图书介绍

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应用线性统计模型 下 第5版 英文影印版
  • (美)迈克尔H.库特纳著 著
  • 出版社: 北京:机械工业出版社
  • ISBN:9787111526049
  • 出版时间:2016
  • 标注页数:1396页
  • 文件大小:240MB
  • 文件页数:1424页
  • 主题词:线性回归-统计模型-英文

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图书目录

第4部分单因子研究的分析和设计641

第15章 试验和观测研究的设计引入642

15.1 试验研究、观测研究和因果关系643

试验研究643

观测研究644

混合试验研究与观测研究646

15.2 试验研究:基本概念647

因子647

交叉和嵌套因子648

处理649

处理的选择649

试验单元652

样本量和复制652

随机化653

约束随机化:区组化655

测量658

15.3 标准试验设计概述658

完全随机设计659

析因试验660

随机全区组设计661

嵌套因子662

重复测度设计663

不完全区组设计664

二阶和分式析因实验665

响应面实验666

15.4 观测研究设计666

截面研究666

前瞻性研究667

回顾性研究667

匹配668

15.5 案例研究:逐对比较试验669

15.6 结束语672

引用的参考文献672

问题672

练习题676

第16章 单因子研究677

16.1 单因子试验和观测研究677

16.2 回归分析和方差分析的关系679

说明679

两类模型的选择680

16.3 单因子ANOVA模型681

方格法模型681

模型的重要性质682

ANOVA模型是线性模型683

因子水平平均数的解释684

区分ANOVA模型Ⅰ和模型Ⅱ685

16.4 ANOVA模型的拟合685

符号686

最小二乘法和最大似然估计687

残差689

16.5 方差分析690

SSTO的分块690

自由度的分解693

均方693

方差分析表694

期望均方694

16.6 因子水平平均数相等性的F检验698

检验统计量698

F*的分布699

决策规则的构造699

16.7 模型的交错公式701

因子效应模型701

μ的定义702

因子水平平均数相等性检验704

16.8 方差单因子分析的回归法704

具有未加权平均数的因子效应模型705

具有加权平均数的因子效应模型709

方格法模型710

16.9 随机化检验712

16.10 功效方法的样本设计716

F检验的功效716

用表B.12 进行单因子研究718

用表B.12 进行进一步观测720

16.11 寻找最佳处理的样本量设计721

引用的参考文献722

问题722

练习题730

课题730

实例研究732

第17章 因子水平平均数分析733

17.1 引言733

17.2 估计因子水平平均数的作图735

线形图735

条形图和主效应图736

17.3 因子水平平均数的估计和检验737

单因子水平平均数的推断737

双因子水平平均数的差分推断739

因子水平平均数的比较推断741

因子水平平均数的线性组合推断743

17.4 联合推断过程的要求744

17.5 Tukey多重比较方法746

学生化系列分布746

联合估计747

联合检验747

例1:相等样本量748

例2:不相等样本量750

17.6 Scheffe多重比较方法753

联合估计753

联合检验754

Tukey方法和Scheffe方法的比较755

17.7 Bonferroni多重比较方法756

联合估计756

联合检验756

Tukey方法、Scheffe方法和Bonferroni方法的比较757

方法的分析758

17.8 样本量估计方法设计759

例1:相等样本量759

例2:不相等样本量761

17.9 因子定量时的因子效应分析762

引用的参考文献766

问题767

练习题773

课题774

实例研究774

第18章 ANOVA诊断和修正测度775

18.1 残差分析775

残差776

残差图776

ANOVA模型的偏差诊断778

18.2 误差方差不变性的检验781

Hartley检验782

Brown-Forsythe检验784

18.3 修正测度概述786

