《数值诊断的统计方法》

第一章绪论1

§1.1计算机数值诊断的意义1

目 录1

§1.2计算机数值诊断的方法4

§1.3计算机数值诊断的前景7

第二章医学资料的汇集与整理11

§2.1计算机数值诊断所需要的基本资料11

§2.2病例选择的方法和要求18

§2.3病例分析中两个重要的特征数22

§2.4两组病例的相关性特征33

§2.5频率的稳定性38

§3.1事件与概率42

第三章 贝叶斯定理和最大可能度法42

§3.2条件概率与贝叶斯定理47

§3.3利用贝叶斯公式作鉴别诊断的方法56

§3.4最大可能度法与评分法65

§3.5贝叶斯公式在逐次问诊中的应用72

第四章回归分析与逐步回归分析方法79

§4.1回归分析的意义79

§4.2一元线性回归分析方法80

§4.3多元线性回归分析方法90

§4.4线性方程组的解法101

§4.5逐步回归分析方法111

§4.6用逐步回归分析方法作肝脏病的鉴别诊断123

§5.1判别分析的意义131

第五章判别分析与逐步判别分析方法131

§5.2用训练迭代法寻求判别式135

§5.3费歇意义下的两类间的判别分析141

§5.4贝叶斯意义下多类间判别分析152

§5.5逐步判别分析方法157

§5.6用逐步判别分析做肝脏病的鉴别诊断168

§5.7用逐步判别分析做心脏病的鉴别诊断170

第六章数量化理论与方法174

§6.1数量化理论的意义174

§6.2数量化理论Ⅰ176

§6.3数量化理论Ⅰ在肝脏病鉴别诊断中的应用184

§6.4数量化理论Ⅱ189

§7.1模糊集合的基本概念195

第七章模糊集合论与数值诊断195

§7.2隶属原则与数值诊断的直接方法199

§7.3贴近原则在数值诊断中的应用204

§7.4模糊变换与综合评判206

§7.5基于模糊积分的数值诊断模型209

第八章病例分类和症状选择213

§8.1病例分类和症状选择的意义213

§8.2相似系数与距离215

§8.3系统聚类法222

§8.4逐步聚类法231

§8.5模糊聚类的分析方法240

§8.6运用模糊聚类分析压缩临床症状资料247

§8.7利用熵函数压缩和选择症状资料252

§8.8运用方差分析选择症状变量257