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Applied Longitudinal Data Analysis, 2nd Edition（应用纵向数据分析，第二版）

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简介：
《应用纵向数据分析》(第二版)全面介绍了如何利用统计方法分析随时间变化的数据，适用于社会科学和医学领域的研究人员。 上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系的课程教材有英文版提供。

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  • Applied Longitudinal Data Analysis, 2nd Edition（应用纵向数据分析，第二版）
    优质
    《应用纵向数据分析》(第二版)全面介绍了如何利用统计方法分析随时间变化的数据，适用于社会科学和医学领域的研究人员。 上海交通大学生命科学技术学院生物信息与生物统计系的课程教材有英文版提供。
     
  • 纵向数据的分析：应用纵向数据分析
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    本书专注于讲解如何运用统计方法对纵向数据进行有效分析，涵盖模型构建、参数估计及实际案例解析。适合研究者与学生阅读。 应用纵向数据分析：2021年Spring Hertie School的课程材料 - 教授：Michaela Kreyenfeld教授 - 术语与数据： - Kaplan-Meier生存曲线 - 早期人生历程中的转变 - 对数秩检验 - 性别与家庭行为事件历史记录模型 - 失业的动因互动 - 生活过程中的社会不平等和过渡 - 具有时变协变量的事件历史模型 - 人生历程事件和人生满意度固定效果建模 - 整个人生过程中的社会排斥和政党偏好序列分析
     
  • Data Analysis with Python: Data Wrangling using Pandas and IPython (2nd Edition...)
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    本书《使用Python的数据分析：利用Pandas和IPython进行数据处理》第二版详细介绍了如何运用Python强大的库工具Pandas和IPython对数据进行高效清洗与分析。 Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd Edition) 英文无水印原版pdf 第2版 pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书
     
  • 第二版《定性数据分析》(Categorical Data Analysis)，作者：Alan Agresti
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    《定性数据分析（第二版）》由统计学权威Alan Agresti撰写，全面介绍了定性数据的分析方法和模型，是该领域的经典教材与参考书。 ### 定性数据分析第二版（Categorical Data Analysis Second Edition）——Alan Agresti #### 一、概述 《定性数据分析》（第二版）由佛罗里达大学的Alan Agresti教授撰写，该书主要关注如何分析分类数据，并特别强调了广义线性模型(GLM)及其在多变量响应分析中的扩展应用。本书是统计学领域内的一本权威教材，适合研究生以及高级本科生学习。 #### 二、定性数据的概念与特点 定性数据，又称为分类或名义数据，是指可以被归类但没有数值意义的数据。这类数据通常用类别或标签来表示，例如性别（男女）、颜色（红蓝绿）等。其特点是不具备大小顺序的量化特征，不能进行数学运算。 #### 三、本书内容概览 ##### 引言：分布与定性数据分析 - **1.1 分类响应数据**：介绍了分类的基本概念，包括二元和多元情况。 - **1.2 定性数据的概率分布**：探讨了适用于这类数据的几种概率模型。 - **1.3 统计推断方法**：讨论如何利用样本对总体参数进行估计与假设检验。 - **1.4 二项参数推断**：详细解释了如何分析二元分类试验的结果。 - **1.5 多元分类数据的统计推断**：介绍了解决复杂多元问题的方法。 ##### 描述交叉表 - **2.1 交叉表的概率结构**：阐述了交叉表定义及其概率模型。 - **2.2 比较两个比例**：讨论如何比较不同群体之间的比率差异。 - **2.3 分层数据中的部分关联**：探讨分层数据分析及计算方法。 - **2.4 I×J表的扩展分析**：介绍了更复杂表格的数据处理技巧。 - **2.5 小样本测试独立性**：针对小样本情况下的独立性检验进行了深入讨论。 ##### 交叉表推断 - **3.1 关联参数置信区间构建**：解释了如何为关联参数建立置信区间。 - **3.2 测试二维交叉表中的独立性**：探讨常用的卡方检验及应用实例。 - **3.3 卡方检验后续分析指南**：指导读者进一步解析卡方结果。 - **3.4 有序分类的二维表格处理方法**：讨论了类别有自然顺序时的数据分析技术。 - **3.5 小样本独立性测试**：介绍了小样本情况下独立性的评估方法。 - **3.6 小样本2×2表置信区间构建**：特别关注于如何为特定情况建立置信区间。 - **3.7 多维表格和未列出响应的扩展分析**：介绍处理复杂数据结构的方法。 #### 四、本书的重要性及应用场景 《定性数据分析》（第二版）不仅为统计学专业的学生提供了必要的理论基础，还广泛应用于社会科学、医学研究、市场营销等多个领域。例如，在医学研究中，研究人员可能会使用该书中的方法来分析不同治疗方法对患者的影响；在市场营销领域，则可能用于评估各种广告策略的效果。 #### 五、总结 《定性数据分析》是一本全面且实用的教材，不仅系统地介绍了分类数据的基本理论和应用实践案例。无论对于初学者还是有经验的研究人员来说，这本书都是一个不可或缺的学习资源。通过阅读本书，读者可以掌握如何有效地分析与解释分类数据，并在实际工作中做出更明智的决策。
     
