应用线统计模型(下英文原书第5版)/国外实用统计丛书
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作者(美)迈克尔H.库特纳(Michael H.Kut
出版社机械工业出版社
ISBN9787111526049
出版时间2016-04
装帧其他
开本其他
定价98元
货号3517223
上书时间2024-10-18
商品详情
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目录
英文影印版序
前言
第4部分 单因子研究的分析和设计
第15章
试验和观测研究的设计引入
15.1 试验研究、观测研究和因果关系
试验研究
观测研究
混合试验研究与观测研究
15.2 试验研究：基本概念
因子
交叉和嵌套因子
处理
处理的选择
试验单元
样本量和复制
随机化
约束随机化：区组化
测量
15.3 标准试验设计概述
完全随机设计
析因试验
随机全区组设计
嵌套因子
重复测度设计
不完全区组设计
二阶和分式析因实验
响应面实验
15.4 观测研究设计
截面研究
前瞻性研究
回顾性研究
匹配
15.5 案例研究：逐对比较试验
15.6 结束语
引用的参考文献
问题
练习题
第16章
单因子研究
16.1 单因子试验和观测研究
16.2 回归分析和方差分析的关系
说明
两类模型的选择
16.3 单因子ANOVA模型
方格法模型
模型的重要性质
ANOVA模型是线性模型
因子水平平均数的解释
区分ANOVA模型Ⅰ和模型Ⅱ
16.4 ANOVA模型的拟合
符号
最小二乘法和最大似然估计
残差
16.5 方差分析
SSTO的分块
自由度的分解
均方
方差分析表
期望均方
16.6 因子水平平均数相等性的F检验
检验统计量
F*的分布
决策规则的构造
16.7 模型的交错公式
因子效应模型
μ.的定义
因子水平平均数相等性检验
16.8 方差单因子分析的回归法
具有未加权平均数的因子效应模型
具有加权平均数的因子效应模型
方格法模型
16.9 随机化检验
16.10 功效方法的样本设计
F检验的功效
用表B.12进行单因子研究
用表B.12进行进一步观测
16.11 寻找最佳处理的样本量设计
引用的参考文献
问题
练习题
课题
实例研究
第17章
因子水平平均数分析
17.1 引言
17.2 估计因子水平平均数的作图
线形图
条形图和主效应图
17.3 因子水平平均数的估计和检验
单因子水平平均数的推断
双因子水平平均数的差分推断
因子水平平均数的比较推断
因子水平平均数的线性组合推断
17.4 联合推断过程的要求
17.5 Tukey多重比较方法
学生化系列分布
联合估计
联合检验
例1：相等样本量
例2：不相等样本量
17.6 Scheffé多重比较方法
联合估计
联合检验
Tukey方法和Scheffé方法的比较
17.7 Bonferroni多重比较方法
联合估计
联合检验
Tukey方法、Scheffé方法和
Bonferroni方法的比较
方法的分析
17.8 样本量估计方法设计
例1：相等样本量
例2：不相等样本量
17.9 因子定量时的因子效应分析
引用的参考文献
问题
练习题
课题
实例研究
第18章
ANOVA诊断和修正测度
18.1 残差分析
残差
残差图
ANOVA模型的偏差诊断
18.2 误差方差不变性的检验
Hartley检验
Brown-Forsythe检验
18.3 修正测度概述
18.4 加权最小二乘法
18.5 响应变量的变换
找到变换的简单方法
Box-Cox方法
18.6 模型偏差的效应
非正态性
不相等误差方差
误差项的非独立性
18.7 非参数秩F检验
检验方法
多重逐对检验方法
18.8 案例：心脏移植
引用的参考文献
问题
练习题
课题
实例研究
第5部分 多因子研究
第19章
具有相等样本量的双因子研究
19.1 双因子观测和实验研究
双因子试验和观测研究的例子
试验的OFAAT方法
交叉多因子设计的优势
19.2 ANOVA模型元素的意义
说明
处理平均数
因子水平平均数
主效应
第6部分 专业化的设计
内容摘要
迈克尔H.库特纳、克里斯托弗J.纳彻舍姆、约翰·内特、威廉·李著的《应用线性统计模型(下英文影印版原书第5版)/国外实用统计丛书》续接上册4-7部分：第4部分单因子研究的分析和设计，内容涉及试验和观测研究的设计引入，单因子研究，因子水平平均数分析，ANOVA诊断和修正测度；第5部分多因子研究，内容涉及具有相等样本量的双因子研究，双因子研究：次处理一个，随机完全区组设计，协方差分析，具有不相等样本量的双因子研究，多因子研究，随机和混合效应模型；第6部分专业化的设计，内容涉及嵌套设计、二次抽样和偏套设计，重复和相关设计，平衡不完全区组、拉丁方和相关设计，探索性试验：二阶析因设计和分式析因设计，响应面方法论。
本书篇幅适中，例子涉及各个应用领域，在介绍统计思想方面比较突出，数据丰富。
本书可作为高等院校统计学专业和理工科各专业本科生和研究生作为教材使用。
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