生物数学模型的统计学基础PDF电子书下载

第一章 一元线性模型 1

1.1 一元线性模型的基本理论 1

1.2 一元线性模型的应用 18

1.3 交互作用和因子分析的方差类型 47

1.4 附录 52

第二章 广义一元线性模型 56

2.1 广义一元线性模型的基本理论 57

2.2 广义医院线性模型与多元线性模型 68

2.3 多元线性模型的例子 75

2.4 误差与自便量的函数成正比的线性模型 83

2.5 具有自回归误差结构的广义线性模型 89

2.6 具有组合误差结构的广义线性模型 94

2.7 组合误差结构模型的适用条件和模拟计算精度 98

2.8 附录 99

第三章 似乎不相关线性模型 102

3.1 似乎不相关方程的概念 102

3.2 似乎不相关模型中的参数估计 106

3.3 似乎不相关模型的假设检验 116

3.4 似乎不相关模型的随机模拟实验 119

3.5 带限制的似乎不相关模型 124

3.6 附录 128

第四章 联立方程组模型 130

4.1 联立方程组模型的定义 131

4.2 联立方程组模型的可识别性 139

4.3 联立方程组模型中的参数估计方法 145

4.4 随机模拟实验 158

4.5 附录 164

第五章 一元线性混合模型 168

5.1 一元线性混合模型的基本概念 168

5.2 线性混合模型中的参数估计 178

5.3 线性混合模型中随机参数的估计和假设检验 188

5.4 混合模型附录 190

第六章 线性度量误差模型 195

6.1 度量误差模型的基本概念 196

6.2 一元线性度量误差模型 202

6.3 一个线性关系的多元线性度量误差模型 207

6.4 多个线性关系的度量误差模型 209

6.5 多元线性度量误差模型与联立方程组模型 212

6.6 附录 220

第七章 非线性度量误差模型和生物数学模型系的参数估计 234

7.1 非线性度量误差模型 234

7.2 生物数学模型 240

7.3 二步非线性度量模型方法 245

7.4 例：度量误差模型方法与其他方法的数字比较 249

第八章 模型诊断 262

8.1 引言 262

8.2 残差分析 267

8.3 模型自变量旋子的几个方法 276

8.4 比较模型优良性的再抽样方法 285

8.5 选择模型的若干准则 296

附录 矩阵的运算 298

参考文献 314