本書概述了回歸分析的概念、分類、簡(jiǎn)單直線、曲線回歸分析和多重線性回歸分析、復(fù)雜固定模式和非固定模式曲線回歸分析、單水平和多水平多重曲線回歸分析。每種回歸分析方法都介紹了分析目的、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（問題與數(shù)據(jù)）、切入點(diǎn)（分析與解答）、統(tǒng)計(jì)模型（計(jì)算原理）、分析步驟（含SAS實(shí)現(xiàn)）。在固定模式單水平非線性回歸分析中，涉及的統(tǒng)計(jì)模型有：二項(xiàng)型和三項(xiàng)型指數(shù)曲線模型，Logistic、Gompertz和Richards生長曲線模型，Bleasdale?Nelder、Halliday和Farazdaghi?Harris產(chǎn)量密度曲線模型；在非固定模式單和多水平多重非線性回歸分析中，涉及的統(tǒng)計(jì)模型有：二值結(jié)果變量定性資料單、多水平Logistic、Probit和互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸模型；多值有序結(jié)果變量定性資料單、多水平累積Logistic、Probit和互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸模型；多值名義結(jié)果變量定性資料單、多水平擴(kuò)展Logistic回歸模型，計(jì)數(shù)資料單、多水平Poisson和負(fù)二項(xiàng)回歸模型。在上述各情況下，還給出了同類問題的比較研究和SAS智能化實(shí)現(xiàn)及結(jié)果解釋。注：與本書配套的SASPAL軟件放在華信教育資源網(wǎng)www.hxedu.com.cn上，請(qǐng)按其內(nèi)的“安裝和使用說明”操作。
1.基于SAS軟件來實(shí)現(xiàn)非線性回歸分析，是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)很有應(yīng)用前景的一大功能。2.作者具有豐富的教材寫作經(jīng)驗(yàn)，且進(jìn)行各種培訓(xùn)，致力于應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法的普及推廣。3.國內(nèi)介紹非線性回歸分析的著作很少，且這些為數(shù)不多的著作多聚焦于理論介紹，結(jié)合統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)這些分析方法的應(yīng)用性專著，則少之又少，本書正是針對(duì)實(shí)際工作者的應(yīng)用需求，并基于SAS軟件強(qiáng)大的編程功能，介紹如何自動(dòng)化、智能化地實(shí)現(xiàn)各種常見的非線性回歸分析方法，這些方法是廣大實(shí)際工作者迫切需要但又很難解決的內(nèi)容。
胡良平，教授，博士生導(dǎo)師，現(xiàn)任軍事醫(yī)學(xué)科學(xué)院生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)咨詢中心主任，國際一般系統(tǒng)論研究會(huì)中國分會(huì)概率統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)專業(yè)理事會(huì)常務(wù)理事，第八屆中國現(xiàn)場(chǎng)統(tǒng)計(jì)研究會(huì)理事，中國生物醫(yī)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)會(huì)副會(huì)長，主編統(tǒng)計(jì)學(xué)專著16部，參編統(tǒng)計(jì)學(xué)專著8部；在全國各地做統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)術(shù)報(bào)告100余場(chǎng)，舉辦十余期全國統(tǒng)計(jì)學(xué)培訓(xùn)班；歸納并提煉出“八性”和“八思維”的統(tǒng)計(jì)學(xué)思想；獨(dú)創(chuàng)了逆向統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)法和統(tǒng)計(jì)學(xué)三型理論。
第1篇 回歸分析基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 緒論
1.1 回歸分析簡(jiǎn)介
1.2 回歸分析的分類
1.3 非線性回歸分析的應(yīng)用
1.4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與變量設(shè)置
1.4.1 固定模式非線性回歸分析對(duì)應(yīng)的
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4.2 非固定模式單水平非線性回歸
分析對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4.3 非固定模式多水平非線性回歸
分析對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)在回歸分析中的地位和
作用
1.5.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)在常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析中的
第1篇 回歸分析基礎(chǔ)知識(shí)
第1章 緒論
1.1 回歸分析簡(jiǎn)介
1.2 回歸分析的分類
1.3 非線性回歸分析的應(yīng)用
1.4 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與變量設(shè)置
1.4.1 固定模式非線性回歸分析對(duì)應(yīng)的
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4.2 非固定模式單水平非線性回歸
