Regression and ANOVA pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:John Wiley & Sons Inc

作者:Muller, Keith E./ Fetterman, Bethel A./ Sas Institute

出品人:

页数:592

译者:

出版时间:2003-6

价格:802.00元

装帧:Pap

isbn号码:9780471469438

丛书系列:

图书标签:

回归分析
方差分析
统计学
线性模型
数据分析
统计推断
实验设计
R语言
Python
统计建模

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具体描述

The information contained in this book has served as the basis for a graduate-level biostatistics class at the University of North Carolina at Chapel Hill. The book focuses in the General Linear Model (GLM) theory, stated in matrix terms, which provides a more compact, clear, and unified presentation of regression of ANOVA than do traditional sums of squares and scalar equations. The book contains a balanced treatment of regression and ANOVA yet is very compact. Reflecting current computational practice, most sums of squares formulas and associated theory, especially in ANOVA, are not included. The text contains almost no proofs, despite the presence of a large number of basic theoretical results. Many numerical examples are provided, and include both the SAS code and equivalent mathematical representation needed to produce the outputs that are presented. All exercises involve only "real" data, collected in the course of scientific research. The book is divided into sections covering the following topics: Basic Theory Multiple Regression Model Building and Evaluation ANOVA ANCOVA

这本书《Regression and ANOVA》是一本详尽而权威的统计学教材，专注于回归分析和方差分析（ANOVA）这两种核心统计方法。它系统地介绍了这些技术在数据分析中的重要性，并通过清晰的理论框架和丰富的例子帮助读者掌握其基本原理和实际应用。书中首先深入解释了回归分析的概念、类型及其在不同情境下的选择，例如线性回归和多元回归模型的构建与解释。读者将了解如何通过数据拟合曲线来描述变量之间的关系，并利用这些方法预测未来趋势或解释现有模式。 ANOVA作为一种比较分析工具，也是本书的重要内容之一。它不仅涵盖了传统的单因素方差分析，还扩展至多因素分析以及复杂实验设计。本书详细讲解了数据分组、计算效应大小以及如何通过统计检验判断不同群体间是否存在显著差异。读者将学习到多种统计软件工具的操作方法，以及如何在实际研究中应用这些分析技术，以确保结果的可靠性和有效性。书本中不仅提供了丰富的理论背景，还通过大量图表和案例研究，帮助读者直观地理解复杂的概念。每一章节都充满对读者思考和问题的引导，使得学习过程不单纯依赖被动接受，而是注重实践与应用。书中的内容涵盖了从数据准备、模型选择到结果解释的完整流程，确保读者能够掌握从理论到实际应用的全链条技能。此外，本书注重对学习者的引导，逐步提升其分析能力和判断力。无论是初学者还是已经有一定统计基础的专业人士，这本书都提供了实用且深入的指导。通过系统化的内容安排，每个概念都得到了充分的解释与强化，使读者能够更好地理解理论与实际操作之间的联系。书中还详细讨论了常见误区和注意事项，帮助读者避免在数据分析过程中出现错误判断。例如，通过对误差来源、假设条件以及统计显著性的阐明，读者可以更科学地进行实验设计与结果解读。此外，本书还强调了跨学科应用的重要性，无论是在社科、自然科学还是工程领域，这些统计工具都能为数据驱动的决策提供坚实支持。总体而言，这本书以严谨的学术背景和丰富的实例，全面介绍了回归与ANOVA这两大核心分析方法。它不仅帮助读者提升统计素养，更赋予他们在各种研究与工作中灵活运用这些工具的能力。这种对知识结构、实操技巧及批判性思维的系统讲解，定位了其作为专业学习资源的重要性。这本书适合有基础统计学背景的读者，通过深入浅出的内容设计，有效提升他们在数据分析和研究中应用统计方法的能力。它不仅是理论知识的堆积，更是一堂关于如何从数据中获得真实见解的系统课程。对于希望在学术研究或职业领域逐步成长的专业人士，此书无疑是一篇必读的参考资料。