性、模型的等價及功效的計算
第六章 SPSS軟件中的隱變量分析——AMOS
6.1 簡介
6.2 Amos文本方式的語法規(guī)則
6.3 Amos圖形方式的使用方法
6.4 Amos的幫助系統(tǒng)、例及LISREL軟件
第七章聚類分析
7.1 基本概念
7.2 變量的聚類
7.3 樣品的系統(tǒng)聚類法
7.4 大樣本的快速聚類法（FASTCLUS法）
7.5 大樣本數(shù)據(jù)的預處理（ACECLUS法）
第八章生存分析
8.1 壽命表及基本統(tǒng)計量
8.2 用SAS軟件估計平均生存時間及LIFETEST語句
8.3 常見的生存函數(shù)簡介
8.4 生存時間的對數(shù)線性模型
8.5 Cox比例危險率模型
8.6 SAS軟件中的PHREG語句及協(xié)變量與生存時間有關的Cox模型
練習題
參考文獻
附錄一、正交設計表（部分）
附錄二、均勻設計表（部分）
附錄三、條件均數(shù)法篩選變量
附錄四、線性代數(shù)及矩陣的知識簡介