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  • 非線性回歸分析與SAS智能化實現
    該商品所屬分類:研究生 -> 理學
    【市場價】
    430-624
    【優惠價】
    269-390
    【作者】 胡良平高輝 
    【所屬類別】 圖書  教材  研究生/本科/專科教材  理學圖書  自然科學  數學  數學分析 
    【出版社】電子工業出版社 
    【ISBN】9787121209956
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787121209956
    叢書名:統計分析教材

    作者:胡良平//高輝
    出版社:電子工業出版社
    出版時間:2013年07月 


        
        
    "

    編輯推薦

    1.基於SAS軟件來實現非線性回歸分析,是應用統計學很有應用前景的一大功能。2.作者具有豐富的教材寫作經驗,且進行各種培訓,致力於應用統計方法的普及推廣。3.國內介紹非線性回歸分析的著作很少,且這些為數不多的著作多聚焦於理論介紹,結合統計軟件實現這些分析方法的應用性專著,則少之又少,本書正是針對實際工作者的應用需求,並基於SAS軟件強大的編程功能,介紹如何自動化、智能化地實現各種常見的非線性回歸分析方法,這些方法是廣大實際工作者迫切需要但又很難解決的內容。

     
    內容簡介

    本書概述了回歸分析的概念、分類、簡單直線、曲線回歸分析和多重線性回歸分析、復雜固定模式和非固定模式曲線回歸分析、單水平和多水平多重曲線回歸分析。每種回歸分析方法都介紹了分析目的、數據結構(問題與數據)、切入點(分析與解答)、統計模型(計算原理)、分析步驟(含SAS實現)。在固定模式單水平非線性回歸分析中,涉及的統計模型有:二項型和三項型指數曲線模型,Logistic、Gompertz和Richards生長曲線模型,Bleasdale?Nelder、Halliday和Farazdaghi?Harris產量密度曲線模型;在非固定模式單和多水平多重非線性回歸分析中,涉及的統計模型有:二值結果變量定性資料單、多水平Logistic、Probit和互補雙對數回歸模型;多值有序結果變量定性資料單、多水平累積Logistic、Probit和互補雙對數回歸模型;多值名義結果變量定性資料單、多水平擴展Logistic回歸模型,計數資料單、多水平Poisson和負二項回歸模型。在上述各情況下,還給出了同類問題的比較研究和SAS智能化實現及結果解釋。注:與本書配套的SASPAL軟件放在華信教育資源網www.hxedu.com.cn上,請按其內的“安裝和使用說明”操作。

    作者簡介

    胡良平,教授,博士生導師,現任軍事醫學科學院生物醫學統計學咨詢中心主任,國際一般繫統論研究會中國分會概率統計繫統專業理事會常務理事,第八屆中國現場統計研究會理事,中國生物醫學統計學會副會長,主編統計學專著16部,參編統計學專著8部;在全國各地做統計學學術報告100餘場,舉辦十餘期全國統計學培訓班;歸納並提煉出“八性”和“八思維”的統計學思想;獨創了逆向統計學教學法和統計學三型理論。

    目錄
    第1篇 回歸分析基礎知識
    第1章 緒論
    1.1 回歸分析簡介
    1.2 回歸分析的分類
    1.3 非線性回歸分析的應用
    1.4 數據結構與變量設置
    1.4.1 固定模式非線性回歸分析對應的
    數據結構
    1.4.2 非固定模式單水平非線性回歸
    分析對應的數據結構
    1.4.3 非固定模式多水平非線性回歸
    分析對應的數據結構
    1.5 試驗設計在回歸分析中的地位和
    作用

