非线性回归分析与SAS智能化实现
作 译 者：胡良平,高辉
出 版 日 期：2013-07-01
书 代 号：G0209950
Ｉ Ｓ Ｂ Ｎ：9787121209956
图书简介：
本书概述了回归分析的概念、分类、简单直线、曲线回归分析和多重线性回归分析、复杂固定模式和非固定模式曲线回归分析、单水平和多水平多重曲线回归分析。每种回归分析方法都介绍了分析目的、数据结构（问题与数据）、切入点（分析与解答）、统计模型（计算原理）、分析步骤（含SAS实现）。在固定模式单水平非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二项型和三项型指数曲线模型，Logistic、Gompertz和Richards生长曲线模型，BleasdaleNelder、Halliday和FarazdaghiHarris产量密度曲线模型；在非固定模式单和多水平多重非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二值结果变量定性资料单、多水平Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值有序结果变量定性资料单、多水平累积Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值名义结果变量定性资料单、多水平扩展Logistic回归模型，计数资料单、多水平Poisson和负二项回归模型。在上述各情况下，还给出了同类问题的比较研究和SAS智能化实现及结果解释。注：与本书配套的SASPAL软件放在华信教育资源网www.hxedu.com.cn上，请按其内的“安装和使用说明”操作。
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图 书 内 容
内容简介
本书概述了回归分析的概念、分类、简单直线、曲线回归分析和多重线性回归分析、复杂固定模式和非固定模式曲线回归分析、单水平和多水平多重曲线回归分析。每种回归分析方法都介绍了分析目的、数据结构（问题与数据）、切入点（分析与解答）、统计模型（计算原理）、分析步骤（含SAS实现）。在固定模式单水平非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二项型和三项型指数曲线模型，Logistic、Gompertz和Richards生长曲线模型，BleasdaleNelder、Halliday和FarazdaghiHarris产量密度曲线模型；在非固定模式单和多水平多重非线性回归分析中，涉及的统计模型有：二值结果变量定性资料单、多水平Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值有序结果变量定性资料单、多水平累积Logistic、Probit和互补双对数回归模型；多值名义结果变量定性资料单、多水平扩展Logistic回归模型，计数资料单、多水平Poisson和负二项回归模型。在上述各情况下，还给出了同类问题的比较研究和SAS智能化实现及结果解释。注：与本书配套的SASPAL软件放在华信教育资源网www.hxedu.com.cn上，请按其内的“安装和使用说明”操作。图书详情
ISBN：9787121209956开 本：16开页 数：292字 数：515本书目录
目 录 第1篇 回归分析基础知识 第1章 绪论 1.1 回归分析简介 1.2 回归分析的分类 1.3 非线性回归分析的应用 1.4 数据结构与变量设置 1.4.1 固定模式非线性回归分析对应的 数据结构 1.4.2 非固定模式单水平非线性回归 分析对应的数据结构 1.4.3 非固定模式多水平非线性回归 分析对应的数据结构 1.5 试验设计在回归分析中的地位和 作用 1.5.1 试验设计在常规统计分析中的 地位和作用 1.5.2 试验设计在回归分析中的地位和 作用 1.6 回归分析中常见错误的辨析与 释疑 1.6.1 一重回归分析中常见错误的辨析与 释疑 1.6.2 多重回归分析中常见错误的辨析与 释疑 参考文献 第2章 