18.4 加权最小二乘法786

18.5 响应变量的变换789

找到变换的简单方法789

Box-Cox方法791

18.6 模型偏差的效应793

非正态性793

不相等误差方差794

误差项的非独立性794

18.7 非参数秩F检验795

检验方法795

多重逐对检验方法797

18.8 案例:心脏移植798

引用的参考文献801

问题801

练习题807

课题807

实例研究809

第5部分多因子研究811

第19章 具有相等样本量的双因子研究812

19.1 双因子观测和实验研究812

双因子试验和观测研究的例子812

试验的OFAAT方法815

交叉多因子设计的优势816

19.2 ANOVA模型元素的意义817

说明817

处理平均数817

因子水平平均数818

主效应818

可加因子效应819

交互因子效应822

重要和不重要的交互效应824

可变换和不可变换的交互效应826

交互作用的解释827

19.3 双因子研究模型Ⅰ(固定因子水平)829

方格法模型830

因子效应模型831

19.4 方差分析833

说明833

记号834

ANOVA模型的拟合834

完全平方和的划分836

自由度的划分839

均方839

期望均方840

方差分析表840

19.5 ANOVA模型的适当性评价842

19.6 F检验843

交互效应的检验844

因子A主效应检验844

因子B主效应检验845

Kimball不相等性846

19.7 分析策略847

19.8 非交互因子效应分析848

因子水平平均数估计848

因子水平平均数的对比估计849

因子水平平均数的线性组合估计850

因子水平平均数的多重按对比较850

因子水平平均数的多重对比852

基于处理平均数的估计853

例1:因子水平平均数的按对比较853

例2:处理平均数的估计855

19.9 重要交互效应的因子效应分析856

处理平均数的多重按对比较856

处理平均数的多重对比857

例1:处理平均数的按对比较857

例2:处理平均数的对比860

19.10 双因子方差分析中的平方和汇集861

19.11 双因子研究的样本量设计862

功效法862

估计法863

寻找最佳处理864

问题864

练习题876

课题876

实例研究879

第20章 双因子研究:次处理一个案例880

20.1 非交互模型880

模型881

方差分析881

推断方法881

处理平均数的估计884

20.2 可加性的Tukey检验886

检验统计量的发展886

交互效应存在的修正作用888

引用的参考文献889

问题889

练习题891

实例研究891

第21章 随机完全区组设计892

21.1 随机完全区组设计的基本内容892

设计描述892

区组化标准893

优点和缺点894

如何随机化895

说明895

21.2 随机完全区组化设计模型897

21.3 方差分析和检验898

随机完全区组化模型的拟合898

方差分析898

21.4 随机完全区组化模型适当性评价901

诊断图901

可加性的Tukey检验903

21.5 处理效应分析904

21.6 多个区组变量的使用905

21.7 每个区组中多个复制的使用906

21.8 析因处理908

21.9 设计随机完全区组化试验909

功效方法909

估计方法910

区组化变量的有效性911

问题912

练习题916

第22章 协方差分析917

22.1 基本思想917

协方差分析如何减少误差变异性917

相伴变量919

22.2 单因子协方差模型920

符号921

协方差模型的发展921

协方差模型的特点922

协方差模型的推广923

协方差模型的回归公式924

协方差模型的适当性925

有趣的推断925

22.3 单因子协方差分析的例子926

模型的发展926

处理效应的检验928

处理效应的估计930

平行斜度检验932

22.4 双因子协方差分析933

双因子研究的协方差模型933

回归方法934

随机完全区组化设计的协方差分析937

22.5 协方差分析应用的其他研究939

协方差分析代替区组化939

差分的应用939

偏倚的修正940

关注处理效应的性质940

题941

练习题947

课题947

实例研究950

第23章 具有不相等样本量的双因子研究951

23.1 不相等的样本量951

符号952

