目录
经典篇
第一章 绪论 3
第一节 多因素统计分析方法的种类及其医学应用现况 3
第二节 多因素统计分析方法的发展史 8
第二章 多元方差分析 13
第一节 医学研究资料及其分析目的 14
第二节 多元方差分析的应用 15
第三节 应用注意事项 22
思考与练习 23
第三章 多元线性回归 24
第一节 医学研究资料及其分析目的 24
第二节 多元线性回归的应用 26
第三节 应用注意事项 35
思考与练习 38
第四章 多元logistic回归 40
第一节 医学研究资料及其分析目的 40
第二节 多元logistic回归分析的应用 42
第三节 应用注意事项 50
思考与练习 52
第五章 多元Cox回归 53
第一节 医学研究资料及其分析目的 53
第二节 多元Cox回归的应用 55
第三节 应用注意事项 65
思考与练习 66
第六章 判别分析 68
第一节 医学研究资料及其分析目的 68
第二节 判别分析的应用 69
第三节 应用注意事项 84
思考与练习 85
第七章 聚类分析 87
第一节 医学研究资料及其分析目的 87
第二节 聚类分析的应用 89
第三节 应用注意事项 98
思考与练习 99
第八章 主成分分析 102
第一节 医学研究资料及其分析目的 102
第二节 主成分分析的应用 103
第三节 应用注意事项 110
思考与练习 112
第九章 因子分析 113
第一节 医学研究资料及其分析目的 113
第二节 因子分析的应用 114
第三节 应用注意事项 122
思考与练习 127
拓展篇
第十章 时空模型 131
第一节 医学研究资料及其分析目的 131
第二节 泊松贝叶斯空间模型的应用 132
第三节 泊松贝叶斯时空模型的应用 139
第四节 应用注意事项 143
思考与练习 143
第十一章 非参数回归和半参数回归简介 144
第一节 医学研究资料及其分析目的 144
第二节 非参数回归和半参数回归的应用 146
第三节 应用注意事项 156
思考与练习 157
第十二章 时间序列分析 158
第一节 医学研究资料及其分析目的 158
第二节 时间序列分析的应用 159
第三节 应用注意事项 169
思考与练习 170
第十三章 多水平模型简介 171
第一节 医学研究资料及其分析目的 171
第二节 多水平模型的应用 172
第三节 应用注意事项 185
思考与练习 186
第十四章 神经网络模型 187
第一节 医学研究资料及其分析目的 187
第二节 神经网络模型的应用 188
第三节 应用注意事项 196
思考与练习 196
第十五章 其他机器学习方法 198
第一节 医学研究资料及其分析目的 198
第二节 支持向量机的应用 199
第三节 随机森林模型的应用 207
第四节 应用注意事项 213
思考与练习 214
参考文献 215