属性数据分析引论

属性数据分析引论
内容简介:

《属性数据分析引论(第2版)》的起点较低,仅仅要求读者具有基础统计课程的知识,包括参数估计、假设检验、回归分析模型及方差分析模型。全书分为十一章,分别介绍了与属性数据有关的统计学基础知识,列联表的相关知识,广义线性模型理论,logistic回归模型的理论、应用及其推广,对数线性模型,配对数据模型,聚簇关联响应的建模,广义线性混合模型以及属性数据分析方法的发展史。

《属性数据分析引论(第2版)》内容详尽而不失精炼,整个体系力求完整而不失紧凑,语言深入浅出,通俗易懂。配备了大量经典案例,每章附有适量习题。这些习题编排精心,由浅人深,能够引导读者进一步凝练正文内容,锻炼解决实际问题的能力。《属性数据分析引论(第2版)》约有100个实际案例,同时附有每种统计方法的SAS及SPSS的实现过程。


Distinguished Professor of Statistics, University of Florida

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  • iphyer
    04-02
    经典理论的集大成,可惜经典理论都需要假设分布。
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