直线回归分析 2.1 问题与数据 2.2 分析与解答 2.2.1 对例21资料的分析 2.2.2 对例22资料的分析 2.2.3 对例23资料的分析 2.2.4 对例24资料的分析 2.3 计算原理 2.3.1 参数估计 2.3.2 假设检验 2.3.3 区间估计 2.4 分析步骤 2.4.1 分析要领 2.4.2 基本步骤 2.4.3 分析策略 2.4.4 实施步骤 参考文献 第3章 可直线化的曲线回归分析 3.1 问题与数据 3.2 分析与解答 3.2.1 对例31资料的分析 3.2.2 对例32资料的分析 3.2.3 对例33资料的分析 3.2.4 对例34资料的分析 3.2.5 对例35资料的分析 3.2.6 对例36资料的分析 3.3 计算原理 3.3.1 常见曲线类型及其形状 3.3.2 变量变换方法 3.3.3 拟合优度检验 3.3.4 残差分析 3.3.5 相关指数 3.4 分析步骤 参考文献 第4章 多重线性回归分析 4.1 问题与数据 4.2 分析与解答 4.2.1 对例41资料的分析 4.2.2 对例42资料的分析 4.2.3 对例43资料的分析 4.2.4 对例44资料的分析 4.3 计算原理 4.3.1 基本概念 4.3.2 参数估计 4.3.3 假设检验 4.3.4 原因变量的筛选方法 4.3.5 模型拟合效果的评价 4.3.6 回归诊断方法 4.3.7 原因变量作用大小的评价 4.4 分析步骤 4.4.1 基本步骤 4.4.2 分析策略 4.4.3 实施步骤 参考文献第2篇 固定模式单水平非线性回归分析 第5章 固定模式非线性回归分析简介 5.1 分析方法 5.1.1 曲线直线化法 5.1.2 非线性最小二乘法 5.2 研究现状 5.3 分析策略 5.4 模型拟合效果比较 5.4.1 参数个数相同的模型 5.4.2 参数个数不同的模型 参考文献 第6章 二项型指数曲线模型 6.1 问题与数据 6.2 分析与解答 6.3 计算原理 6.3.1 曲线方程 6.3.2 常见曲线形态 6.3.3 计算方法 6.4 分析步骤 6.4.1 分析策略 6.4.2 实施步骤 参考文献 第7章 三项型指数曲线模型 7.1 问题与数据 7.2 分析与解答 7.3 计算原理 7.3.1 曲线方程 7.3.2 常见曲线形态 7.3.3 计算方法 7.4 分析步骤 7.4.1 分析策略 7.4.2 实施步骤 参考文献 第8章 二项型和三项型指数曲线模型的 智能选择 8.1 问题与数据 8.2 分析与解答 8.3 适用情形 8.4 分析步骤 8.4.1 分析策略 8.4.2 实施步骤 参考文献 第9章 Logistic生长曲线模型 9.1 问题与数据 9.2 分析与解答 9.3 计算原理 9.3.1 曲线方程 9.3.2 常见曲线形态 9.3.3 计算方法 9.4 分析步骤 9.4.1 分析策略 9.4.2 实施步骤 参考文献 第10章 Gompertz生长曲线模型 10.1 问题与数据 10.2 分析与解答 10.3 计算原理 10.3.1 曲线方程 10.3.2 常见曲线形态 10.3.3 计算方法 10.4 分析步骤 10.4.1 分析策略 10.4.2 实施步骤 参考文献 第11章 Richards生长曲线模型 11.1 问题与数据 11.2 分析与解答 11.3 计算原理 11.3.1 曲线方程 11.3.2 常见曲线形态 11.3.3 计算方法 11.4 分析步骤 11.4.1 分析策略 11.4.2 实施步骤 参考文献 第12章 三种S型生长曲线模型的 智能选择 12.1 问题与数据 12.2 分析与解答 12.3 适用情形 12.4 分析步骤 12.4.1 分析策略 12.4.2 实施步骤 参考文献 第13章 BleasdaleNelder产量密度 曲线模型 13.1 问题与数据 13.2 分析与解答 13.3 计算原理 13.3.1 曲线方程 13.3.2 常见曲线形态 13.3.3 计算方法 13.4 分析步骤 13.4.1 分析策略 13.4.2 实施步骤 参考文献 第14章 Halliday产量密度曲线模型 14.1 问题与数据 14.2 