分析對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.4.3 非固定模式多水平非線性回歸
分析對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
1.5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)在回歸分析中的地位和
作用
1.5.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)在常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析中的
地位和作用
1.5.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)在回歸分析中的地位和
作用
1.6 回歸分析中常見錯(cuò)誤的辨析與
釋疑
1.6.1 一重回歸分析中常見錯(cuò)誤的辨析與
釋疑
1.6.2 多重回歸分析中常見錯(cuò)誤的辨析與
釋疑
參考文獻(xiàn)
第2章 直線回歸分析
2.1 問題與數(shù)據(jù)
2.2 分析與解答
2.2.1 對(duì)例2?1資料的分析
2.2.2 對(duì)例2?2資料的分析
2.2.3 對(duì)例2?3資料的分析
2.2.4 對(duì)例2?4資料的分析
2.3 計(jì)算原理
2.3.1 參數(shù)估計(jì)
2.3.2 假設(shè)檢驗(yàn)
2.3.3 區(qū)間估計(jì)
2.4 分析步驟
2.4.1 分析要領(lǐng)
2.4.2 基本步驟
2.4.3 分析策略
2.4.4 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第3章 可直線化的曲線回歸分析
3.1 問題與數(shù)據(jù)
3.2 分析與解答
3.2.1 對(duì)例3?1資料的分析
3.2.2 對(duì)例3?2資料的分析
3.2.3 對(duì)例3?3資料的分析
3.2.4 對(duì)例3?4資料的分析
3.2.5 對(duì)例3?5資料的分析
3.2.6 對(duì)例3?6資料的分析
3.3 計(jì)算原理
3.3.1 常見曲線類型及其形狀
3.3.2 變量變換方法
3.3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.4 殘差分析
3.3.5 相關(guān)指數(shù)
3.4 分析步驟
參考文獻(xiàn)
第4章 多重線性回歸分析
4.1 問題與數(shù)據(jù)
4.2 分析與解答
4.2.1 對(duì)例4?1資料的分析
4.2.2 對(duì)例4?2資料的分析
4.2.3 對(duì)例4?3資料的分析
4.2.4 對(duì)例4?4資料的分析
4.3 計(jì)算原理
4.3.1 基本概念
4.3.2 參數(shù)估計(jì)
4.3.3 假設(shè)檢驗(yàn)
4.3.4 原因變量的篩選方法
4.3.5 模型擬合效果的評(píng)價(jià)
4.3.6 回歸診斷方法
4.3.7 原因變量作用大小的評(píng)價(jià)
4.4 分析步驟
4.4.1 基本步驟
4.4.2 分析策略
4.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)第2篇 固定模式單水平非線性回歸分析
第5章 固定模式非線性回歸分析簡(jiǎn)介
5.1 分析方法
5.1.1 曲線直線化法
5.1.2 非線性最小二乘法
5.2 研究現(xiàn)狀
5.3 分析策略
5.4 模型擬合效果比較
5.4.1 參數(shù)個(gè)數(shù)相同的模型
5.4.2 參數(shù)個(gè)數(shù)不同的模型
參考文獻(xiàn)
第6章 二項(xiàng)型指數(shù)曲線模型
6.1 問題與數(shù)據(jù)
6.2 分析與解答
6.3 計(jì)算原理
6.3.1 曲線方程
6.3.2 常見曲線形態(tài)
6.3.3 計(jì)算方法
6.4 分析步驟
6.4.1 分析策略
6.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第7章 三項(xiàng)型指數(shù)曲線模型
7.1 問題與數(shù)據(jù)
7.2 分析與解答
7.3 計(jì)算原理
7.3.1 曲線方程
7.3.2 常見曲線形態(tài)
7.3.3 計(jì)算方法
7.4 分析步驟
7.4.1 分析策略
7.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第8章 二項(xiàng)型和三項(xiàng)型指數(shù)曲線模型的
智能選擇
8.1 問題與數(shù)據(jù)
8.2 分析與解答
8.3 適用情形
8.4 分析步驟
8.4.1 分析策略
8.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第9章 Logistic生長曲線模型
9.1 問題與數(shù)據(jù)
9.2 分析與解答
9.3 計(jì)算原理
9.3.1 曲線方程
9.3.2 常見曲線形態(tài)
9.3.3 計(jì)算方法
9.4 分析步驟
9.4.1 分析策略
9.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第10章 Gompertz生長曲線模型
10.1 問題與數(shù)據(jù)
10.2 分析與解答
10.3 計(jì)算原理
10.3.1 曲線方程
10.3.2 常見曲線形態(tài)
10.3.3 計(jì)算方法
10.4 分析步驟
10.4.1 分析策略
10.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第11章 Richards生長曲線模型
11.1 問題與數(shù)據(jù)
11.2 分析與解答
11.3 計(jì)算原理
11.3.1 曲線方程
11.3.2 常見曲線形態(tài)
11.3.3 計(jì)算方法
11.4 分析步驟
11.4.1 分析策略
11.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第12章 三種S型生長曲線模型的
