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属性数据分析
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社会科学

  • 电子书积分:11 积分如何计算积分?
  • 作 者:王静龙,梁小筠,王黎明编著
  • 出 版 社:北京:高等教育出版社
  • 出版年份:2013
  • ISBN:9787040376210
  • 页数:253 页
图书介绍:本书共分九章,第一章介绍属性数据的描述性统计分析方法,第二章介绍分类数据的统计推断方法,第三、四和五章介绍交叉分类数据,即列联表的统计推断方法,第六章介绍逻辑斯蒂线性回归模型,第七章介绍对数线性回归模型,第八章介绍对应分析,第九章介绍贝叶斯统计推断。本书在选材时,注意到应用统计软件,例如EXCEL、MINITAB、SPSS和SAS等的需要。书中收集、编写了大量的例子,它们反映了属性数据应用的很多方面的问题,也是各种统计方法如何运用的示范。可作为高等学校统计类专业的教学用书,也可作为社会学、心理学、人口学、市场学和医学等领域研究人员的参考用书。
《属性数据分析》目录

第一章 属性数据 1

1.1数据 1

1.2属性数据的描述性统计 2

1.2.1表格法 2

1.2.2图示法 6

1.2.3数值法 9

1.3属性数据的概率分布 15

1.3.1 (0-1)分布 16

1.3.2二项分布 16

1.3.3多项分布 21

1.3.4泊松分布 22

1.3.5负二项分布 26

习题一 28

第二章 单一属性分类数据 30

2.1分类数据的检验 30

2.1.1分类数据的x2检验 31

2.1.2分类数据的似然比检验 33

2.2带参数的分类数据的检验 36

2.2.1带参数的分类数据的x2检验 36

2.2.2带参数的分类数据的似然比检验 39

习题二 40

第三章 四格表 42

3.1四格表 42

3.1.1四格表的抽样方式 43

3.1.2独立与不相关 45

3.2四格表的检验问题 48

3.2.1四格表检验问题的解 49

3.2.2连续性修正 51

3.2.3四格表独立性检验问题的似然比检验 54

3.2.4总的样本容量给定时四格表的检验问题 57

3.2.5完全随机时四格表的检验问题 61

3.3四格表的费希尔检验 62

3.3.1费希尔精确检验 62

3.3.2 Mantel Haenszelx2检验 67

3.4四格表的优比检验法 69

3.5边缘齐性检验 71

习题三 73

第四章 二维列联表 80

4.1二维列联表 80

4.2二维列联表的检验问题 82

4.2.1二维列联表的x2检验 82

4.2.2二维列联表的似然比检验 83

4.3相合性的度量和检验 84

4.3.1 Kendall-τ系数 88

4.3.2 Gamma系数 89

4.3.3 Somers d系数 89

4.3.4相合性检验 92

4.4方表一致性的度量和检验 94

4.4.1一致性的度量 95

4.4.2一致性的检验 96

4.5不完备列联表 97

4.5.1列联表的独立性 97

4.5.2不完备列联表的拟独立性 98

4.5.3拟独立的不完备列联表的极大似然估计 99

4.5.4不完备列联表拟独立性的检验问题 103

习题四 105

第五章 高维列联表 112

5.1高维列联表的压缩和分层 112

5.1.1列联表的压缩 113

5.1.2列联表的分层 114

5.2高维列联表的条件独立性检验 119

5.3高维列联表的独立性检验 124

5.4 Cochran-Mantel-Haenszel和Breslow-Day检验 130

5.4.1条件相合性的检验 131

5.4.2 Breslow-Dayx2检验 133

5.5有偏比较 135

5.5.1抽样调查数据的分析 135

5.5.2实验数据的分析 137

5.5.3观察数据的分析 138

5.6高维列联表的独立性和相关性 142

5.6.1三维列联表的独立性 142

5.6.2三维列联表的相关性 144

5.7不完备高维列联表 149

习题五 152

第六章 逻辑斯谛回归模型 157

6.1逻辑斯谛回归模型 157

6.1.1逻辑斯谛变换 158

6.1.2逻辑斯谛线性回归模型 159

6.2含有名义数据的逻辑斯谛回归模型 163

6.2.1名义数据的赋值 163

6.2.2含有名义数据的逻辑斯谛回归模型 164

6.3含有有序数据的逻辑斯谛回归模型 165

6.4逻辑斯谛判别分析 168

6.5多项逻辑斯谛回归模型 170

习题六 174

第七章 对数线性模型 179

7 1引言 179

7.2广义线性模型 180

7.3二维列联表的对数线性模型 183

7.4高维列联表的对数线性模型 184

7.5不完备列联表的对数线性模型 189

习题七 191

第八章 列联表的对应分析 193

8.1二维列联表的对应分析 193

8.2高维列联表的对应分析 202

习题八 207

第九章 属性数据的贝叶斯统计推断 209

9.1贝叶斯统计推断概要 209

9.2二项分布的贝叶斯统计推断 213

9.2.1二项分布b(n,p)的未知参数p的先验分布 213

9.2.2后验分布 215

9.2.3贝叶斯推断 218

9.2.4贝塔-二项分布 220

9.3泊松分布的贝叶斯统计推断 223

习题九 227

附录 229

附录1帕雷托原则 229

附录2 GS指数和熵的最大值 230

附录3 Pearson x2定理的证明 232

附录4 -21n(?)与x2统计量有相同的渐近x2(r-1)分布的证明 234

附录5第三章的(3.2.3)式的渐近正态性的证明 235

附录6似然比检验统计量的可分解性 236

附录7优比 241

附录8第四章的(4.4.2) 、(4.4.3)和(4.4.5)等三式的证明 242

附录9三维列联表条件独立性检验问题 244

附录10三维列联表的独立性检验问题似然比检验统计量的可分解性 245

附录11第五章的(5.4.5)式的证明 247

附录12 Simpson悖论 248

附录13 Probit变换和双对数变换 249

附录14估计In(P/(1-P)) 251

参考文献 253

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