分類數(shù)據(jù)模型及應(yīng)用

定　價(jià)：￥43.00

作　者：	李元章，何春雄著
出版社：	華南理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì) 數(shù)學(xué) 自然科學(xué)

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ISBN：	9787562338598	出版時(shí)間：	2013-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁(yè)數(shù)：	322	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《分類數(shù)據(jù)模型及應(yīng)用》的學(xué)習(xí)，能了解離散變?cè)y(tǒng)計(jì)學(xué)的基本原理，掌握試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則和常用設(shè)計(jì)方法的要點(diǎn)及特點(diǎn)，掌握常用統(tǒng)計(jì)分析方法的意義、功用、應(yīng)用條件，以及方法、步驟與結(jié)果解釋等基本知識(shí)；根據(jù)所給試驗(yàn)條件，會(huì)正確選用試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法，并做出試驗(yàn)設(shè)計(jì)；對(duì)于試驗(yàn)資料，能夠正確地進(jìn)行整理，并選用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行分析及對(duì)分析結(jié)果作出合理的解釋。

作者簡(jiǎn)介

　　李元章，美籍華裔數(shù)學(xué)家，生于1944年9月。在美國(guó)內(nèi)布拉斯加一林肯（Nebraska—Lincoln）大學(xué)獲統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士、博士學(xué)位。美國(guó)數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)、美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)、國(guó)際生物統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)會(huì)員，美國(guó)ACAS統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)執(zhí)行委員。現(xiàn)任美國(guó)Walter Reed研究院高級(jí)統(tǒng)計(jì)師。曾任蘭州大學(xué)老師及蘭州大學(xué)客座教授，現(xiàn)任華南理工大學(xué)理學(xué)院及喬治華盛頓大學(xué)統(tǒng)計(jì)系客座教授。主要從事的研究工作是統(tǒng)計(jì)科學(xué)的運(yùn)用，用統(tǒng)計(jì)方法研究現(xiàn)實(shí)社會(huì)、生產(chǎn)、科研、管理等各領(lǐng)域的種種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，在運(yùn)用各種統(tǒng)計(jì)方法解決種種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題以及統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)等方面積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)，并成功解決了諸多實(shí)際問(wèn)題。有數(shù)十篇不同領(lǐng)域的論文發(fā)表，并合作編著了《數(shù)學(xué)分析的基本概念與方法》、《綜合統(tǒng)計(jì)分析》等書籍。何春雄，理學(xué)博士，教授，1958年3月生于甘肅白銀。從事偏微分方程的一般理論、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)的教學(xué)和科研工作。主持完成國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、廣東省自然科學(xué)基金項(xiàng)目以及橫向研究課題多項(xiàng)，在（《中國(guó)科學(xué)））等國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表文章50余篇，出版了研究生教材《應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)》（（最優(yōu)化計(jì)算））《應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程》（（數(shù)理統(tǒng)計(jì)及其應(yīng)用》和本科生教材《概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)》?，F(xiàn)主要研究方向?yàn)殡S機(jī)分析與金融工程。