23.2 样本量不相等时回归方法检验因子效应的应用953

双因子方差分析的回归方法953

23.3 样本量不相等时因子效应推断959

例1:因子水平平均数的按对比较962

例2:单自由度检验964

23.4 双因子研究中的空单元964

因子效应的偏分析965

无交互作用模型可能为空的分析966

随机完全区组化设计中缺失的观测值967

23.5 重要性不同的处理平均数的ANOVA推断970

处理平均数的估计和因子效应971

交互效应的检验972

利用等价回归模型检验因子主效应972

利用矩阵表述检验因子主效应975

权值和样本量成比例时因子效应的检验977

23.6 统计计算包980

问题981

练习题988

课题988

实例研究990

第24章 多因子研究992

24.1 三因子研究的ANOVA模型992

符号992

说明993

主效应993

双因子交互效应995

三因子交互效应996

方格法模型996

因子效应模型997

24.2 三因子交互效应的说明998

学习时间的例1:三因子交互效应的说明998

学习时间的例2:多重双因子交互效应的说明999

学习时间的例3:单个双因子交互效应的说明1000

24.3 ANOVA模型的拟合1003

符号1003

ANOVA模型的拟合1003

ANOVA模型合适性的评价1005

24.4 方差分析1008

完全平方和的分块1008

自由度和均方1009

因子效应的检验1009

24.5 因子效应分析1013

分析策略1013

因子非交叉时因子效应分析1014

多重双因子交互效应和三因子交互效应的因子效应分析1016

具有单个双因子交互效应的因子效应分析1016

例:处理平均数的对比估计1018

24.6 多因子研究中的不相等样本量1019

因子效应检验1019

因子水平平均数的对比推断1020

24.7 样本量的设计1021

多因子研究F检验的功效1021

表B.12 在多因子研究中的应用1021

引用的参考文献1022

问题1022

练习题1027

课题1027

实例研究1028

第25章 随机和混合效应模型1030

25.1 单因子研究:ANO VA模型Ⅱ1031

随机方格法模型1031

感兴趣的问题1034

σ2μ=0的检验1035

μ.的估计1038

σ2μ/(σ2μ+σ2)的估计1040

σ2的估计1041

σ2μ的点估计1042

σ2μ的区间估计1042

随机因子效应模型1047

25.2 双因子研究:ANOVA模型Ⅱ和模型Ⅲ1047

ANOVA模型Ⅱ:随机因子效应1047

ANO VA模型Ⅲ:混合因子效应1049

25.3 双因子研究:模型Ⅱ和模型Ⅲ的ANOVA检验1052

期望均方1052

检验统计量的构造1053

25.4 双因子研究:模型Ⅱ和模型Ⅲ的因子效应估计1055

方差分量估计1055

混合模型中的固定效应估计1056

25.5 随机完全区组设计:随机区组效应1060

可加模型1061

交互效应模型1064

25.6 三因子研究:ANOVA模型Ⅱ和模型Ⅲ1066

ANOVA模型Ⅱ:随机因子效应1066

ANOVA模型Ⅲ:混合因子效应1066

适当的检验统计量1067

效应估计1069

25.7 具有不等样本量的ANO VA模型Ⅱ和模型Ⅲ1070

极大似然方法1072

引用的参考文献1077

问题1077

练习题1085

课题1085

第6部分专业化的设计1087

第26章 嵌套设计、二次抽样和偏套设计1088

26.1 嵌套因子和交叉因子的区别1088

26.2 双因子嵌套设计1091

模型元素的研究1091

双嵌套设计模型1092

随机因子效应1093

26.3 双因子嵌套设计的方差分析1093

模型的拟合1093

平方和1094

自由度1095

因子效应检验1097

随机因子效应1099

26.4 嵌套设计模型的适当性评价1099

26.5 双因子嵌套设计中的因子效应分析1100

因子水平平均数μk的估计1100

处理平均数μij的估计1102

总平均数μ的估计1103

方差分量的估计1103

26.6 不平衡双因子嵌套设计1104

26.7 完全随机设计单因子研究的二阶抽样1106

模型1107

方差分析和效应检验1108

处理效应估计1110

方差估计1111

26.8 在三个阶段中进行二次纯抽样1113

模型1113

方差分析1113

μ..的估计1113

26.9 三因子局部嵌套设计1114