    第1篇 回歸分析基礎知識
    第1章 緒論
    1.1 回歸分析簡介
    1.2 回歸分析的分類
    1.3 非線性回歸分析的應用
    1.4 數據結構與變量設置
    1.4.1 固定模式非線性回歸分析對應的
    數據結構
    1.4.2 非固定模式單水平非線性回歸
    分析對應的數據結構
    1.4.3 非固定模式多水平非線性回歸
    分析對應的數據結構
    1.5 試驗設計在回歸分析中的地位和
    作用
    1.5.1 試驗設計在常規統計分析中的
    地位和作用
    1.5.2 試驗設計在回歸分析中的地位和
    作用
    1.6 回歸分析中常見錯誤的辨析與
    釋疑
    1.6.1 一重回歸分析中常見錯誤的辨析與
    釋疑
    1.6.2 多重回歸分析中常見錯誤的辨析與
    釋疑
    參考文獻
    第2章 直線回歸分析
    2.1 問題與數據
    2.2 分析與解答
    2.2.1 對例2?1資料的分析
    2.2.2 對例2?2資料的分析
    2.2.3 對例2?3資料的分析
    2.2.4 對例2?4資料的分析
    2.3 計算原理
    2.3.1 參數估計
    2.3.2 假設檢驗
    2.3.3 區間估計
    2.4 分析步驟
    2.4.1 分析要領
    2.4.2 基本步驟
    2.4.3 分析策略
    2.4.4 實施步驟
    參考文獻
    第3章 可直線化的曲線回歸分析
    3.1 問題與數據
    3.2 分析與解答
    3.2.1 對例3?1資料的分析
    3.2.2 對例3?2資料的分析
    3.2.3 對例3?3資料的分析
    3.2.4 對例3?4資料的分析
    3.2.5 對例3?5資料的分析
    3.2.6 對例3?6資料的分析
    3.3 計算原理
    3.3.1 常見曲線類型及其形狀
    3.3.2 變量變換方法
    3.3.3 擬合優度檢驗
    3.3.4 殘差分析
    3.3.5 相關指數
    3.4 分析步驟
    參考文獻
    第4章 多重線性回歸分析
    4.1 問題與數據
    4.2 分析與解答
    4.2.1 對例4?1資料的分析
    4.2.2 對例4?2資料的分析
    4.2.3 對例4?3資料的分析
    4.2.4 對例4?4資料的分析
    4.3 計算原理
    4.3.1 基本概念
    4.3.2 參數估計
    4.3.3 假設檢驗
    4.3.4 原因變量的篩選方法
    4.3.5 模型擬合效果的評價
    4.3.6 回歸診斷方法
    4.3.7 原因變量作用大小的評價
    4.4 分析步驟
    4.4.1 基本步驟
    4.4.2 分析策略
    4.4.3 實施步驟
    參考文獻第2篇 固定模式單水平非線性回歸分析
    第5章 固定模式非線性回歸分析簡介
    5.1 分析方法
    5.1.1 曲線直線化法
    5.1.2 非線性最小二乘法
    5.2 研究現狀
    5.3 分析策略
    5.4 模型擬合效果比較
    5.4.1 參數個數相同的模型
    5.4.2 參數個數不同的模型
    參考文獻
    第6章 二項型指數曲線模型
    6.1 問題與數據
    6.2 分析與解答
    6.3 計算原理
    6.3.1 曲線方程
    6.3.2 常見曲線形態
    6.3.3 計算方法
    6.4 分析步驟
    6.4.1 分析策略
    6.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第7章 三項型指數曲線模型
    7.1 問題與數據
    7.2 分析與解答
    7.3 計算原理
    7.3.1 曲線方程
    7.3.2 常見曲線形態
    7.3.3 計算方法
    7.4 分析步驟
    7.4.1 分析策略
    7.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第8章 二項型和三項型指數曲線模型的
    智能選擇
    8.1 問題與數據
    8.2 分析與解答
    8.3 適用情形
    8.4 分析步驟
    8.4.1 分析策略
    8.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第9章 Logistic生長曲線模型
    9.1 問題與數據
    9.2 分析與解答
    9.3 計算原理
    9.3.1 曲線方程
    9.3.2 常見曲線形態
    9.3.3 計算方法
    9.4 分析步驟
    9.4.1 分析策略
    9.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第10章 Gompertz生長曲線模型
    10.1 問題與數據
    10.2 分析與解答
    10.3 計算原理
    10.3.1 曲線方程
    10.3.2 常見曲線形態
    10.3.3 計算方法
    10.4 分析步驟
    10.4.1 分析策略
    10.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第11章 Richards生長曲線模型
    11.1 問題與數據
    11.2 分析與解答
    11.3 計算原理
    11.3.1 曲線方程
    11.3.2 常見曲線形態
    11.3.3 計算方法
    11.4 分析步驟
    11.4.1 分析策略
    11.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第12章 三種S型生長曲線模型的
    智能選擇
    12.1 問題與數據
    12.2 分析與解答
