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屬性數據分析廣泛應用於社會科學、行為科學、生物醫學、公共衛生、市場營銷、教育和農業科學等許多領域。本書的起點較低，僅僅要求讀者具有基礎統計課程的知識，包括參數估計、假設檢驗、回歸分析模型及方差分析模型。全書分為十一章，分別介紹了與屬性數據有關的統計學基礎知識，列聯表的相關知識，廣義線性模型理論，logistic回歸模型的理論、應用及其推廣，對數線性模型，配對數據模型，聚簇關聯響應的建模，廣義線性混合模型以及屬性數據分析方法的發展史。
本書內容詳盡而不失精煉，整個體系力求完整而不失緊湊，語言深入淺出，通俗易懂。配備了大量經典案例，每章附有適量習題。這些習題編排精心，由淺入深，能夠引導讀者進一步凝練正文內容，鍛煉解決實際問題的能力。本書約有100個實際案例，同時附有每種統計方法的SAS及SPSS的實現過程。
該書可以作為大學生及研究生學習“屬性數據分析”入門課程的教材，也可作為應用統計學家和在實際工作中涉及數據分析的專家學者的參考書。
目次
第1章 導言
第2章 列聯表
第3章 廣義線性模型
第4章 logistic回歸
第5章 logistic回歸模型的構建及應用
第6章 多類別logit模型
第7章 列聯表的對數線性模型
第8章 配對數據的模型
第9章 關聯，聚簇響應的建模
第10章 隨機效應：廣義線性混合模型
第11章 屬性數據分析史漫談
附錄A：針對屬性數據分析的軟件
附錄B：卡方分布表
參考文獻
案例索引
名詞索引
部分奇數號習題的簡要答案
第2章 列聯表
第3章 廣義線性模型
第4章 logistic回歸
第5章 logistic回歸模型的構建及應用
第6章 多類別logit模型
第7章 列聯表的對數線性模型
第8章 配對數據的模型
第9章 關聯，聚簇響應的建模
第10章 隨機效應：廣義線性混合模型
第11章 屬性數據分析史漫談
附錄A：針對屬性數據分析的軟件
附錄B：卡方分布表
參考文獻
案例索引
名詞索引
部分奇數號習題的簡要答案
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