应用线性统计模型-下册-(英文影印版.原书第5版) - 临床医学

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应用线性统计模型-下册-(英文影印版.原书第5版)
商品编号：5290895	ISBN：978-7-111-52604-9
市场价：￥98.00	折扣价：￥94.60
丛书：国外实用统计丛书	上架时间：2016/4/28 7:15:56
出版社/厂商：机械工业出版社发行室	作者：库特纳
出版日期： 2016/4/1 0:00:00	装帧：平装

内容简介

本书续接上册第4～7部分：第4部分单因子研究的分析和设计，内容涉及试验和观测研究的设计引入、单因子研究、因子水平平均数分析、ANOVA诊断和修正测度等；第5部分多因子研究，内容涉及具有相等样本量的双因子研究、随机完全区组设计、协方差分析、具有不相等样本量的双因子研究、多因子研究、随机和混合效应模型等；第6部分专业化的设计，内容涉及：重复和相关设计，平衡不完全区组、拉丁方和相关设计，探索性试验,
本书续接上册第4～7部分：第4部分单因子研究的分析和设计，内容涉及试验和观测研究的设计引入、单因子研究、因子水平平均数分析、ANOVA诊断和修正测度等；第5部分多因子研究，内容涉及具有相等样本量的双因子研究、随机完全区组设计、协方差分析、具有不相等样本量的双因子研究、多因子研究、随机和混合效应模型等；第6部分专业化的设计，内容涉及：重复和相关设计，平衡不完全区组、拉丁方和相关设计，探索性试验,二阶析因设计和分式析因设计，响应面方法论等。全书例子涉及各个应用领域，比较突出地介绍了统计思想。本书可作为高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生的教材使用。

目　录英文影印版序前言第4部分单因子研究的分析和设计　641第15章试验和观测研究的设计引入　64215.1　试验研究、观测研究和因果关系　643试验研究　643观测研究　644混合试验研究与观测研究　64615.2　试验研究：基本概念　647因子　647交叉和嵌套因子　648处理　649处理的选择　649试验单元　652样本量和复制　652随机化　653约束随机化：区组化　655测量　658
目　录英文影印版序前言第4部分单因子研究的分析和设计　641第15章试验和观测研究的设计引入　64215.1　试验研究、观测研究和因果关系　643试验研究　643观测研究　644混合试验研究与观测研究　64615.2　试验研究：基本概念　647因子　647交叉和嵌套因子　648处理　649处理的选择　649试验单元　652样本量和复制　652随机化　653约束随机化：区组化　655测量　65815.3　标准试验设计概述　658完全随机设计　659析因试验　660随机全区组设计　661嵌套因子　662重复测度设计　663不完全区组设计　664二阶和分式析因实验　665响应面实验　66615.4　观测研究设计　666截面研究　666前瞻性研究　667回顾性研究　667匹配　66815.5　案例研究：逐对比较试验　66915.6　结束语　672　引用的参考文献　672　问题　672　练习题　676第16章单因子研究　67716.1　单因子试验和观测研究　67716.2　回归分析和方差分析的关系　679说明　679两类模型的选择　68016.3　单因子ANOVA模型　681方格法模型　681模型的重要性质　682ANOVA模型是线性模型　683因子水平平均数的解释　684区分ANOVA模型Ⅰ和模型Ⅱ　68516.4　ANOVA模型的拟合　685符号　686最小二乘法和最大似然估计　687残差　68916.5　方差分析　690SSTO的分块　690自由度的分解　693均方　693方差分析表　694期望均方　69416.6　因子水平平均数相等性的F检验　698检验统计量　698F*的分布　699决策规则的构造　69916.7　模型的交错公式　701因子效应模型　701μ.的定义　702因子水平平均数相等性检验　70416.8　方差单因子分析的回归法　704具有未加权平均数的因子效应模型　705具有加权平均数的因子效应模型　709方格法模型　71016.9　随机化检验　71216.10　功效方法的样本设计　716F检验的功效　716用表B.12进行单因子研究　718用表B.12进行进一步观测　72016.11　寻找最佳处理的样本量设计　721　引用的参考文献　722　问题　722　练习题　730　课题　730　实例研究　732第17章因子水平平均数分析　73317.1　引言　73317.2　估计因子水平平均数的作图　735线形图　735条形图和主效应图　73617.3　因子水平平均数的估计和检验　