GenStat統(tǒng)計(jì)方法與數(shù)據(jù)分析

第一篇
第1章 線性回歸
1.1 簡(jiǎn)單線性回歸
1.2 驗(yàn)證假設(shè)
1.3 線性回歸分析命令
1.4 保存分析信息
1.5 線性回歸預(yù)測(cè)
1.6 多元線性回歸
1.7 逐步和全子集回歸
1.8 分組數(shù)據(jù)回歸
1.9 分組回歸預(yù)測(cè)
第2章 非線性回歸
2.1 多項(xiàng)式
2.2 平滑樣條
2.3 標(biāo)準(zhǔn)曲線
2.4 分組標(biāo)準(zhǔn)曲線
2.5 非線性模型
第3章 廣義線性模型
3.1 公式和術(shù)語(yǔ)
3.2 對(duì)數(shù)線性模型
3.3 Logistic回歸和probit分析
3.4 廣義線性混合模型
第二篇
第4章 從t檢驗(yàn)到單向分組.ANOVA
4.1 比較兩種處理：兩樣本t檢驗(yàn)
4.2 單向分組方差分析
4.3 多種處理的單向分組方差分析
4.4 多項(xiàng)式比較
4.5 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
第5章 區(qū)組結(jié)構(gòu)
5.1 完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
5.2 隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
5.3 雙向區(qū)組：拉丁方設(shè)計(jì)
第6章 處理結(jié)構(gòu)
6.1 兩處理因子的因子設(shè)計(jì)
6.2 擬合對(duì)比
6.3 模型公式語(yǔ)法
6.4 因子加添加控制(對(duì)照)
6.5 協(xié)變量
第7章 假設(shè)驗(yàn)證
7.1 方差同質(zhì)性
7.2 殘差的正態(tài)性和獨(dú)立性
7.3 模型可加性
7.4 異常值
7.5 變換
第8章 帶若干誤差項(xiàng)的設(shè)計(jì)
8.1 裂區(qū)設(shè)計(jì)
8.2 其他分層設(shè)計(jì)
第9章 設(shè)計(jì)和樣本容量
9.1 設(shè)計(jì)一個(gè)試驗(yàn)
9.2 控制(對(duì)照)處理
第10章 平衡和非正交性
10.1 混淆和效率因子
10.2 平衡
10.3 不平衡設(shè)計(jì)
第11章 方差分析命令
第三篇
第12章 線性混合模型
12.1 裂區(qū)設(shè)計(jì)
12.2 REML分析命令
12.3 預(yù)測(cè)
12.4 非正交設(shè)計(jì)
12.5 殘差圖
第13章 REML統(tǒng)合分析
13.1 范例：系列殺真菌劑試驗(yàn)
13.2 統(tǒng)合分析命令
第14章 空間分析
14.1 傳統(tǒng)區(qū)組方法
14.2 相關(guān)關(guān)系建模
14.3 VSTRUCTURE指令
14.4 變異函數(shù)
第15章 重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)分析
15.1 時(shí)間相關(guān)關(guān)系模型
15.2 隨機(jī)系數(shù)回歸
主要參考文獻(xiàn)