第1章緒論1 第一部分特征描述 第2章描述統(tǒng)計分析11 2.1頻數(shù)分析11 2.2描述分析17 2.3探索性分析20 2.4列聯(lián)表分析26 第3章描述統(tǒng)計分析（二）37 3.1概述報告程序分析37 3.2OLAP41 3.3均值程序48 3.4多重響應(yīng)分析52 3.5比率統(tǒng)計量56 第4章因子分析59 4.1因子分析的數(shù)據(jù)降維59 4.2因子分析的結(jié)構(gòu)探測63 第二部分特征檢驗 第5章均值--T檢驗71 5.1單樣本T檢驗71 5.2成對樣本T檢驗73 5.3獨立樣本的T檢驗75 5.4單因素方差分析79 第6章非參數(shù)分析89 6.1卡方檢驗89 6.2二項檢驗93 6.3游程檢驗96 6.4單樣本KS檢驗100 6.5非參數(shù)獨立雙樣本檢驗103 6.6非參數(shù)獨立多樣本檢驗109 6.7非參數(shù)相關(guān)雙樣本檢驗112 6.8非參數(shù)相關(guān)多樣本檢驗114 第三部分關(guān)系分析 第7章相關(guān)分析119 7.1雙變量相關(guān)119 7.2偏相關(guān)分析126 第8章一般單變量線性模型129 8.1雙因素方差分析129 8.2GLM單變量的協(xié)方差分析134 8.3GLM單變量的隨機影響分析138 第9章線性回歸分析與曲線估計141 9.1線性回歸分析141 9.2曲線估計160 第10章離散因變量模型168 10.1二元、多元名義Logit模型168 10.2有序因變量回歸169 10.3二元probit模型176 第11章廣義線性模型與廣義方程估計181 11.1廣義線性模型簡介181 11.2計數(shù)因變量模型183 11.3正值因變量模型--伽瑪分布回歸194 11.4間隔截取生存數(shù)據(jù)分析202 11.5廣義方程估計209 第12章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析217 12.1多層感知的單因變量分析218 12.2多層感應(yīng)的多變量分析226 第四部分特征判別 第13章分類236 13.1兩步聚類236 13.2分層聚類分析241 13.3K均值聚類分析249 13.4最近相鄰分析255 13.5判別分析269 第14章控制圖形與ROC283 14.1控制圖形283 14.2ROC Curve289 第五部分?jǐn)?shù)據(jù)問題 第15章可靠性分析296 第16章缺失數(shù)據(jù)處理305 16.1缺失值分析305 16.2多重插入313