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商品簡介
作者簡介
目次
商品簡介
本書涵蓋了現代多元統計分析方法中的絕大部分內容，運用三型理論為指導，對多元統計分析方法進行了科學的分類，有利于實際工作者學習和使用。其內容包括變量聚類分析、主成分分析、探索性因子分析、典型相關分析、結構方程模型分析、無序樣品聚類分析、有序樣品聚類分析、多維尺度分析、各種設計定量資料的多元方差分析、多元協方差分析、判別分析、對應分析及其SAS實現。
本書既適合于未學過SAS軟件的新用戶，也適合于具有多年應用SAS軟件解決實際問題的老用戶；既適合于未學過統計學的新讀者，也適合于從事統計學科研、教學、諮詢和培訓多年的老讀者。總之，本書適合需要學習和運用SAS軟件解決各種現代多元統計分析問題的研究生、博士生、科研工作者、管理工作者、臨床醫生、雜志編輯使用。
本書既適合于未學過SAS軟件的新用戶，也適合于具有多年應用SAS軟件解決實際問題的老用戶；既適合于未學過統計學的新讀者，也適合于從事統計學科研、教學、諮詢和培訓多年的老讀者。總之，本書適合需要學習和運用SAS軟件解決各種現代多元統計分析問題的研究生、博士生、科研工作者、管理工作者、臨床醫生、雜志編輯使用。
作者簡介
胡良平，教授，博士生導師，現任軍事醫學科學院生物醫學統計學諮詢中心主任，國際一般系統論研究會中國分會概率統計系統專業理事會常務理事，第八屆中國現場統計研究會理事，中國生物醫學統計學會副會長，《中華醫學雜志》等10余種雜志編委，北京大學口腔醫學院客座教授，國家食品藥品監督管理局評審專家；主編統計學專著15部，參編統計學專著8部，發表第一作者學術論文150余篇，發表合作論文80余篇，獲軍隊科技成果和省部級科技成果多項；在從事統計學工作的20余年中，為幾千名研究生、醫學科研人員、臨床醫生和雜志編輯講授生物醫學統計學，在全國各地作統計學學術報告100余場，舉辦十余期全國統計學培訓班，培養多名統計學專業碩士和博士研究生；近幾年來，參加國家級新藥和醫療器械項目評審數十項；歸納并提煉出“八性”和“八思維”的統計學思想；獨創了逆向統計學教學法和統計學三型理論。
目次
第1章 概論
1.1 三型理論
1.2 多元統計分析方法
1.3 用三型理論來指導多元統計分析方法的分類
1.4 合理選擇多元統計分析方法的要領
1.5 本章小結
第2章 用SAS實現變量聚類分析
2.1 變量聚類分析中相似系數的定義和分析方法
2.2 用SAS實現變量聚類分析的主要語句
2.3 變量聚類分析的SAS實現
2.4 本章小結
第3章 用SAS實現主成分分析
3.1 主成分概述
3.2 主成分的計算步驟和性質
3.3 主成分個數的選取
3.4 方法選擇與關鍵點
3.5 主成分的應用
3.6 用SAS程序實現主成分分析——PRINCOMP過程
3.7 用SAS實現主成分分析實例
3.8 本章小結
第4章 用SAS實現探索性因子分析
4.1 因子分析的理論和方法
4.2 因子分析的SAS過程——FACTOR過程
4.3 因子分析實例
4.4 本章小結
第5章 用SAS實現典型相關分析
5.1 概述
5.2 基本原理
5.3 SAS程序說明
5.4 實際應用與結果解釋
5.5 本章小結
第6章 用SAS實現結構方程模型分析
6.1 概述
6.2 結構方程模型的基本原理
6.3 證實性因子分析的SAS實現
6.4 SEM的SAS實現
6.5 本章小結
第7章 用SAS實現無序樣品聚類分析
7.1 樣品聚類分析的原理和分類
7.2 用SAS實現樣品聚類分析的主要語句
7.3 無序樣品聚類分析
7.4 本章小結
第8章 用SAS實現有序樣品聚類分析
8.1 研究目的、實際問題、數據結構及對數據結構的分析
8.2 實例解析
8.3 有序樣品聚類的費歇最優解法
8.4 本章小結
第9章 用SAS實現多維尺度分析
9.1 多維尺度分析概述
9.2 多維尺度分析的數據結構
9.3 MDS過程
9.4 實例分析
9.5 多維尺度分析的基本原理
9.6 本章小結
第10章 用SAS實現單因素設計定量資料多元方差和協方差分析
10.1 多元方差分析概述
10.2 用SAS實現單組設計定量資料多元方差分析
10.3 用SAS實現配對設計定量資料多元方差分析
10.4 用SAS實現單因素兩水平設計定量資料多元方差分析
10.5 用SAS實現單因素多水平設計定量資料多元方差分析
10.6 協方差分析概述
10.7 用SAS實現帶有協變量的單因素k（k≥2)水平設計定量資料多元方差和協方差分析
