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简介
我们衷心地希望本书成为最薄的但内容又是非常丰富的实用医学统计教学用书或参考书，并为学过一点初等统计的学生或实际工作者提供他们的第二本统计书。这里没有作任何数学或统计理论的推导，只是希望能用日常的语言、简单的例子、统计软件程序的说明和对计算机输出的解释，使读者能很快地掌握典型数据的建模、计算和对结果解释的全过程。本书的起点并不高，对于实际工作者所熟悉的初等统计的内容不作过多的重复，而对于比较复杂而又十分重要的统计方法，列出数学模型，并加以较详尽的解释。在介绍统计软件方面，我们列举了所有例子的SAS和S-plus程序；在文字叙述方面，我们力求简明扼要，即使从未用过这些软件的读者，通过这两个完全不同的软件编程方式和特点也会得到启发，并能使自己尝试使用统计软件和享受其中的乐趣。
目录
第一章 引言
1.1 医学统计概述
1.2 内容安排
1.3 统计软件
第二章 初等单变量和多变量问题
2.1 数据的基本概括
2.2 两个独立样本情况
2.3 变量之间的相关
第三章 线性回归
3.1 一元和多元线性回归
3.2 随机效应混合模型
第四章 Logistic回归
第五章 Poisson对数线性模型
第六章 分类数据模型和列联表
6.1 Fisher精确检验
6.2 对数线性模型与多维列联表的独立性检验
第七章 试验设计数据分析
第八章 非线性回归
第九章 生存分析
9.1 一些基本概念
9.2 非参数和半参数生存模型
9.3 参数回归模型
第十章 主成分分析和聚类分析
10.1 主成分分析
10.2 聚类分析
10.3 判别分析
第十一章 时间序列简介
11.1 概述
11.2 一些基本概念
11.3 建模过程
第十二章 临床试验等医学研究
12.1 临床试验
12.2 观察性研究
1.1 医学统计概述
1.2 内容安排
1.3 统计软件
第二章 初等单变量和多变量问题
2.1 数据的基本概括
2.2 两个独立样本情况
2.3 变量之间的相关
第三章 线性回归
3.1 一元和多元线性回归
3.2 随机效应混合模型
第四章 Logistic回归
第五章 Poisson对数线性模型
第六章 分类数据模型和列联表
6.1 Fisher精确检验
6.2 对数线性模型与多维列联表的独立性检验
第七章 试验设计数据分析
第八章 非线性回归
第九章 生存分析
9.1 一些基本概念
9.2 非参数和半参数生存模型
9.3 参数回归模型
第十章 主成分分析和聚类分析
10.1 主成分分析
10.2 聚类分析
10.3 判别分析
第十一章 时间序列简介
11.1 概述
11.2 一些基本概念
11.3 建模过程
第十二章 临床试验等医学研究
12.1 临床试验
12.2 观察性研究
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