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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