10.8 本章小結
第11章 用SAS實現多因素設計定量資料多元方差和協方差分析
11.1 用SAS實現隨機區組設計定量資料多元方差分析
11.2 用SAS實現析因設計定量資料多元方差分析
11.3 用SAS實現含區組因素的析因設計定量資料多元方差分析
11.4 用SAS實現正交設計多元定量資料多元方差分析
11.5 用SAS實現重復測量設計定量資料多元方差分析
11.6 用SAS實現帶有協變量的析因設計定量資料多元方差和協方差分析
11.7 本章小結
第12章 用SAS實現判別分析
12.1 研究目的、實際問題、數據結構及對數據結構的分析
12.2 實例解析
12.3 判別分析方法的種類與判別準則
12.4 實現判別分析的一般步驟與自動流程
12.5 本章小結
第13章 用SAS實現對應分析
13.1 對應分析的基本原理及計算步驟
13.2 用SAS實現對應分析的數據結構及語句簡介
13.3 用SAS實現對應分析的實例
13.4 本章小結
附錄A 胡良平專著及配套軟件簡介
1.1 三型理論
1.2 多元統計分析方法
1.3 用三型理論來指導多元統計分析方法的分類
1.4 合理選擇多元統計分析方法的要領
1.5 本章小結
第2章 用SAS實現變量聚類分析
2.1 變量聚類分析中相似系數的定義和分析方法
2.2 用SAS實現變量聚類分析的主要語句
2.3 變量聚類分析的SAS實現
2.4 本章小結
第3章 用SAS實現主成分分析
3.1 主成分概述
3.2 主成分的計算步驟和性質
3.3 主成分個數的選取
3.4 方法選擇與關鍵點
3.5 主成分的應用
3.6 用SAS程序實現主成分分析——PRINCOMP過程
3.7 用SAS實現主成分分析實例
3.8 本章小結
第4章 用SAS實現探索性因子分析
4.1 因子分析的理論和方法
4.2 因子分析的SAS過程——FACTOR過程
4.3 因子分析實例
4.4 本章小結
第5章 用SAS實現典型相關分析
5.1 概述
5.2 基本原理
5.3 SAS程序說明
5.4 實際應用與結果解釋
5.5 本章小結
第6章 用SAS實現結構方程模型分析
6.1 概述
6.2 結構方程模型的基本原理
6.3 證實性因子分析的SAS實現
6.4 SEM的SAS實現
6.5 本章小結
第7章 用SAS實現無序樣品聚類分析
7.1 樣品聚類分析的原理和分類
7.2 用SAS實現樣品聚類分析的主要語句
7.3 無序樣品聚類分析
7.4 本章小結
第8章 用SAS實現有序樣品聚類分析
8.1 研究目的、實際問題、數據結構及對數據結構的分析
8.2 實例解析
8.3 有序樣品聚類的費歇最優解法
8.4 本章小結
第9章 用SAS實現多維尺度分析
9.1 多維尺度分析概述
9.2 多維尺度分析的數據結構
9.3 MDS過程
9.4 實例分析
9.5 多維尺度分析的基本原理
9.6 本章小結
第10章 用SAS實現單因素設計定量資料多元方差和協方差分析
10.1 多元方差分析概述
10.2 用SAS實現單組設計定量資料多元方差分析
10.3 用SAS實現配對設計定量資料多元方差分析
10.4 用SAS實現單因素兩水平設計定量資料多元方差分析
10.5 用SAS實現單因素多水平設計定量資料多元方差分析
10.6 協方差分析概述
10.7 用SAS實現帶有協變量的單因素k（k≥2)水平設計定量資料多元方差和協方差分析
10.8 本章小結
第11章 用SAS實現多因素設計定量資料多元方差和協方差分析
11.1 用SAS實現隨機區組設計定量資料多元方差分析
11.2 用SAS實現析因設計定量資料多元方差分析
11.3 用SAS實現含區組因素的析因設計定量資料多元方差分析
11.4 用SAS實現正交設計多元定量資料多元方差分析
11.5 用SAS實現重復測量設計定量資料多元方差分析
11.6 用SAS實現帶有協變量的析因設計定量資料多元方差和協方差分析
11.7 本章小結
第12章 用SAS實現判別分析
12.1 研究目的、實際問題、數據結構及對數據結構的分析
12.2 實例解析
12.3 判別分析方法的種類與判別準則
12.4 實現判別分析的一般步驟與自動流程
12.5 本章小結
第13章 用SAS實現對應分析
13.1 對應分析的基本原理及計算步驟
13.2 用SAS實現對應分析的數據結構及語句簡介
13.3 用SAS實現對應分析的實例
13.4 本章小結
附錄A 胡良平專著及配套軟件簡介
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