    12.3 適用情形
    12.4 分析步驟
    12.4.1 分析策略
    12.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第13章 Bleasdale?Nelder產量密度
    曲線模型
    13.1 問題與數據
    13.2 分析與解答
    13.3 計算原理
    13.3.1 曲線方程
    13.3.2 常見曲線形態
    13.3.3 計算方法
    13.4 分析步驟
    13.4.1 分析策略
    13.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第14章 Halliday產量密度曲線模型
    14.1 問題與數據
    14.2 分析與解答
    14.3 計算原理
    14.3.1 曲線方程
    14.3.2 常見曲線形態
    14.3.3 計算方法
    14.4 分析步驟
    14.4.1 分析策略
    14.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第15章 Farazdaghi?Harris產量密度
    曲線模型
    15.1 問題與數據
    15.2 分析與解答
    15.3 計算原理
    15.3.1 曲線方程
    15.3.2 常見曲線形態
    15.3.3 計算方法
    15.4 分析步驟
    15.4.1 分析策略
    15.4.2 實施步驟
    參考文獻
    第16章 三種產量密度曲線模型的智能
    選擇
    16.1 問題與數據
    16.2 分析與解答
    16.3 適用情形
    16.4 分析步驟
    16.4.1 分析策略
    16.4.2 實施步驟
    參考文獻第3篇 非固定模式單水平非線性回歸分析
    第17章 非固定模式單水平非線性回歸
    分析簡介
    17.1 分析方法
    17.2 研究現狀
    17.3 分析策略
    17.4 模型擬合效果比較
    17.4.1 信息準則類統計量
    17.4.2 預測準確度類統計量
    17.4.3 比較統計量的選擇
    參考文獻
    第18章 二值結果變量定性資料單水平
    Logistic回歸分析
    18.1 問題與數據
    18.2 分析與解答
    18.2.1 對例18?1資料的分析
    18.2.2 對例18?2資料的分析
    18.2.3 對例18?3資料的分析
    18.2.4 對例18?4資料的分析
    18.3 計算原理
    18.4 分析步驟
    18.4.1 現有不足
    18.4.2 分析策略
    18.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第19章 二值結果變量定性資料單水平
    Probit回歸分析
    19.1 問題與數據
    19.2 分析與解答
    19.2.1 對例19?1資料的分析
    19.2.2 對例19?2資料的分析
    19.3 計算原理
    19.4 分析步驟
    19.4.1 現有不足
    19.4.2 分析策略
    19.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第20章 二值結果變量定性資料單水平
    互補雙對數回歸分析
    20.1 問題與數據
    20.2 分析與解答
    20.2.1 對例20?1資料的分析
    20.2.2 對例20?2資料的分析
    20.3 計算原理
    20.4 分析步驟
    20.4.1 現有不足
    20.4.2 分析策略
    20.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第21章 三種二值結果變量定性資料
    單水平非線性回歸分析方法
    的智能選擇
    21.1 問題與數據
    21.2 分析與解答
    21.3 適用情形
    21.4 分析步驟
    21.4.1 現有不足
    21.4.2 分析策略
    21.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第22章 多值有序結果變量定性資料
    單水平累積Logistic回歸
    分析
    22.1 問題與數據
    22.2 分析與解答
    22.2.1 對例22?1資料的分析
    22.2.2 對例22?2資料的分析
    22.3 計算原理
    22.4 分析步驟
    22.4.1 現有不足
    22.4.2 分析策略
    22.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第23章 多值有序結果變量定性資料
    單水平累積Probit回歸分析
    23.1 問題與數據
    23.2 分析與解答
    23.2.1 對例23?1資料的分析
    23.2.2 對例23?2資料的分析
    23.3 計算原理
    23.4 分析步驟
    23.4.1 現有不足
    23.4.2 分析策略
    23.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第24章 多值有序結果變量定性資料
    單水平累積互補雙對數回歸
    分析
    24.1 問題與數據
    24.2 分析與解答
    24.2.1 對例24?1資料的分析
    24.2.2 對例24?2資料的分析
    24.3 計算原理
    24.4 分析步驟
    24.4.1 現有不足
    24.4.2 分析策略
    24.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第25章 三種多值有序結果變量定性