737单因子水平平均数的推断　737双因子水平平均数的差分推断　739因子水平平均数的比较推断　741因子水平平均数的线性组合推断　74317.4　联合推断过程的要求　74417.5　Tukey多重比较方法　746学生化系列分布　746联合估计　747联合检验　747例1：相等样本量　748例2：不相等样本量　75017.6　Scheffé多重比较方法　753联合估计　753联合检验　754Tukey方法和Scheffé方法的比较　75517.7　Bonferroni多重比较方法　756联合估计　756联合检验　756Tukey方法、Scheffé方法和Bonferroni方法的比较　757方法的分析　75817.8　样本量估计方法设计　759例1：相等样本量　759例2：不相等样本量　76117.9　因子定量时的因子效应分析　762　引用的参考文献　766　问题　767　练习题　773　课题　774　实例研究　774第18章ANOVA诊断和修正测度　77518.1　残差分析　775残差　776残差图　776ANOVA模型的偏差诊断　77818.2　误差方差不变性的检验　781Hartley检验　782Brown-Forsythe检验　78418.3　修正测度概述　78618.4　加权最小二乘法　78618.5　响应变量的变换　789找到变换的简单方法　789Box-Cox方法　79118.6　模型偏差的效应　793非正态性　793不相等误差方差　794误差项的非独立性　79418.7　非参数秩F检验　795检验方法　795多重逐对检验方法　79718.8　案例：心脏移植　798　引用的参考文献　801　问题　801　练习题　807　课题　807　实例研究　809第5部分多因子研究　811第19章具有相等样本量的双因子研究　81219.1　双因子观测和实验研究　812双因子试验和观测研究的例子　812试验的OFAAT方法　815交叉多因子设计的优势　81619.2　ANOVA模型元素的意义　817说明　817处理平均数　817因子水平平均数　818主效应　818可加因子效应　819交互因子效应　822重要和不重要的交互效应　824可变换和不可变换的交互效应　826交互作用的解释　82719.3　双因子研究模型Ⅰ(固定因子　水平) 829方格法模型　830因子效应模型　83119.4　方差分析　833说明　833记号　834ANOVA模型的拟合　834完全平方和的划分　836自由度的划分　839均方　839期望均方　840方差分析表　84019.5　ANOVA模型的适当性评价　84219.6　F检验　843交互效应的检验　844因子A主效应检验　844因子B主效应检验　845Kimball不相等性　84619.7　分析策略　84719.8　非交互因子效应分析　848因子水平平均数估计　848因子水平平均数的对比估计　849因子水平平均数的线性组合估计　850因子水平平均数的多重按对比较　850因子水平平均数的多重对比　852基于处理平均数的估计　853例1：因子水平平均数的按对比较　853例2：处理平均数的估计　85519.9　重要交互效应的因子效应分析　856处理平均数的多重按对比较　856处理平均数的多重对比　857例1：处理平均数的按对比较　857例2：处理平均数的对比　86019.10　双因子方差分析中的平方和汇集　86119.11　双因子研究的样本量设计　862功效法　862估计法　863寻找最佳处理　864　问题　864　练习题　876　课题　876　实例研究　879第20章双因子研究：次处理一个案例　88020.1　非交互模型　880模型　881方差分析　881推断方法　881处理平均数的估计　88420.2　可加性的Tukey检验　886检验统计量的发展　886交互效应存在的修正作用　888　引用的参考文献　889　问题　889　练习题　891　实例研究　891第21章随机完全区组设计　89221.1　随机完全区组设计的基本内容　892设计描述　892区组化标准　893优点和缺点　894如何随机化　895说明　89521.2　随机完全区组化设计模型　89721.3　方差分析和检验　898随机完全区组化模型的拟合　898方差分析　89821.4　随机完全区组化模型适当性评价　901诊断图　901可加性的Tukey检验　90321.5　处理效应分析　90421.6　多个区组变量的使用　90521.7　每个区组中多个复制的使用　90621.8　析因处理　90821.9　设计随机完全区组化试验　909功效方法　909估计方法　910区组化变量的有效性　911　问题　912　练习题　916第22章协方差分析　91722.1　基本思想　917协方差分析如何减少误差变异性　917相伴变量　91922.2　单因子协方差模型　920符号　