本書分為十一章，分別介紹了與屬性數(shù)據(jù)有關(guān)的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)知識，列聯(lián)表的相關(guān)知識，廣義線性模型理論，Logistic回歸模型的理論、應(yīng)用及其推廣，對數(shù)線性模型，配對數(shù)據(jù)，聚簇關(guān)聯(lián)響應(yīng)的建模，廣義線性混合模型以及屬性數(shù)據(jù)分析方法的發(fā)展史。
《屬性數(shù)據(jù)分析引論（第2版）》可以作為大學(xué)生及研究生學(xué)習(xí)“屬性數(shù)據(jù)分析”入門課程的教材，也可作為應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)家和在實際工作中涉及數(shù)據(jù)分析的專家學(xué)者的參考書。
第1章 導(dǎo)言
1.1 屬性響應(yīng)數(shù)據(jù)
1.1.1 響應(yīng)變量和解釋變量的區(qū)別
1.1.2 名義量表和有序量表的區(qū)別
1.1.3 本書的結(jié)構(gòu)
1.2 屬性數(shù)據(jù)的概率分布
1.2.1 二項分布
1.2.2 多項分布
1.3 比例的統(tǒng)計推斷
1.3.1 似然函數(shù)和極大似然估計
1.3.2 二項比例的顯著性檢驗
1 3.3 案例：關(guān)于墮胎合法化的調(diào)查結(jié)果
1.3.4 二項比例的置信區(qū)間
1.4 關(guān)于離散數(shù)據(jù)的更多統(tǒng)計推斷
1.4.1 Wald，似然比和得分推斷
1.4.2 二項參數(shù)的Wald，得分和似然比推斷
1.4.3 小樣本二項推斷
1.4.4 小樣本離散數(shù)據(jù)推斷的保守性
1.1.5 基于中問P-值的推斷
1.4.6 小結(jié)
習(xí)題
第2章 列聯(lián)表
2.1 列聯(lián)表的概率結(jié)構(gòu)
2.1.1 聯(lián)合概率，邊緣概率以及條件概率
2.1.2 案例：關(guān)于來世
2.1.3 診斷檢驗的敏感度和特異度
2.1.4 獨立性
2.1.5 二項抽樣和多項抽樣
2.2 2×2表比例的比較
2.2.1 比例差
2.2.2 案例：阿司匹林與心臟病
2.2.3 相對風(fēng)險
2.3 優(yōu)勢比
2.3.1 優(yōu)勢比的性質(zhì)
2.3.2 案例：阿司匹林和心臟病案例中的優(yōu)勢比
2.3.3 優(yōu)勢比和對數(shù)優(yōu)勢比的推斷
2.3.4 優(yōu)勢比和相對風(fēng)險的聯(lián)系
2.3.5 案例對照研究中優(yōu)勢比的應(yīng)用
2.3.6 觀測研究的種類
2.4 獨立性的卡方檢驗
2.4.1 皮爾遜統(tǒng)計量和卡方分布
2.4.2 似然比統(tǒng)計量
2.4.3 獨立性檢驗
2.4.4 案例：政黨認(rèn)同中的性別差異
2.4.5 列聯(lián)表的單元殘差
2.4.6 卡方統(tǒng)計量的分解
2.4.7 卡方檢驗的小結(jié)
2.5 有序數(shù)據(jù)的獨立性檢驗
2.5.1 線性趨勢與獨立性
2.5.2 案例：飲酒與嬰兒畸形
2.5.3 有序檢驗的特殊功效
2.5.4 得分的選擇
2.5.5 I×2表和2×J表趨勢的檢驗
2.5.6 名義變量一有序變量列聯(lián)表
2.6 小樣本的精確推斷
2.6.1 2×2表的費希爾精確檢驗
2.6.2 案例：費希爾的品茶者試驗
……
第3章 廣義線性模型
第4章 logistic回歸
第5章 logistic回歸模型的構(gòu)建及應(yīng)用
第6章 多類別logit模型
第7章 列聯(lián)表的對數(shù)線性模型
第8章 配對數(shù)據(jù)的模型
第9章 關(guān)聯(lián)，聚簇響應(yīng)的建模
第10章 隨機(jī)效應(yīng)：廣義線性混合模型
第11章 屬性數(shù)據(jù)分析史漫談
附錄A：針對屬性數(shù)據(jù)分析的軟件
附錄B：卡方分布表
參考文獻(xiàn)
案例索引
名詞索引
部分奇數(shù)號習(xí)題的簡要答案
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