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    《多元统计分析（应用版第六版）》一书详细介绍了多元统计方法及其在实际问题中的应用。本书涵盖了广泛的实用案例和数据分析技巧，适合高等院校师生及相关领域研究人员阅读参考。 这本书由 Richard A. Johnson 和 Dean W. Wichern 两位著名的教授合著，在涉及多变量的工业工程、经济管理及工程科技等领域应用广泛。仅用于学习目的，请在阅读后删除。
     
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    《多元统计分析的应用（第六版）》是一本详细介绍多元统计方法及其应用的经典教材，适用于科研人员和研究生。书中涵盖了最新的研究成果和技术进展，提供了丰富的案例和实例解析，帮助读者深入理解并掌握多元统计分析的理论与实践技巧。 多元统计分析是统计学的一个分支领域，专注于处理包含多个变量的数据集，并在数据分析、市场研究、生物统计学、经济学及金融学等多个学科中发挥着重要作用。《应用多元统计分析》第六版是一本广受欢迎的教学与参考书籍，由威斯康星-麦迪逊大学的Richard A. Johnson和德克萨斯A&M大学的Dean W. Wichern共同编写。该书详细介绍了多种多变量数据分析方法和技术，包括高维正态分布、奇异值分解（SVD）、主成分分析（PCA）等。 多元统计分析的核心内容可以从以下几个方面进行探讨： 1. 高维正态分布：在处理多个连续随机变量时，多变量正态分布是重要的基础概念。对于复杂数据集而言，理解这一分布的性质至关重要。 2. SVD矩阵分解技术：奇异值分解是一种强大的数学工具，在多元统计分析中用于简化和优化数据分析过程。 3. PCA降维方法：主成分分析通过将原始数据转换为较少数量但包含关键信息的新变量来实现数据压缩与特征提取，广泛应用于可视化、噪声过滤等领域。 4. 数据处理与初步分析：书中介绍了如何组织和描述性地展示数据集的方法，帮助读者更好地理解和准备后续高级统计方法所需的资料。 5. 应用领域：多元统计技术在生物信息学、经济预测以及金融建模等众多学科中都有广泛的应用前景。掌握这些技能有助于做出更准确的数据驱动决策。 6. 样本与总体的区别：正确区分样本和全体数据集对于进行有效的统计推断至关重要。 7. 统计软件应用：现代分析工具如R语言、SAS、SPSS及MATLAB等为多元数据分析提供了强大支持，提高了计算效率并增强了结果的可视化效果。
     
  • Applied Multivariate Statistical Analysis (6th Edition)
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    《Applied Multivariate Statistical Analysis》第六版是一本全面介绍多变量统计分析方法及其应用的经典教材和参考书。 这本书是数据分析应用的经典之作，对于从事人工智能和深度学习的人士会很有帮助。
     
  • Multivariate Data Analysis (7th Edition)
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    《Multivariate Data Analysis》第七版是一本全面介绍多元数据分析方法及其应用的经典教材，适用于商学和管理领域的研究与实践。 《Hair Multivariate Data Analysis》（第七版）是一本经典的多变量数据分析教科书。这本书详细介绍了多种统计方法及其在实际问题中的应用，并提供了大量的案例研究来帮助读者理解和掌握这些技术。书中涵盖了回归分析、因子分析、聚类分析等多种重要的多变量统计技术，是学习和研究多变量数据的重要参考资料。
     
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