智能選擇
12.1 問題與數(shù)據(jù)
12.2 分析與解答
12.3 適用情形
12.4 分析步驟
12.4.1 分析策略
12.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第13章 Bleasdale?Nelder產(chǎn)量密度
曲線模型
13.1 問題與數(shù)據(jù)
13.2 分析與解答
13.3 計(jì)算原理
13.3.1 曲線方程
13.3.2 常見曲線形態(tài)
13.3.3 計(jì)算方法
13.4 分析步驟
13.4.1 分析策略
13.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第14章 Halliday產(chǎn)量密度曲線模型
14.1 問題與數(shù)據(jù)
14.2 分析與解答
14.3 計(jì)算原理
14.3.1 曲線方程
14.3.2 常見曲線形態(tài)
14.3.3 計(jì)算方法
14.4 分析步驟
14.4.1 分析策略
14.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第15章 Farazdaghi?Harris產(chǎn)量密度
曲線模型
15.1 問題與數(shù)據(jù)
15.2 分析與解答
15.3 計(jì)算原理
15.3.1 曲線方程
15.3.2 常見曲線形態(tài)
15.3.3 計(jì)算方法
15.4 分析步驟
15.4.1 分析策略
15.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第16章 三種產(chǎn)量密度曲線模型的智能
選擇
16.1 問題與數(shù)據(jù)
16.2 分析與解答
16.3 適用情形
16.4 分析步驟
16.4.1 分析策略
16.4.2 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)第3篇 非固定模式單水平非線性回歸分析
第17章 非固定模式單水平非線性回歸
分析簡(jiǎn)介
17.1 分析方法
17.2 研究現(xiàn)狀
17.3 分析策略
17.4 模型擬合效果比較
17.4.1 信息準(zhǔn)則類統(tǒng)計(jì)量
17.4.2 預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度類統(tǒng)計(jì)量
17.4.3 比較統(tǒng)計(jì)量的選擇
參考文獻(xiàn)
第18章 二值結(jié)果變量定性資料單水平
Logistic回歸分析
18.1 問題與數(shù)據(jù)
18.2 分析與解答
18.2.1 對(duì)例18?1資料的分析
18.2.2 對(duì)例18?2資料的分析
18.2.3 對(duì)例18?3資料的分析
18.2.4 對(duì)例18?4資料的分析
18.3 計(jì)算原理
18.4 分析步驟
18.4.1 現(xiàn)有不足
18.4.2 分析策略
18.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第19章 二值結(jié)果變量定性資料單水平
Probit回歸分析
19.1 問題與數(shù)據(jù)
19.2 分析與解答
19.2.1 對(duì)例19?1資料的分析
19.2.2 對(duì)例19?2資料的分析
19.3 計(jì)算原理
19.4 分析步驟
19.4.1 現(xiàn)有不足
19.4.2 分析策略
19.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第20章 二值結(jié)果變量定性資料單水平
互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸分析
20.1 問題與數(shù)據(jù)
20.2 分析與解答
20.2.1 對(duì)例20?1資料的分析
20.2.2 對(duì)例20?2資料的分析
20.3 計(jì)算原理
20.4 分析步驟
20.4.1 現(xiàn)有不足
20.4.2 分析策略
20.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第21章 三種二值結(jié)果變量定性資料
單水平非線性回歸分析方法
的智能選擇
21.1 問題與數(shù)據(jù)
21.2 分析與解答
21.3 適用情形
21.4 分析步驟
21.4.1 現(xiàn)有不足
21.4.2 分析策略
21.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第22章 多值有序結(jié)果變量定性資料
單水平累積Logistic回歸
分析
22.1 問題與數(shù)據(jù)
22.2 分析與解答
22.2.1 對(duì)例22?1資料的分析
22.2.2 對(duì)例22?2資料的分析
22.3 計(jì)算原理
22.4 分析步驟
22.4.1 現(xiàn)有不足
22.4.2 分析策略
22.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第23章 多值有序結(jié)果變量定性資料
單水平累積Probit回歸分析
23.1 問題與數(shù)據(jù)
23.2 分析與解答
23.2.1 對(duì)例23?1資料的分析
23.2.2 對(duì)例23?2資料的分析
23.3 計(jì)算原理
23.4 分析步驟
23.4.1 現(xiàn)有不足
23.4.2 分析策略
23.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第24章 多值有序結(jié)果變量定性資料
單水平累積互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸
分析
24.1 問題與數(shù)據(jù)
24.2 分析與解答
24.2.1 對(duì)例24?1資料的分析
24.2.2 對(duì)例24?2資料的分析
24.3 計(jì)算原理
24.4 分析步驟
24.4.1 現(xiàn)有不足
24.4.2 分析策略
