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高级班教学 |
章节名称 |
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详细讲解 |
第1章 方差分析模型 |
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第2章 常用实验设计分析方法 |
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简介 |
第3章 多元方差分析与重复测量方差分析 |
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第4章 线性混合模型 |
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简介 |
第5章 广义线性模型，广义估计方程与广义线性混合模型 |
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高级班教学 |
章节名称 |
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详细讲解 |
第6章 多重线性回归模型 |
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6.6 自动线性建模 |
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详细讲解 |
第7章 线性回归的衍生模型 |
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第8章 路径分析入门 |
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8.3 偏最小二乘法 |
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详细讲解 |
第9章 非线性回归模型 |
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详细讲解 |
第10章 二分类logistic回归模型 |
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简介 |
第11章 多分类、配对logistic回归与PROBIT回归模型 |
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第12章 对数线性模型与Poisson回归模型 |
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高级班教学 |
章节名称 |
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详细讲解 |
第13章 主成分分析、因子分析与多维偏好分析 |
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13.4 分类数据的主成份分析（多维偏好分析） |
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详细讲解 |
第14章 对应分析 |
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第15章 典型相关分析 |
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15.3 基于最优尺度变换的非线性典型相关分析 |
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详细讲解 |
第16章 多维尺度分析 |
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简介 |
16.4 多维展开模型 |
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详细讲解 |
第17章 聚类分析 |
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详细讲解 |
第18章 经典判别分析 |
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简介 |
第19章 智能判别分析方法：树模型与最邻近元素法 |
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简介 |
第20章 智能判别分析方法：神经网络 |
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高级班教学 |
章节名称 |
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详细讲解 |
第21章 信度分析 |
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第22章 结合分析 |
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详细讲解 |
第23章 时间序列模型 |
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详细讲解 |
第24章 生存分析 |
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第25章 缺失值分析 |
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25.4 多重填充（MI） |
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高级班教学 |
章节名称 |
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详细讲解 |
附录1 常见多变量/多元统计分析方法分类图 |
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附录2 全书案例及分析模型索引 |