模型的发展1114

方差分析1115

引用的参考文献1119

问题1119

练习题1125

课题1125

第27章 重复和相关设计1127

27.1 重复测量设计的元素1127

设计描述1127

优点和缺点1128

如何随机化1128

27.2 所有处理的具有重复测量的单因子试验1129

模型1129

方差分析和检验1130

重复测量模型适当性的估计1134

处理效应分析1137

分级数据1138

多重比较检验过程1138

27.3 单个处理的具有重复测量的双因子实验1140

设计描述1140

模型1141

方差分析和检验1142

重复测量模型适当性的估计1144

因子效应分析:无交互性1145

因子效应分析:交互性1148

重复测量设计的分块1153

27.4 在两个因子上重复测量的双因子实验1153

模型1154

方差分析和检验1155

重复测度模型适当性的估计1157

因子效应分析1157

27.5 重复测度设计的回归方法1161

27.6 分割图设计1162

引用的参考文献1164

问题1164

练习题1171

课题1171

第28章 平衡不完全区组、拉丁方和相关设计1173

28.1 平衡不完全区组设计(BIBD)1173

BIBD的优点和缺点1175

28.2 平衡不完全区组设计的分析1177

BIBD模型1177

平衡不完全区组设计分析的回归法1177

处理效应分析1180

用估计方法设计样本量1182

28.3 拉丁方设计1183

基本思想1183

拉丁方设计的描述1184

拉丁方设计的优点和缺点1185

拉丁方设计的随机化1185

28.4 拉丁方模型1187

28.5 拉丁方试验的分析1188

符号1188

模型的拟合1188

方差分析1188

处理效应的检验1190

处理效应的分析1190

残差分析1191

析因处理1192

随机区组变量效应1193

缺失的观测值1193

28.6 设计拉丁方试验1193

F检验的功效1193

必要的重复次数1193

区组变量的有效性1193

28.7 具有拉丁方设计的附加重复方格的复制1195

方格的复制1195

其他拉丁方1196

28.8 重复测量研究的复制1198

拉丁方交互设计1198

拉丁方独立性的应用1201

交效应1201

引用的参考文献1202

问题1202

第29章 探索性试验:二阶析因设计和分式析因设计1209

29.1 二阶全析因实验1210

二阶研究的设计1210

符号1210

因子效应估计1212

因子效应的推断1214

29.2 无复制二阶研究的分析1216

交互效应的合并1218

Pareto图1219

点图1220

正态概率图1221

中心点复制1222

29.3 二阶分式析因设计1223

混杂法1224

定义关系1227

半分式设计1228

四次分式和较小分式设计1229

分解1231

最高分解的分式选择1232

29.4 筛选实验1239

2k-fⅢ分式析因设计1239

Plackett-Burman设计1240

29.5 二阶析因实验的不完全区组设计1240

区组处理的分配1241

中心点复制的应用1243

29.6 稳健积和过程设计1244

位置和离差建模1246

包含噪声因子1250

案例研究:离合器分泵试验1252

引用的参考文献1256

问题1256

练习题1266

第30章 响应面方法论1267

30.1 响应面试验1267

30.2 中心复合响应面设计1268

中心复合设计的结构1268

常用中心复合设计1270

旋转中心复合设计1271

选择中心复合设计的其他准则1273

区组中心复合设计1275

附加通用响应面设计1276

30.3 最优响应面设计1276

最优设计的目的1276

最优设计方法1278

最优设计选择的设计准则1279

最优响应面设计的构建1282

最后的注释1283

30.4 响应面试验分析1284

模型说明和设想1284

响应面最优性条件1286

30.5 最优性条件的序贯搜索:最速上升法1290

引用的参考文献1292

问题1292

课题1295

附录A概率统计的一些基本结果1297

附录B表1315

附录C数据集1348

附录D完善ANOVA模型的法则和平衡设计表1358

附录E参考书目1374

索引1385

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