    資料單水平回歸分析方法的
    智能選擇
    25.1 問題與數據
    25.2 分析與解答
    25.3 適用情形
    25.4 分析步驟
    25.4.1 現有不足
    25.4.2 分析策略
    25.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第26章 多值名義結果變量定性資料
    單水平擴展Logistic回歸分析
    26.1 問題與數據
    26.2 分析與解答
    26.2.1 對例26?1資料的分析
    26.2.2 對例26?2資料的分析
    26.3 計算原理
    26.4 分析步驟
    26.4.1 現有不足
    26.4.2 分析策略
    26.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第27章 計數資料單水平Poisson回歸
    分析與負二項回歸分析
    27.1 問題與數據
    27.2 分析與解答
    27.2.1 對例27?1資料的分析
    27.2.2 對例27?2資料的分析
    27.3 計算原理
    27.4 分析步驟
    27.4.1 現有不足
    27.4.2 分析策略
    27.4.3 實施步驟
    參考文獻第4篇 非固定模式多水平非線性回歸分析
    第28章 非固定模式多水平非線性回歸
    分析簡介
    28.1 分析方法
    28.2 研究現狀
    28.3 分析策略
    28.4 模型擬合效果比較
    參考文獻
    第29章 二值結果變量定性資料多水平
    Logistic回歸分析
    29.1 問題與數據
    29.2 分析與解答
    29.2.1 對例29?1資料的分析
    29.2.2 對例29?2資料的分析
    29.3 計算原理
    29.4 分析步驟
    29.4.1 現有不足
    29.4.2 分析策略
    29.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第30章 二值結果變量定性資料多水平
    Probit回歸分析
    30.1 問題與數據
    30.2 分析與解答
    30.3 計算原理
    30.4 分析步驟
    30.4.1 現有不足
    30.4.2 分析策略
    30.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第31章 二值結果變量定性資料多水平
    互補雙對數回歸分析
    31.1 問題與數據
    31.2 分析與解答
    31.3 計算原理
    31.4 分析步驟
    31.4.1 現有不足
    31.4.2 分析策略
    31.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第32章 三種二值結果變量定性資料
    多水平回歸分析方法的智能
    選擇
    32.1 問題與數據
    32.2 分析與解答
    32.3 適用情形
    32.4 分析步驟
    32.4.1 現有不足
    32.4.2 分析策略
    32.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第33章 多值有序變量定性資料多水平
    累積Logistic回歸分析
    33.1 問題與數據
    33.2 分析與解答
    33.3 計算原理
    33.4 分析步驟
    33.4.1 現有不足
    33.4.2 分析策略
    33.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第34章 多值有序變量定性資料多水平
    累積Probit回歸分析
    34.1 問題與數據
    34.2 分析與解答
    34.3 計算原理
    34.4 分析步驟
    34.4.1 現有不足
    34.4.2 分析策略
    34.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第35章 多值有序變量定性資料多水平
    累積互補雙對數回歸分析
    35.1 問題與數據
    35.2 分析與解答
    35.3 計算原理
    35.4 分析步驟
    35.4.1 現有不足
    35.4.2 分析策略
    35.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第36章 三種多值有序變量定性資料
    多水平回歸分析方法的智能
    選擇
    36.1 問題與數據
    36.2 分析與解答
    36.3 適用情形
    36.4 分析步驟
    36.4.1 現有不足
    36.4.2 分析策略
    36.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第37章 多值名義變量定性資料多水平
    擴展Logistic回歸分析
    37.1 問題與數據
    37.2 分析與解答
    37.3 計算原理
    37.4 分析步驟
    37.4.1 現有不足
    37.4.2 分析策略
    37.4.3 實施步驟
    參考文獻
    第38章 計數資料多水平Poisson回歸
    分析與負二項回歸分析
    38.1 問題與數據
    38.2 分析與解答
    38.2.1 對例38?1資料的分析
    38.2.2 對例38?2資料的分析
    38.2.3 對例38?3資料的分析
    38.3 計算原理
    38.4 分析步驟
    38.4.1 現有不足
    38.4.2 分析策略
    38.4.3 實施步驟
    參考文獻
    附錄A 胡良平統計學著作及配套軟件
    簡介

