多元分析讨论多变量(多指标)问题,由于变量较多,增加了问题的复杂性。但在许多实际问题中我们经常发现变量之间有一定的相关性,人们自然希望用较少的变量来代替原来较多的变量, 且使这些较少的变量尽可能地反映原来变量的信息。将这种思想引入统计学,就产生了主成分分析,典型相关分析等。下面只介绍主成分分析

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

统计描述 统计推断(1) 统计推断(2) 计量资料 频数分布 集中趋势 离散趋势 统计图表 抽样误差 标准误 t u F检验 秩和检验 直线相关与回归 偏相关 多元线性回归 计数资料 相对数 统计图表 u 、  2检验 秩和检验 Logistic回归

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

一、专业课程 专业基础课程 1《人体解剖学》 2《 组织学与胚胎学》 3《生物化学与分子生物学》 4《生理学》 5《医学免疫学》 6《病理学》 7《病理生理学》 8《病原生物学》 9《药理学》 10《预防医学》 11《医学统计学》 12《护理伦理学》 13《护理学导论》 14《护理心理学》 专业主干课程 1《基础护理学》 2《基础护理学》 3《基础护理学技术》 4《基础护理学技术》 5《健康评估》 6《健康评估技术》 7《内科护理学》 8《内科护理学》 9《外科护理学》 10《外科护理学》 11《妇产科护理学》 12《儿科护理学》 13《护理研究》 14《精神科护理学》 15《社区护理学》 16《护理教育学》 17《护理管理学》 18《急危重症护理学》 19《综合护理训练》 二、个性化发展课程 1《走近护理》 2《人际沟通与护理礼仪》 3《多元文化护理》 4《护理人文关怀》 5《医学文献检索》 6《医学社会工作与福祉》 7《护理信息学》 8《科技论文写作》 9《健康教育学》 10《循证护理》 11《耳鼻喉科护理学》 12《眼科护理学》 13《口腔科护理学》 14《老年护理学》 15《母婴健康管理》 16《康复护理学》 17《临床营养学》 18《灾害护理学》 19《中医护理学》 20《护理前沿进展》 21《护理创新与职业发展》 三、实践环节 1《社会实践》 2《毕业实习》 3《毕业综合考核》

本书强调严格性和基础性，书中的材料从源头—数系的结构及集合论开始，然后引向分析的基础（极限、级数、连续、微分、Riemann积分等），再进入幂级数、多元微分学以及Fourier分析，最后到达Lebesgue积分，这些材料几乎完全是以具体的实直线和欧几里得空间为背景的.书中还包括关于数理逻辑和十进制系统的两个附录。课程的材料与习题紧密结合，目的是使学生能动地学习课程的材料，并且进行严格的思考和严密的书面表达的实践本书适合已学过微积分的高年级本科生和研究生学习

目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

4.1判别分析的基本思想 一、什么是判别分析? 判别分析根据已知对象的某些观测指标和所属类别来判断未知对象所属类别的一种统计学方法。 如何判断(判断依据)?利用已知类别的样本信息求判别函数,根据判别函数对未知样本所属类别进行判别判别分析的特点(基本思想) 1、是根据已掌握的、历史上若干样本的p个指标数据及所属类别的信息,总结出该事物分类的规律性,建立判别公式和判别准则。 2、根据总结出来的判别公式和判别准则,判别未知类别的样本点所属的类别判别分析的目的:识别一个个体所属类别

费希尔R.A.(1890~1962) 英国数学家现代数理统计学的奠基人.1890年2月生于伦 敦, 1962年7月逝世他1913年毕业于剑桥大学,1933年起任伦 敦大学教授在20世纪二三十年代提出了许多重要的统计方 法开辟了一系列统计学的分支领域他发展了正态总体下各 种统计量的抽样分布,与叶茨合作创立了“试验设计”统计分 支并提出相适应的方差分析方法;费希尔在假设检验分支中 引进了显著性检验概念并开辟了多元统计分析的方向在20 世纪三四十年代费希尔和他的学派在数理统计学研究方面 占据着主导地位

第一章绪论 概述 一、统计学(statistics):统计学是一门研究数据(资料)的搜集、整理、和分析的普遍原理和方法的学科。 二、医学统计学(medical statistics):医学统计学是运用概率论和数理统计等数学的原理和方法,研究医学现象中数据(资料)的搜集、整理、和分析的一门应用性学科