921协方差模型的发展　921协方差模型的特点　922协方差模型的推广　923协方差模型的回归公式　924协方差模型的适当性　925有趣的推断　92522.3　单因子协方差分析的例子　926模型的发展　926处理效应的检验　928处理效应的估计　930平行斜度检验　93222.4　双因子协方差分析　933双因子研究的协方差模型　933回归方法　934随机完全区组化设计的协方差分析　93722.5　协方差分析应用的其他研究　939协方差分析代替区组化　939差分的应用　939偏倚的修正　940关注处理效应的性质　940　问题　941　练习题　947　课题　947　实例研究　950第23章具有不相等样本量的双因子研究　95123.1　不相等的样本量　951符号　95223.2　样本量不相等时回归方法　检验因子效应的应用　953双因子方差分析的回归方法　95323.3　样本量不相等时因子效应推断　959例1：因子水平平均数的按对比较　962例2：单自由度检验　96423.4　双因子研究中的空单元　964　因子效应的偏分析　965无交互作用模型可能为空的分析　966随机完全区组化设计中缺失的观测值　96723.5　重要性不同的处理平均数的　ANOVA推断　970处理平均数的估计和因子效应　971交互效应的检验　972利用等价回归模型检验因子主效应　972利用矩阵表述检验因子主效应　975权值和样本量成比例时因子效应的检验　97723.6　统计计算包　980　问题　981　练习题　988　课题　988　实例研究　990第24章多因子研究　99224.1　三因子研究的ANOVA模型　992符号　992说明　993主效应　993双因子交互效应　995三因子交互效应　996方格法模型　996因子效应模型　99724.2　三因子交互效应的说明　998学习时间的例1:三因子交互效应的说明　998学习时间的例2:多重双因子交互效应的说明　999学习时间的例3:单个双因子交互效应的说明　100024.3　ANOVA模型的拟合　1003符号　1003ANOVA模型的拟合　1003ANOVA模型合适性的评价　100524.4　方差分析　1008完全平方和的分块　1008自由度和均方　1009因子效应的检验　100924.5　因子效应分析　1013分析策略　1013因子非交叉时因子效应分析　1014多重双因子交互效应和三因子交互效应的因子效应分析　1016具有单个双因子交互效应的因子效应分析　1016例：处理平均数的对比估计　101824.6　多因子研究中的不相等样本量　1019因子效应检验　1019因子水平平均数的对比推断　102024.7　样本量的设计　1021多因子研究F检验的功效　1021表B.12在多因子研究中的应用　1021引用的参考文献　1022问题　1022练习题　1027课题　1027实例研究　1028第25章随机和混合效应模型　103025.1　单因子研究：ANOVA模型Ⅱ　1031随机方格法模型　1031感兴趣的问题　1034　σμ2=0的检验　1035μ.的估计　1038σμ2/(σμ2 σ 2)的估计　1040σ 2的估计　1041σμ2的点估计　1042σμ2的区间估计　1042随机因子效应模型　104725.2　双因子研究：ANOVA模型Ⅱ和　模型Ⅲ　1047ANOVA模型Ⅱ：随机因子效应　1047ANOVA模型Ⅲ：混合因子效应　104925.3　双因子研究：模型Ⅱ和模型Ⅲ的　ANOVA检验　1052期望均方　1052检验统计量的构造　105325.4　双因子研究：模型Ⅱ和模型Ⅲ的　因子效应估计　1055方差分量估计　1055混合模型中的固定效应估计　105625.5　随机完全区组设计：随机区组效应　1060可加模型　1061交互效应模型　106425.6　三因子研究：ANOVA模型Ⅱ和　模型Ⅲ　1066ANOVA模型Ⅱ：随机因子效应　1066ANOVA模型Ⅲ：混合因子效应　1066适当的检验统计量　1067效应估计　106925.7　具有不等样本量的　ANOVA模型Ⅱ和模型Ⅲ　1070极大似然方法　1072　引用的参考文献　1077　问题　1077　练习题　1085　课题　1085第6部分专业化的设计　1087第26章嵌套设计、二次抽样和偏套设计　108826.1　嵌套因子和交叉因子的区别　108826.2　双因子嵌套设计　1091模型元素的研究　1091双嵌套设计模型　1092随机因子效应　109326.3　双因子嵌套设计的方差分析　1093模型的拟合　1093平方和　1094自由度　1095因子效应检验　1097随机因子效应　109926.4　嵌套设计模型的适当性评价　109926.5　双因子嵌套设计中的因子效应分析　1100因子水平平均数μk的估计　1100处理平均数μij的估计　1102总平均数μ的估计　1103方差分量的估计　110326.6　不平衡双因子嵌套设计　110426.7　完全随机设计单因子研究的二阶抽样　1106模型　1107方差分析和效应检验　1108处理效应估计　1110方差估计　111126.8　在三个阶段中进行二次纯抽样　1113模型　1113方差分析　1113μ..