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资料简介：

本书全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现，是一本使用SPSS进行高级统计分析的实用性很强的指导书和参考书。本书共分4个部分，分别是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型，回归模型，多元统计分析方法，以及其他统计分析方法。本书基于IBM SPSS Statistics 24中文版，并结合作者多年的统计分析实战经验和SPSS行业应用经验，侧重对统计新方法、新观点的讲解，在保证统计理论严谨权威的同时注重叙述的浅显易懂，使本书更加易学易用。


资料目录：

第1章 方差分析模型
1.1 模型简介
1.1.1 模型入门
1.1.2 常用术语
1.1.3 适用条件
1.2 案例：胶合板磨损深度的比较
1.2.1 操作说明
1.2.2 结果解释
1.2.3 模型参数的估计值
1.2.4 两两比较
1.2.5 其他常用选项
1.3 两因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市规模、货架位置与销售量的关系
1.3.2 边际平均值与轮廓图
1.3.3 拟合劣度检验
1.4 因素各水平间的精细比较
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX和KMATRIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型进阶
1.5.1 含随机因子的方差分析模型
1.5.2 自定义检验使用的误差项
1.5.3 4类方差分解方法
思考与练习
参考文献
第2章 常用的实验设计分析方法
2.1 仅研究主效应的实验设计方案
2.1.1 完全随机设计
2.1.2 随机区组设计
2.1.3 交叉设计
2.1.4 拉丁方设计
2.2 考虑交互作用的实验设计方案
2.2.1 析因设计
2.2.2 正交设计
2.2.3 均匀设计
2.3 误差项变动的特殊实验设计方案
2.3.1 嵌套设计
2.3.2 重复测量设计
2.3.3 裂区设计
2.4 协方差分析
2.4.1 协方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的检验
2.4.3 计算和检验修正平均值
思考与练习
参考文献
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型简介
3.1.2 案例：青少年牙齿发育状况跟踪
3.2 重复测量数据的方差分析
3.2.1 模型简介
3.2.2 案例：进一步考察年龄对牙齿发育的影响
思考与练习
参考文献
第4章 线性混合模型
4.1 模型简介
4.1.1 问题的提出
4.1.2 模型入门
4.2 层次聚集性数据案例
4.2.1 拟合基本模型结构
4.2.2 在固定效应中加入自变量
4.2.3 在随机效应中加入自变量
4.2.4 更多自变量的引入
4.2.5 其他常用选项
4.3 重复测量数据案例
4.3.1 对数据的初步分析
4.3.2 拟合基本模型结构
4.3.3 考虑测量间的相关性
4.3.4 更改对测量间相关性的假定
4.3.5 模型中可用的相关矩阵种类
4.4 线性混合模型进阶
4.4.1 线性混合模型的用途
4.4.2 线性混合模型与一般线性模型的联系
思考与练习
参考文献
第5章 广义线性模型、广义估计方程与广义线性混合模型
5.1 广义线性模型
5.1.1 模型简介
5.1.2 分析案例
5.2 广义估计方程
5.2.1 模型简介
5.2.2 分析案例
5.3 广义线性混合模型
5.3.1 模型简介
5.3.2 分析案例
思考与练习
参考文献
第二部分 回归模型
第6章 多重线性回归模型
6.1 模型简介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步骤
6.2 案例：销售收入影响因素分析
6.2.1 基本分析结果
6.2.2 回归模型的假设检验
6.2.3 偏回归系数的假设检验
6.2.4 标准化偏回归系数
6.2.5 衡量回归模型效果的指标
6.3 回归预测与区间估计
6.3.1 模型预测值
6.3
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