    前言
    前 言
    迄今為止, 國內外出版的統計學著作已不計其數, 即便像直線回歸分析、非線性回歸分析這樣的統計學專著, 為數也已不少。其中,不乏理論性很強的佳作。然而,這些著作中的絕大部分都有一個共同特點,那就是“從頭至尾引經據典、公式推導”。每當讀者想運用回歸分析方法解決自己科研工作中的實際問題時,就會在下列三個方面犯愁:其一, 如何針對自己手頭上的資料和問題, 思路清晰而又理由充分地選用什麼樣的回歸模型擬合資料?其二,如何用國際上通用的統計軟件方便快捷地實現統計計算和解釋計算結果?其三, 當一個實際問題存在多個具有較高擬合度的統計模型時,如何由計算機自動化地進行比較後給出相對最優的擬合結果並給出相應的統計模型及評價結果?本書正是由於前述提及的客觀現實的存在以及廣大用戶(統計學工作者、特別是實際工作者)的迫切需求而應運而生。

    前 言
    迄今為止, 國內外出版的統計學著作已不計其數, 即便像直線回歸分析、非線性回歸分析這樣的統計學專著, 為數也已不少。其中,不乏理論性很強的佳作。然而,這些著作中的絕大部分都有一個共同特點,那就是“從頭至尾引經據典、公式推導”。每當讀者想運用回歸分析方法解決自己科研工作中的實際問題時,就會在下列三個方面犯愁:其一, 如何針對自己手頭上的資料和問題, 思路清晰而又理由充分地選用什麼樣的回歸模型擬合資料?其二,如何用國際上通用的統計軟件方便快捷地實現統計計算和解釋計算結果?其三, 當一個實際問題存在多個具有較高擬合度的統計模型時,如何由計算機自動化地進行比較後給出相對最優的擬合結果並給出相應的統計模型及評價結果?本書正是由於前述提及的客觀現實的存在以及廣大用戶(統計學工作者、特別是實際工作者)的迫切需求而應運而生。
    本書由4篇組成, 第1篇回歸分析基礎知識,由“緒論、直線回歸分析、可直線化的曲線回歸分析和多重線性回歸分析”共4章組成;第2篇固定模式單水平非線性回歸分析,由“固定模式非線性回歸分析簡介、二項型和三項型指數曲線模型及其最優模型的智能選擇”、“Logistic和Gompertz和Richards生長曲線模型及其最優模型的智能選擇”和“Bleasdale?Nelder和Halliday和Farazdaghi?Harris產量密度曲線模型及其最優模型的智能選擇”共12章組成;第3篇非固定模式單水平非線性回歸分析,由“非固定模式單水平非線性回歸分析簡介、二值結果變量定性資料單水平Logistic和Probit和互補雙對數回歸模型、三種二值結果變量定性資料單水平非線性回歸分析方法的智能選擇”、“多值有序結果變量定性資料單水平累積Logistic和Probit和互補雙對數回歸模型、三種多值有序結果變量定性資料單水平回歸分析方法的智能選擇”和“多值名義結果變量定性資料單水平擴展Logistic回歸模型和計數資料單水平Poisson及負二項回歸模型”共11章組成;第4篇非固定模式多水平非線性回歸分析,也由11章組成, 其內容與第3篇幾乎一一對應, 隻是將“單水平”改成“多水平”即可。全書總共38章。
    本書采用了三種呈現各章內容的形式:其一, 第1,5,17,28章共4章,以“緒論”或“簡介”的形式概述各篇的主要內容和注意事項;其二, 第8,12,16,21,25,32,36章共7章,以某幾種類似回歸分析方法“智能化選擇”的形式呈現, 各章均分為如下四節展開, 即“問題與數據、分析與解答、適用情形和分析步驟”;其三,其餘27章, 介紹每種具體回歸分析, 各章均分為如下4節展開, 即“問題與數據、分析與解答、計算原理和分析步驟”。
    本書的亮點在以下三個方面:其一, 從不同角度對非線性回歸模型進行劃分。既按“固定與非固定模式”劃分, 又按“單與多水平模型”劃分,還按“單與多自變量”劃分;其二, 比較和分析的SAS智能化實現。當類似回歸模型的個數≥2時, 對其進行了比較研究,並用SAS實現了智能化計算和輸出最優結果;其三, 充分體現了繫統性和完備性特點。在多自變量的場合下, 先按單和多水平模型劃分,又按定性結果變量的前兩種表現形式(二值和多值有序資料)劃分, 再按Logistic、Probit和互補雙對數三種模型建模,僅在這一部分中,全面組合共有2(單與多)*2(二值與多值有序)*3(Logistic、Probit和互補雙對數)=12個使用頻率高且非常實用的多重非線性回歸模型。
    本書的全部內容由筆者選定、設計、指導和修改, 由筆者的博士研究生高輝(於2012年畢業於軍事醫學科學院)完成,後又經過了筆者另一位已畢業博士研究生李長平(現為天津醫科大學醫學統計學副教授)和另一位碩士研究生郭晉(現為北京阜外心血管病醫院在讀博士研究生,已於2013年5月底通過博士學位論文答辯)認真審讀和修改, 由在讀博士研究生胡純嚴制作SASPAL軟件,最後由本書編委中其他成員幫助統稿和核查, 目的是使本書以盡可能少的錯誤和疏漏呈現在讀者的面前。值得一提的是,高輝花了多年的心血和時間, 堅持不懈地刻苦鑽研, 攻克了一個又一個技術難關,終於在博士畢業後不到一年時間內(其所在部隊工作任務十分繁忙)高質量地完成了全書的初稿, 不僅如此, 他還對初稿進行了多次反復自查,實乃令人敬佩、可喜可賀!
    由於筆者水平有限, 書中難免會出現這樣或那樣的不妥, 甚至錯誤之處, 懇請廣大讀者不吝賜教, 以便再版時修正。

    胡良平
    於北京軍事醫學科學院
    生物醫學統計學咨詢中心
    2013年6月



     
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