分析与解答 14.3 计算原理 14.3.1 曲线方程 14.3.2 常见曲线形态 14.3.3 计算方法 14.4 分析步骤 14.4.1 分析策略 14.4.2 实施步骤 参考文献 第15章 FarazdaghiHarris产量密度 曲线模型 15.1 问题与数据 15.2 分析与解答 15.3 计算原理 15.3.1 曲线方程 15.3.2 常见曲线形态 15.3.3 计算方法 15.4 分析步骤 15.4.1 分析策略 15.4.2 实施步骤 参考文献 第16章 三种产量密度曲线模型的智能 选择 16.1 问题与数据 16.2 分析与解答 16.3 适用情形 16.4 分析步骤 16.4.1 分析策略 16.4.2 实施步骤 参考文献第3篇 非固定模式单水平非线性回归分析 第17章 非固定模式单水平非线性回归 分析简介 17.1 分析方法 17.2 研究现状 17.3 分析策略 17.4 模型拟合效果比较 17.4.1 信息准则类统计量 17.4.2 预测准确度类统计量 17.4.3 比较统计量的选择 参考文献 第18章 二值结果变量定性资料单水平 Logistic回归分析 18.1 问题与数据 18.2 分析与解答 18.2.1 对例181资料的分析 18.2.2 对例182资料的分析 18.2.3 对例183资料的分析 18.2.4 对例184资料的分析 18.3 计算原理 18.4 分析步骤 18.4.1 现有不足 18.4.2 分析策略 18.4.3 实施步骤 参考文献 第19章 二值结果变量定性资料单水平 Probit回归分析 19.1 问题与数据 19.2 分析与解答 19.2.1 对例191资料的分析 19.2.2 对例192资料的分析 19.3 计算原理 19.4 分析步骤 19.4.1 现有不足 19.4.2 分析策略 19.4.3 实施步骤 参考文献 第20章 二值结果变量定性资料单水平 互补双对数回归分析 20.1 问题与数据 20.2 分析与解答 20.2.1 对例201资料的分析 20.2.2 对例202资料的分析 20.3 计算原理 20.4 分析步骤 20.4.1 现有不足 20.4.2 分析策略 20.4.3 实施步骤 参考文献 第21章 三种二值结果变量定性资料 单水平非线性回归分析方法 的智能选择 21.1 问题与数据 21.2 分析与解答 21.3 适用情形 21.4 分析步骤 21.4.1 现有不足 21.4.2 分析策略 21.4.3 实施步骤 参考文献 第22章 多值有序结果变量定性资料 单水平累积Logistic回归 分析 22.1 问题与数据 22.2 分析与解答 22.2.1 对例221资料的分析 22.2.2 对例222资料的分析 22.3 计算原理 22.4 分析步骤 22.4.1 现有不足 22.4.2 分析策略 22.4.3 实施步骤 参考文献 第23章 多值有序结果变量定性资料 单水平累积Probit回归分析 23.1 问题与数据 23.2 分析与解答 23.2.1 对例231资料的分析 23.2.2 对例232资料的分析 23.3 计算原理 23.4 分析步骤 23.4.1 现有不足 23.4.2 分析策略 23.4.3 实施步骤 参考文献 第24章 多值有序结果变量定性资料 单水平累积互补双对数回归 分析 24.1 问题与数据 24.2 分析与解答 24.2.1 对例241资料的分析 24.2.2 对例242资料的分析 24.3 计算原理 24.4 分析步骤 24.4.1 现有不足 24.4.2 分析策略 24.4.3 实施步骤 参考文献 第25章 三种多值有序结果变量定性 资料单水平回归分析方法的 智能选择 25.1 问题与数据 25.2 分析与解答 25.3 适用情形 25.4 分析步骤 25.4.1 现有不足 25.4.2 分析策略 25.4.3 实施步骤 参考文献 第26章 多值名义结果变量定性资料 单水平扩展Logistic回归分析 26.1 问题与数据 26.2 分析与解答 26.2.1 对例261资料的分析 26.2.2 对例262资料的分析 26.3 计算原理 26.4 分析步骤 