《实用医学多因素统计分析》

第一章多元正态分布及其参数的估计和检验1

1.1 随机向量及其分布1

1.2 多元正态分布及参数估计5

1.3 均值向量的假设检验10

第二章多元线性回归分析20

2.1 多元线性回归方程20

2.2 回归的残差分析36

2.3 自变量的选择48

第三章多元非线性回归分析55

3.1 Logistic回归55

3.2 条件Logistic回归59

3.3 Cox回归模型62

第四章判别分析67

4.1 距离判别分析67

4.2 Fisher判别分析71

4.3 Beyes判别分析76

4.4 逐步判别分析79

第五章聚类分析83

5.1 聚类统计量83

5.2 系统聚类法88

5.3 逐步聚类法96

5.4 有序样品聚类的Fisher最优分割法101

5.5 聚类分析应用中的几个问题105

第六章主成分分析108

6.1 基本思想108

6.2 主成分计算110

6.3 主成分性质113

6.4 主成分医学应用举例115

6.5 主成分回归与主成分聚类118

6.6 主成分应用说明120

第七章因子分析123

7.1 因子分析原理123

7.2 因子分析算法125

7.3 方差最大的正交旋转126

7.4 因子得分129

7.5 因子分析应用及与主成分关系131

第八章多元相关分析134

8.1 多元线性相关134

8.2 典型相关分析139

8.3 通径分析146

第九章信息分析154

9.1 熵154

9.2 熵在生命系统中的应用157

9.3 条件熵160

9.4 信息量162

9.5 医学应用举例164

附录矩阵代数知识171

1 矩阵及其运算171

2 行列式、秩和迹174

3 逆矩阵175

4 线性方程组177

5 特征根和特征向量179

6 正定阵和投影阵180

7 矩阵的分解183

8 矩阵的特殊运算184

9 矩阵微商和雅可比行列式185

参考文献189

后记190