圖書目錄

1 單變?cè)獢?shù)據(jù)分析及SAS程序
1.1 數(shù)據(jù)、變?cè)土新?lián)表
1.2 數(shù)據(jù)的選取和分類數(shù)據(jù)的研究策略
1.3 單變?cè)獢?shù)據(jù)的分析與描述，SAS軟件簡(jiǎn)介
習(xí)題1
2 二維列聯(lián)表分析
2.1 2×2列聯(lián)表
2.2 研究和假設(shè)的類型
2.3 交叉乘積比、相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)比和可歸屬風(fēng)險(xiǎn)
2.4 2×2列聯(lián)表中對(duì)數(shù)線性模型（Log-linearmodel）的應(yīng)用
2.5 對(duì)數(shù)線性模型與過(guò)程SAS／CATMOD
2.6 1×J列聯(lián)表：均勻性（1Iomogeneity）
2.7 1×J列聯(lián)表：獨(dú)立性和準(zhǔn)獨(dú)立性（Independence and Quasi—Independence）
2.8 1×J列聯(lián)表：有序變?cè)?br />2.9 1×J列聯(lián)表：對(duì)數(shù)線性模型
習(xí)題2
3 三維列聯(lián)表分析
3.1 記號(hào)
3.2 獨(dú)立性類型
3.3 等級(jí)對(duì)數(shù)線性模型（Hierarchical Logjlinear Models）
3.4 交互作用與交叉乘積比的關(guān)系
3.5 疊合性
3.6 三維對(duì)數(shù)線性模型的描述
3.7 對(duì)數(shù)線性模型的參數(shù)估計(jì)
3.8 利用過(guò)程SAS／cATMOD擬合層級(jí)對(duì)數(shù)線性模型
3.9 兩個(gè)響應(yīng)變?cè)?、一個(gè)固定變?cè)獦?gòu)成的列聯(lián)表一利用過(guò)程SAS／cATM（）D擬合
非層級(jí)對(duì)數(shù)線性模型
習(xí)題3
4 勞吉斯特（LOGISITIC）回歸
4.1 廣義線性模型（GLM）
4.2 勞吉斯特（Logistic）回歸模型
4.3 勞吉斯特模型擬合
4.4 勞吉斯特線性模型回歸系數(shù)的意義
4.5 利用SAS軟件擬合勞吉斯特模型
4.6 SAS概率單位Probit回歸
習(xí)題4
5 多元回歸模型
5.1 對(duì)數(shù)線性模型和勞吉斯特模型的轉(zhuǎn)換
5.2 有序響應(yīng)變?cè)膭诩固啬Ｐ?br />5.3 邊際響應(yīng)函數(shù)和均值響應(yīng)函數(shù)
5.4 加權(quán)最小二乘法：Grizzle Starmer Koch （GSK）方法
5.5 車禍類型研究的例子
習(xí)題5
6 配對(duì)數(shù)據(jù)模型
6.1 例子
6.2 響應(yīng)變?cè)谋壤容^
6.3 配對(duì)數(shù)據(jù)的勞吉斯特模型
6.4 對(duì)稱模型
6.5 準(zhǔn)對(duì)稱性
6.6 準(zhǔn)獨(dú)立性
6.7 邊際齊性
6.8 條件對(duì)稱和邊際齊性
6.9 利用SAS／CXTMOI）的語(yǔ)句：MODEL和RESPONSE定義非標(biāo)準(zhǔn)模型
6.10 一致性
6.11 成對(duì)比較的Bradley-Terry模型
6.12 使用過(guò)程SAS／CATMOD擬合Bradley-Terry模型
習(xí)題6
7 相關(guān)數(shù)據(jù)分析：重復(fù)記錄的離散響應(yīng)變?cè)哪Ｐ?br />7.1 對(duì)稱性和邊際齊性
7.2 準(zhǔn)對(duì)稱性和邊際對(duì)稱性
7.3 邊際齊性的檢驗(yàn)
7.4 多重記錄的分類變?cè)治?br />7.5 SAS語(yǔ)句：POPULATION和REPEATED
7.6 例子
7.7 多重響應(yīng)變?cè)獢?shù)據(jù)分析
7.8 馬爾科夫（Markov）鏈模型
習(xí)題7
8 有序離散變?cè)膭诩固啬Ｐ偷倪M(jìn)一步探討
8.1 雙線性（linear-by-linear）相互關(guān)系模型
8.2 分?jǐn)?shù)的選擇
8.3 行對(duì)數(shù)線性模型和列對(duì)數(shù)線性模型
8.4 多元有序變?cè)亩嗑S線性模型
8.5 多元有序變?cè)亩S線性模型
8.6 混合多線性模型
8.7 行列效應(yīng)模型
習(xí)題8
9 條件勞吉斯特回歸分析
9.1 條件勞吉斯特模型
9.2 嚴(yán)格條件分布
9.3 使用SAS過(guò)程LOGISIFIC實(shí)施嚴(yán)格勞吉斯特回歸
9.4 分群分析（stratified Analysis）
9.5 序列臨床試驗(yàn)（Crossover linical Trial）
9.6 廣義條件勞吉斯特回歸（General conditional logistic Regression）
習(xí)題9
10 SAS分類數(shù)據(jù)分析方法的擴(kuò)展
10.1 嚴(yán)格p值
l0.2 廣義估計(jì)方程（Generalized：Estimating Equations）
10.3 條件勞吉特斯回歸
lO.4 含有事件發(fā)生時(shí)間的分類數(shù)據(jù)
10.5 泊松回歸
10.6 分片指數(shù)分布模型
10.7 用PROC FREQ檢驗(yàn)離散變?cè)姆植己瘮?shù)
10.8 在含有離散與連續(xù)變?cè)换プ饔肔OGISFIC過(guò)程計(jì)算奇比
10.9 結(jié)束語(yǔ)
參考文獻(xiàn)