●章緒論1
部分特征描述
第2章描述統計分析11
2.1頻數分析11
2.2描述分析17
2.3探索性分析20
2.4列聯表分析26
第3章描述統計分析（二）37
3.1概述報告程序分析37
3.2OLAP41
3.3均值程序48
3.4多重響應分析52
3.5比率統計量56
第4章因子分析59
4.1因子分析的數據降維59
4.2因子分析的結構探測63
第二部分特征檢驗
第5章均值--T檢驗71
5.1單樣本T檢驗71
5.2成對樣本T檢驗73
5.3獨立樣本的T檢驗75
5.4單因素方差分析79
第6章非參數分析89
6.1卡方檢驗89
6.2二項檢驗93
6.3遊程檢驗96
6.4單樣本KS檢驗100
6.5非參數獨立雙樣本檢驗103
6.6非參數獨立多樣本檢驗109
6.7非參數相關雙樣本檢驗112
6.8非參數相關多樣本檢驗114
第三部分關繫分析
第7章相關分析119
7.1雙變量相關119
7.2偏相關分析126
第8章一般單變量線性模型129
8.1雙因素方差分析129
8.2GLM單變量的協方差分析134
8.3GLM單變量的隨機影響分析138
第9章線性回歸分析與曲線估計141
9.1線性回歸分析141
9.2曲線估計160
0章離散因變量模型168
1名義Logit模型168
10.2有序因變量回歸169
10probit模型176
1章廣義線性模型與廣義方程估計181
11.1廣義線性模型簡介181
11.2計數因變量模型183
11.3正值因變量模型--伽瑪分布回歸194
11.4間隔截取生存數據分析202
11.5廣義方程估計209
2章神經網絡分析217
12.1多層感知的單因變量分析218
12.2多層感應的多變量分析226
第四部分特征判別
3章分類236
13.1兩步聚類236
13.2分層聚類分析241
13.3K均值聚類分析249
13.4最近相鄰分析255
13.5判別分析269
4章控制圖形與ROC283
14.1控制圖形283
14.2ROC Curve289
第五部分數據問題
5章可靠性分析296
6章缺失數據處理305
16.1缺失值分析305
16.2多重插入313
內容簡介
本書分成五個部分。部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統計、復合變量描述統計（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應變量的描述統計。第二部分為特征檢驗，分析方法主要為參數檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、遊程檢驗、單樣本K-S檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關繫分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經網絡分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數據問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由於篇幅所限，一些統計方法如時間序列分析、面板數據模型、非參數與半參數回歸、多方程繫統模型等需要參考其他書籍。
