下册 583
第六部分 数据分析：回归方法和模型的建立第十一章 线性回归和相关 583
11.1 引言和案例 583
11.2 估计模型中的参数 592
11.3 回归参数的推断 612
11.4 利用回归预测新的y值 623
11.5 线性回归中拟合不足的考察 633
11.6 逆回归问题（校准） 640
11.7 相关 649
11.8 小结 660
重要公式 661
补充练习 663
第十二章 多元回归与一般线性模型 679
12.1 引言和案例 679
12.2 一般线性模型 688
12.3 估计多元回归系数 690
12.4 多元回归中的推断 713
12.5 回归系数子集的检验 726
12.6 用多元回归进行的预测 736
12.7 比较几条回归线的斜率 741
12.8 Logistic回归 747
12.9 多元回归的一些理论结果（任选） 756
12.10 小结 759
重要公式 760
补充练习 761
第十三章 多元回归续论 781
13.1 引言和案例 781
13.2 变量的挑选（第一步） 784
13.3 模型形式的确定（第二步） 806
13.4 模型假设的检查（第三步） 840
13.5 小结 866
重要公式 867
补充练习 867
第七部分 试验设计与方差分析 923
第十四章 试验和研究的设计概念 923
14.1 引言 923
14.2 研究的类型 924
14.3 设计的试验：术语 925
14.4 控制试验误差 929
14.5 试验单元对处理的随机化 934
14.6 确定重复试验的次数 938
14.7 小结 942
第十五章 标准设计的方差分析 948
15.1 引言和案例 948
15.2 单因子的完全随机化设计 951
15.3 随机化完全区组设计 955
15.4 拉丁方设计 974
15.5 完全随机化设计中的因子处理结构 988
15.6 随机化完全区组设计中的因子处理结构 1014
15.7 处理差异的估计和处理均值的比较 1016
15.8 小结 1023
重要公式 1023
补充练习 1024
第十六章 协方差分析 1048
16.1 引言和案例 1048
16.2 具有一个协变量的完全随机化设计 1051
16.3 外推问题 1064
16.4 多维协变量和更复杂的设计 1068
16.5 小结 1077
补充练习 1077
第十七章 一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析 1083
17.1 引言和案例 1083
17.2 具有随机处理效应的单因子试验：随机效应模型 1086
17.3 随机效应模型的扩充 1091
17.4 混合效应模型 1100
17.5 计算期望均方的规则 1110
17.6 套抽样和裂区设计 1121
17.7 小结 1132
补充练习 1132
第十八章 重复测量与交叉设计 1139
18.1 引言和案例 1139
18.2 有重复观测的单因子试验 1144
18.3 一个因子有重复观测的两因子试验 1146
18.4 交叉设计 1157
18.5 小结 1161
补充练习 1161
第十九章 一些非平衡设计的方差分析 1168
19.1 引言和案例 1168
19.2 有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计 1170
19.3 有缺失数据的拉丁方设计 1176
19.4 平衡不完全区组（BIB）设计 1181
19.5 小结 1191
重要公式 1192
补充练习 1193
第二十章 分析结果的传达和备案 1198
20.1 引言 1198
20.2 做好传达沟通工作所面临的困难 1198
20.3 传达的障碍：图形的歪曲 1200
20.4 传达的障碍：有偏抽样 1203
20.5 传达的障碍：样本容量 1205
20.6 为统计分析准备数据 1206
20.7 统计分析的指导原则和报告 1209
20.8 文档和结果的保存 1210
20.9 小结 1211
补充练习 1211
附录统计表 1212
参考文献 1281
索引 1286
译后记 1305