的估计　111326.9　三因子局部嵌套设计　1114模型的发展　1114方差分析　1115　引用的参考文献　1119　问题　1119　练习题　1125　课题　1125　第27章重复和相关设计　112727.1　重复测量设计的元素　1127设计描述　1127优点和缺点　1128如何随机化　112827.2　所有处理的具有重复测量的　单因子试验　1129模型　1129方差分析和检验　1130重复测量模型适当性的估计　1134处理效应分析　1137分级数据　1138多重比较检验过程　113827.3　单个处理的具有重复测量的　双因子实验　1140设计描述　1140模型　1141方差分析和检验　1142重复测量模型适当性的估计　1144因子效应分析：无交互性　1145因子效应分析：交互性　1148重复测量设计的分块　115327.4　在两个因子上重复测量的　双因子实验　1153模型　1154方差分析和检验　1155重复测度模型适当性的估计　1157因子效应分析　115727.5　重复测度设计的回归方法　116127.6　分割图设计　1162　引用的参考文献　1164　问题　1164　练习题　1171　课题　1171第28章平衡不完全区组、拉丁方和相关设计　117328.1　平衡不完全区组设计（BIBD）　1173BIBD的优点和缺点　117528.2　平衡不完全区组设计的分析　1177BIBD模型　1177平衡不完全区组设计分析的回归法　1177处理效应分析　1180用估计方法设计样本量　118228.3　拉丁方设计　1183基本思想　1183拉丁方设计的描述　1184拉丁方设计的优点和缺点　1185拉丁方设计的随机化　118528.4　拉丁方模型　118728.5　拉丁方试验的分析　1188符号　1188模型的拟合　1188方差分析　1188处理效应的检验　1190处理效应的分析　1190残差分析　1191析因处理　1192随机区组变量效应　1193缺失的观测值　119328.6　设计拉丁方试验　1193F检验的功效　1193必要的重复次数1193区组变量的有效性　119328.7　具有拉丁方设计的附加重复方格的　复制　1195方格的复制　1195其他拉丁方　119628.8　重复测量研究的复制　1198拉丁方交互设计　1198拉丁方独立性的应用　1201交效应　1201引用的参考文献　1202问题　1202第29章探索性试验：二阶析因设计和分式析因设计　120929.1　二阶全析因实验　1210二阶研究的设计　1210符号　1210因子效应估计　1212因子效应的推断　121429.2　无复制二阶研究的分析　1216交互效应的合并　1218Pareto图　1219点图　1220正态概率图　1221中心点复制　122229.3　二阶分式析因设计　1223混杂法　1224定义关系　1227半分式设计　1228四次分式和较小分式设计　1229分解　1231最高分解的分式选择　123229.4　筛选实验　12392IIIk-f分式析因设计　1239Plackett-Burman设计　124029.5　二阶析因实验的不完全区组设计　1240区组处理的分配　1241中心点复制的应用　124329.6　稳健积和过程设计　1244位置和离差建模　1246包含噪声因子　1250案例研究：离合器分泵试验　1252　引用的参考文献　1256　问题　1256　练习题　1266第30章响应面方法论　126730.1　响应面试验　126730.2　中心复合响应面设计　1268中心复合设计的结构　1268常用中心复合设计　1270旋转中心复合设计　1271选择中心复合设计的其他准则　1273区组中心复合设计　1275附加通用响应面设计　127630.3　最优响应面设计　1276最优设计的目的　1276最优设计方法　1278最优设计选择的设计准则　1279最优响应面设计的构建　1282最后的注释　128330.4　响应面试验分析　1284模型说明和设想　1284响应面最优性条件　128630.5　最优性条件的序贯搜索：最速上升法　1290　引用的参考文献　1292　问题　1292　课题　1295附录A概率统计的一些基本结果　1297附录B表　1315附录C数据集　1348附录D完善ANOVA模型的法则和平衡设计表　1358附录E参考书目　1374索引　1385

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