《医用多元分析》求取 ⇩

第一章 Hotelling T2检验1

1.1 Student t 检验的回顾1

1.2 Hotelling T2检验的基本概念2

1.3 检验一样本是否来自均向量为μ0的p元正态总体N(μ0，Σ)4

1.4 检验两样本是否来自同一多元正态总体8

1.5 多个多元正态总体间的两两比较12

第二章 多元线性回归17

2.1 直线回归的回顾17

2.2 多元线性回归的基本概念19

2.3 多元回归方程的建立20

2.4 多元回归方程的假设检验24

2.5 决定系数及剩余标准差29

2.6 标准偏回归系数31

2.7 偏回归系数间的比较33

2.8 区间估计35

2.9 两个或多个回归方程的比较37

2.10 多元回归在医学上的应用48

2.11 应用多元回归分析的注意点49

第三章 多元线性相关52

3.1 简单线性相关的回顾52

3.2 偏相关系数53

3.3 多元相关系数58

3.4 多个变量之间的等级相关59

3.5 和谐性系数w与等级相关系数rs之间的关系66

3.6 两群之间的和谐性68

第四章 逐步回归分析74

4.1 逐步回归分析的基本概念74

4.2 逐步回归分析的计算步骤76

4.3 指标的数量化91

4.4 逐步回归分析在医学上的应用95

4.5 几点讨论99

4.6 前进法与后退法102

4.6 Sk序列求一切可能回归107

第五章 判别分析110

5.1 判别分析的基本概念110

5.2 Fisher两类判别111

5.3 Bayes多类判别119

5.4 逐步判别分析128

5.5 最大似然法145

5.6 两类间的训练迭代法155

5.7 多类间的训练迭代法161

第六章 聚类分析166

6.1 聚类分析的意义166

6.2 聚类统计量166

6.3 系统聚类法170

6.4 逐步聚类法185

6.5 模糊聚类法195

6.6 有序样品的聚类203

7.1 主成分分析的意义219

第七章 主成分分析219

7.2 主成分的计算220

7.3 特征根和特征向量223

7.4 主成分的贡献率227

7.5 因子负荷量和公因子方差233

7.6 主成分的选定与回代234

7.7 主成分分析的医学应用235

8.2 典型相关系数和典型变量242

8.1 典型相关分析的意义242

第八章 典型相关分析242

8.3 典型相关分析的计算方法246

8.4 典型相关系数的显著性检验252

8.5 典型变量间的关系255

8.6 典型相关分析的医学应用256

附表1 相关系数界值表261

附表2 x？界值表262

参考文献264