《生物统计附试验设计》课程教学资源（教研论文）MSExcel在畜牧兽医统计中的应用（五）多元线性回归分析

8.1 线性回归分析的基本原理 8.2 图表分析与回归函数分析 8.3 Excel回归分析工具 8.4 多元回归分析 8.5 非线性回归分析

本书较全面地介绍了现代统计学的理论、方法及其应用技巧。针对多元统计分析方法计算量大和算法复杂的特点，以SAS软件包作为实现复杂统计计算的工具，本书着重介绍各种试验设计方法、统计分析方法及其适用条件、结合具体问题正确选用统计方法的技术以及对计算结果的正确解释和应用。在一切从实际出发的思想指导下，合理调整教材结构和编写形式，把处理同一类问题的统计方法集中到一起讲解，使貌似复杂的统计问题化繁为简，实用方便。本书具有以下独到之处：用计算器和计算机两种计算工具实现统计计算，便于读者选用；针对问题和资料闸述统计方法，有利于读者提高处理实际问题的综合能力；介绍的试验设计类型多，讲解详细，具有很强的可操作性；为读者成功地使用SAS软件提供了一条有效的捷径。根据教学对象的层次和学时数适当取舍内容，本书可作为研究生、本科生、大中专生的统计学教材，高等院校和科研机构的教师、学者、科技人员、生物医学工作者、管理工作者等学习和应用统计方法的参考书；还可作为用SAS软件解决统计问题的实用手册

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 多重共线性及其解决方案 第七节 虚拟变量的应用 第八节 计算机应用 第九节 研究实例

第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

多元方差分析的主要用途是同时分析和检验不同类别在多个间距测度等级变 量上是否存在显著差别。这种方法由威尔克(S.S.Wlk)在1932年创建,后来 又得到逐步发展和完善。现在,许多计算机统计软件中都已经具有多元方差分析 的功能。但是,这种方法在我国社会科学研究中的应用尚属少见,有待进一步推 本章第一节将从多元方差分析与一元方差分析的关系入手,简介相关方法的 沿革及多元方差分析的特点。第二节主要介绍多元方差分析所要求的变量、数据 方面的条件

3.1 多元线性回归模型 3.2 回归参数的估计 3.3 参数估计量的性质 3.4 回归方程的显著性检验 3.5 中心化和标准化 3.6 相关阵与偏相关系数

典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

方差分析 – 方差分析的过程 – 单因素方差分析 – 二因素方差分析 相关分析 – 相关分析的过程 回归分析 – 一元回归 – 多元回归

14.1 聚类分析概述 14.2 相似性计算方法 14.3 常用聚类方法 14.3.1 划分方法 k-means算法（k-均值算法） k-medoids算法（k-中心算法） 14.3.2 层次方法 AGNES算法（合并聚类法） DIANA算法（分裂聚类法） 14.4 孤立点分析