《醫學實用多元統計學》共12章，內容包括醫學多元統計學的內容，《醫學實用多元統計學》理論介紹深入淺出，案例豐富，85%的案例來自作者親身參與的科研課題，使讀者能夠切實感受到統計學在醫學科研工作中的重要作用，並學會正確使用統計學工具解決實際問題。書後附有例題中用到的SAS程式，可以供學生和科研工作者參考。
基本介紹
- 書名：醫學實用多元統計學
- 作者：姜晶梅
- 出版日期：2014年1月1日
- 語種：簡體中文
- ISBN：7030394011
- 外文名：Applied Medical Multivariate Statistics
- 出版社：科學出版社
- 頁數：325頁
- 開本：16
- 品牌：科學出版社
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《醫學實用多元統計學》在介紹經典統計方法的同時，注意吸收與醫學科研實踐密切相關的前沿統計學方法，其主要內容已在北京協和醫學院博士、碩士研究生選修課上有過數年的教學實踐。
圖書目錄
前言
第1章 概述
1.1 多元統計分析的目標及內容
1.2 多元統計方法在醫學研究中的套用
1.3 多元統計分析的數據結構
1.4 多元描述統計量
1.5 統計距離
1.6 多元統計方法與統計軟體
第2章 多元常態分配及參數估計
2.1 隨機向量
2.2 多元常態分配的定義與性質
2.3 多元常態分配的參數估計
2.4 幾個重要統計量及其分布
本章小結
思考與練習
第3章 多元正態總體參數的假設檢驗
3.1 假設檢驗原理回顧
3.2 一個正態總體均值向量的檢驗
3.3 兩個正態總體均值向量的檢驗
3.4 多元方差分析
3.5 協方差矩陣的檢驗
本章小結
思考與練習
第4章 多元線性回歸
4.1 多元線性回歸模型
4.2 回歸方程和偏回歸係數的顯著性檢驗
4.3 自變數的篩選和衡量回歸方程擬合效果的指標
4.4 多重共線性的診斷和處理
4.5 異常點的診斷和處理
本章小結
思考與練習
第5章 廣義線性模型
5.1 線性回歸模型的擴展
5.2 廣義線性模型的數據表示
5.3 回響變數的分布
5.4 廣義線性模型的參數估計
5.5 廣義線性模型的假設檢驗
5.6 廣義線性模型的套用實例
本章小結
思考與練習
第6章 logistic回歸
6.1 二分類回響變數的logistic回歸
6.2 條件logistic回歸
6.3 無序多分類回響變數的logistic回歸
6.4 有序多分類回響變數的logistic回歸
6.5 logistic回歸方程的注意事項
本章小結
思考與練習
第7章 生存分析
7.1 生存分析概述
7.2 生存分析的參數模型
7.3 Cox比例風險模型
7.4 擴展的比例風險回歸模型
7.5 生存分析中的注意事項
本章小結
思考與練習
第8章 主成分分析
8.1 主成分模型及幾何意義
8.2 主成分的求解
8.3 主成分分析的套用
本章小結
思考與練習
第9章 因子分析
9.1 探索性因子分析
9.2 驗證性因子分析
9.3 因子分析的基本步驟
本章小結
思考與練習
第10章 聚類分析
10.1 相似性度量
10.2 類的定義及其特徵
10.3 聚類分析的方法
10.4 聚類分析的套用實例
本章小結
思考與練習
第11章 判別分析
11.1 距離判別法
11.2 Fisher線性判別
11.3 Bayes判別法
11.4 逐步判別法
11.5 判別分析的正確套用
本章小結
思考與練習
第12章 典型相關分析
12.1 典型相關分析的基本思想
12.2 典型相關分析的基本原理
12.3 典型相關分析方法
12.4 典型變數的性質及典型相關模型的解釋
12.5 典型相關係數的顯著性檢驗
12.6 典型相關分析的正確套用
本章小結
思考與練習
參考文獻
附錄
附錄1 矩陣代數
附錄2 例題中的SAS程式
附錄3 致謝課題
第1章 概述
1.1 多元統計分析的目標及內容
1.2 多元統計方法在醫學研究中的套用
1.3 多元統計分析的數據結構
1.4 多元描述統計量
1.5 統計距離
1.6 多元統計方法與統計軟體
第2章 多元常態分配及參數估計
2.1 隨機向量
2.2 多元常態分配的定義與性質
2.3 多元常態分配的參數估計
2.4 幾個重要統計量及其分布
本章小結
思考與練習
第3章 多元正態總體參數的假設檢驗
3.1 假設檢驗原理回顧
3.2 一個正態總體均值向量的檢驗
3.3 兩個正態總體均值向量的檢驗
3.4 多元方差分析
3.5 協方差矩陣的檢驗
本章小結
思考與練習
第4章 多元線性回歸
4.1 多元線性回歸模型
4.2 回歸方程和偏回歸係數的顯著性檢驗
4.3 自變數的篩選和衡量回歸方程擬合效果的指標
4.4 多重共線性的診斷和處理
4.5 異常點的診斷和處理
本章小結
思考與練習
第5章 廣義線性模型
5.1 線性回歸模型的擴展
5.2 廣義線性模型的數據表示
5.3 回響變數的分布
5.4 廣義線性模型的參數估計
5.5 廣義線性模型的假設檢驗
5.6 廣義線性模型的套用實例
本章小結
思考與練習
第6章 logistic回歸
6.1 二分類回響變數的logistic回歸
6.2 條件logistic回歸
6.3 無序多分類回響變數的logistic回歸
6.4 有序多分類回響變數的logistic回歸
6.5 logistic回歸方程的注意事項
本章小結
思考與練習
第7章 生存分析
7.1 生存分析概述
7.2 生存分析的參數模型
7.3 Cox比例風險模型
7.4 擴展的比例風險回歸模型
7.5 生存分析中的注意事項
本章小結
思考與練習
第8章 主成分分析
8.1 主成分模型及幾何意義
8.2 主成分的求解
8.3 主成分分析的套用
本章小結
思考與練習
第9章 因子分析
9.1 探索性因子分析
9.2 驗證性因子分析
9.3 因子分析的基本步驟
本章小結
思考與練習
第10章 聚類分析
10.1 相似性度量
10.2 類的定義及其特徵
10.3 聚類分析的方法
10.4 聚類分析的套用實例
本章小結
思考與練習
第11章 判別分析
11.1 距離判別法
11.2 Fisher線性判別
11.3 Bayes判別法
11.4 逐步判別法
11.5 判別分析的正確套用
本章小結
思考與練習
第12章 典型相關分析
12.1 典型相關分析的基本思想
12.2 典型相關分析的基本原理
12.3 典型相關分析方法
12.4 典型變數的性質及典型相關模型的解釋
12.5 典型相關係數的顯著性檢驗
12.6 典型相關分析的正確套用
本章小結
思考與練習
參考文獻
附錄
附錄1 矩陣代數
附錄2 例題中的SAS程式
附錄3 致謝課題