26.4.1 现有不足 26.4.2 分析策略 26.4.3 实施步骤 参考文献 第27章 计数资料单水平Poisson回归 分析与负二项回归分析 27.1 问题与数据 27.2 分析与解答 27.2.1 对例271资料的分析 27.2.2 对例272资料的分析 27.3 计算原理 27.4 分析步骤 27.4.1 现有不足 27.4.2 分析策略 27.4.3 实施步骤 参考文献第4篇 非固定模式多水平非线性回归分析 第28章 非固定模式多水平非线性回归 分析简介 28.1 分析方法 28.2 研究现状 28.3 分析策略 28.4 模型拟合效果比较 参考文献 第29章 二值结果变量定性资料多水平 Logistic回归分析 29.1 问题与数据 29.2 分析与解答 29.2.1 对例291资料的分析 29.2.2 对例292资料的分析 29.3 计算原理 29.4 分析步骤 29.4.1 现有不足 29.4.2 分析策略 29.4.3 实施步骤 参考文献 第30章 二值结果变量定性资料多水平 Probit回归分析 30.1 问题与数据 30.2 分析与解答 30.3 计算原理 30.4 分析步骤 30.4.1 现有不足 30.4.2 分析策略 30.4.3 实施步骤 参考文献 第31章 二值结果变量定性资料多水平 互补双对数回归分析 31.1 问题与数据 31.2 分析与解答 31.3 计算原理 31.4 分析步骤 31.4.1 现有不足 31.4.2 分析策略 31.4.3 实施步骤 参考文献 第32章 三种二值结果变量定性资料 多水平回归分析方法的智能 选择 32.1 问题与数据 32.2 分析与解答 32.3 适用情形 32.4 分析步骤 32.4.1 现有不足 32.4.2 分析策略 32.4.3 实施步骤 参考文献 第33章 多值有序变量定性资料多水平 累积Logistic回归分析 33.1 问题与数据 33.2 分析与解答 33.3 计算原理 33.4 分析步骤 33.4.1 现有不足 33.4.2 分析策略 33.4.3 实施步骤 参考文献 第34章 多值有序变量定性资料多水平 累积Probit回归分析 34.1 问题与数据 34.2 分析与解答 34.3 计算原理 34.4 分析步骤 34.4.1 现有不足 34.4.2 分析策略 34.4.3 实施步骤 参考文献 第35章 多值有序变量定性资料多水平 累积互补双对数回归分析 35.1 问题与数据 35.2 分析与解答 35.3 计算原理 35.4 分析步骤 35.4.1 现有不足 35.4.2 分析策略 35.4.3 实施步骤 参考文献 第36章 三种多值有序变量定性资料 多水平回归分析方法的智能 选择 36.1 问题与数据 36.2 分析与解答 36.3 适用情形 36.4 分析步骤 36.4.1 现有不足 36.4.2 分析策略 36.4.3 实施步骤 参考文献 第37章 多值名义变量定性资料多水平 扩展Logistic回归分析 37.1 问题与数据 37.2 分析与解答 37.3 计算原理 37.4 分析步骤 37.4.1 现有不足 37.4.2 分析策略 37.4.3 实施步骤 参考文献 第38章 计数资料多水平Poisson回归 分析与负二项回归分析 38.1 问题与数据 38.2 分析与解答 38.2.1 对例381资料的分析 38.2.2 对例382资料的分析 38.2.3 对例383资料的分析 38.3 计算原理 38.4 分析步骤 38.4.1 现有不足 38.4.2 分析策略 38.4.3 实施步骤 参考文献 附录A 胡良平统计学著作及配套软件 简介展开前 言