24.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第25章 三種多值有序結(jié)果變量定性
資料單水平回歸分析方法的
智能選擇
25.1 問題與數(shù)據(jù)
25.2 分析與解答
25.3 適用情形
25.4 分析步驟
25.4.1 現(xiàn)有不足
25.4.2 分析策略
25.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第26章 多值名義結(jié)果變量定性資料
單水平擴(kuò)展Logistic回歸分析
26.1 問題與數(shù)據(jù)
26.2 分析與解答
26.2.1 對(duì)例26?1資料的分析
26.2.2 對(duì)例26?2資料的分析
26.3 計(jì)算原理
26.4 分析步驟
26.4.1 現(xiàn)有不足
26.4.2 分析策略
26.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第27章 計(jì)數(shù)資料單水平Poisson回歸
分析與負(fù)二項(xiàng)回歸分析
27.1 問題與數(shù)據(jù)
27.2 分析與解答
27.2.1 對(duì)例27?1資料的分析
27.2.2 對(duì)例27?2資料的分析
27.3 計(jì)算原理
27.4 分析步驟
27.4.1 現(xiàn)有不足
27.4.2 分析策略
27.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)第4篇 非固定模式多水平非線性回歸分析
第28章 非固定模式多水平非線性回歸
分析簡(jiǎn)介
28.1 分析方法
28.2 研究現(xiàn)狀
28.3 分析策略
28.4 模型擬合效果比較
參考文獻(xiàn)
第29章 二值結(jié)果變量定性資料多水平
Logistic回歸分析
29.1 問題與數(shù)據(jù)
29.2 分析與解答
29.2.1 對(duì)例29?1資料的分析
29.2.2 對(duì)例29?2資料的分析
29.3 計(jì)算原理
29.4 分析步驟
29.4.1 現(xiàn)有不足
29.4.2 分析策略
29.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第30章 二值結(jié)果變量定性資料多水平
Probit回歸分析
30.1 問題與數(shù)據(jù)
30.2 分析與解答
30.3 計(jì)算原理
30.4 分析步驟
30.4.1 現(xiàn)有不足
30.4.2 分析策略
30.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第31章 二值結(jié)果變量定性資料多水平
互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸分析
31.1 問題與數(shù)據(jù)
31.2 分析與解答
31.3 計(jì)算原理
31.4 分析步驟
31.4.1 現(xiàn)有不足
31.4.2 分析策略
31.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第32章 三種二值結(jié)果變量定性資料
多水平回歸分析方法的智能
選擇
32.1 問題與數(shù)據(jù)
32.2 分析與解答
32.3 適用情形
32.4 分析步驟
32.4.1 現(xiàn)有不足
32.4.2 分析策略
32.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第33章 多值有序變量定性資料多水平
累積Logistic回歸分析
33.1 問題與數(shù)據(jù)
33.2 分析與解答
33.3 計(jì)算原理
33.4 分析步驟
33.4.1 現(xiàn)有不足
33.4.2 分析策略
33.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第34章 多值有序變量定性資料多水平
累積Probit回歸分析
34.1 問題與數(shù)據(jù)
34.2 分析與解答
34.3 計(jì)算原理
34.4 分析步驟
34.4.1 現(xiàn)有不足
34.4.2 分析策略
34.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第35章 多值有序變量定性資料多水平
累積互補(bǔ)雙對(duì)數(shù)回歸分析
35.1 問題與數(shù)據(jù)
35.2 分析與解答
35.3 計(jì)算原理
35.4 分析步驟
35.4.1 現(xiàn)有不足
35.4.2 分析策略
35.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第36章 三種多值有序變量定性資料
多水平回歸分析方法的智能
選擇
36.1 問題與數(shù)據(jù)
36.2 分析與解答
36.3 適用情形
36.4 分析步驟
36.4.1 現(xiàn)有不足
36.4.2 分析策略
36.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第37章 多值名義變量定性資料多水平
擴(kuò)展Logistic回歸分析
37.1 問題與數(shù)據(jù)
37.2 分析與解答
37.3 計(jì)算原理
37.4 分析步驟
37.4.1 現(xiàn)有不足
37.4.2 分析策略
37.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
第38章 計(jì)數(shù)資料多水平Poisson回歸
分析與負(fù)二項(xiàng)回歸分析
38.1 問題與數(shù)據(jù)
38.2 分析與解答
38.2.1 對(duì)例38?1資料的分析
38.2.2 對(duì)例38?2資料的分析
38.2.3 對(duì)例38?3資料的分析
38.3 計(jì)算原理
38.4 分析步驟
38.4.1 現(xiàn)有不足
38.4.2 分析策略
38.4.3 實(shí)施步驟
參考文獻(xiàn)
附錄A 胡良平統(tǒng)計(jì)學(xué)著作及配套軟件
簡(jiǎn)介
新書資訊