前 言 迄今为止， 国内外出版的统计学著作已不计其数， 即便像直线回归分析、非线性回归分析这样的统计学专著， 为数也已不少。其中， 不乏理论性很强的佳作。然而， 这些著作中的绝大部分都有一个共同特点，那就是“从头至尾引经据典、公式推导”。每当读者想运用回归分析方法解决自己科研工作中的实际问题时， 就会在下列三个方面犯愁：其一， 如何针对自己手头上的资料和问题， 思路清晰而又理由充分地选用什么样的回归模型拟合资料？其二， 如何用国际上通用的统计软件方便快捷地实现统计计算和解释计算结果？其三， 当一个实际问题存在多个具有较高拟合度的统计模型时， 如何由计算机自动化地进行比较后给出相对最优的拟合结果并给出相应的统计模型及评价结果？本书正是由于前述提及的客观现实的存在以及广大用户（统计学工作者、特别是实际工作者）的迫切需求而应运而生。 本书由4篇组成， 第1篇回归分析基础知识， 由“绪论、直线回归分析、可直线化的曲线回归分析和多重线性回归分析”共4章组成；第2篇固定模式单水平非线性回归分析， 由“固定模式非线性回归分析简介、二项型和三项型指数曲线模型及其最优模型的智能选择”、“Logistic和Gompertz和Richards生长曲线模型及其最优模型的智能选择”和“BleasdaleNelder和Halliday和FarazdaghiHarris产量密度曲线模型及其最优模型的智能选择”共12章组成；第3篇非固定模式单水平非线性回归分析， 由“非固定模式单水平非线性回归分析简介、二值结果变量定性资料单水平Logistic和Probit和互补双对数回归模型、三种二值结果变量定性资料单水平非线性回归分析方法的智能选择”、“多值有序结果变量定性资料单水平累积Logistic和Probit和互补双对数回归模型、三种多值有序结果变量定性资料单水平回归分析方法的智能选择”和“多值名义结果变量定性资料单水平扩展Logistic回归模型和计数资料单水平Poisson及负二项回归模型”共11章组成；第4篇非固定模式多水平非线性回归分析， 也由11章组成， 其内容与第3篇几乎一一对应， 只是将“单水平”改成“多水平”即可。全书总共38章。 本书采用了三种呈现各章内容的形式：其一， 第1，5，17，28章共4章， 以“绪论”或“简介”的形式概述各篇的主要内容和注意事项；其二， 第8，12，16，21，25，32，36章共7章， 以某几种类似回归分析方法“智能化选择”的形式呈现， 各章均分为如下四节展开， 即“问题与数据、分析与解答、适用情形和分析步骤”；其三， 其余27章， 介绍每种具体回归分析， 各章均分为如下4节展开， 即“问题与数据、分析与解答、计算原理和分析步骤”。 本书的亮点在以下三个方面：其一， 从不同角度对非线性回归模型进行划分。既按“固定与非固定模式”划分， 又按“单与多水平模型”划分， 还按“单与多自变量”划分；其二， 比较和分析的SAS智能化实现。当类似回归模型的个数≥2时， 对其进行了比较研究， 并用SAS实现了智能化计算和输出最优结果；其三， 充分体现了系统性和完备性特点。在多自变量的场合下， 先按单和多水平模型划分， 又按定性结果变量的前两种表现形式（二值和多值有序资料）划分， 再按Logistic、Probit和互补双对数三种模型建模， 仅在这一部分中， 全面组合共有2（单与多）*2（二值与多值有序）*3（Logistic、Probit和互补双对数）=12个使用频率高且非常实用的多重非线性回归模型。 本书的全部内容由笔者选定、设计、指导和修改， 由笔者的博士研究生高辉（于2012年毕业于军事医学科学院）完成， 后又经过了笔者另一位已毕业博士研究生李长平（现为天津医科大学医学统计学副教授）和另一位硕士研究生郭晋（现为北京阜外心血管病医院在读博士研究生， 已于2013年5月底通过博士学位论文答辩）认真审读和修改， 由在读博士研究生胡纯严制作SASPAL软件， 最后由本书编委中其他成员帮助统稿和核查， 目的是使本书以尽可能少的错误和疏漏呈现在读者的面前。值得一提的是， 高辉花了多年的心血和时间， 坚持不懈地刻苦钻研， 攻克了一个又一个技术难关， 终于在博士毕业后不到一年时间内（其所在部队工作任务十分繁忙）高质量地完成了全书的初稿， 不仅如此， 他还对初稿进行了多次反复自查， 实乃令人敬佩、可喜可贺！ 由于笔者水平有限， 书中难免会出现这样或那样的不妥， 甚至错误之处， 恳请广大读者不吝赐教， 以便再版时修正。 胡良平 于北京军事医学科学院 生物医学统计学咨询中心 2013年6月展开作者简介
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