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序言
1
导论
2
统计资料
3
统计抽样
4
统计资料的综合
5
参数估计
6
假设检验
7
方差分析
8
χ²检验
9
基于秩次的非参数检验
10
两变量关联性分析
11
一元线性回归
12
多重线性回归与相关
13
logistic回归分析
14
时间序列和指数
15
meta分析
16
医学统计学
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统计学
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导论
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统计及其应用领域
统计数据的类型
统计中的基本概念
统计资料
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]
统计资料的基本概念
统计资料的收集
统计调查
统计资料的误差
统计抽样
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]
关于抽样的基本概念
统计抽样的基本概念
抽样调查种类和抽样方法
调查误差
系统抽样
统计资料的综合
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]
定量变量的统计描述
定性变量的统计描述
参数估计
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]
抽样分布与抽样误差
t分布
总体分布及总体概率的估计
假设检验
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]
t检验
二项分布与Poisson分布资料的z检验
假设检验的功效
方差分析
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]
方差分析的基本思想
方差分析的步骤
多个样本均数的两两比较
方差分析的前提条件和数据变换
χ²检验
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]
独立样本四格表资料的χ²检验
多个独立样本R×C列联表资料的χ²检验
配对设计资料的χ²检验
列联表资料的确切概率法
χ²检验用于拟合优度检验
基于秩次的非参数检验
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]
配对设计资料的符号秩检验
两组独立样本比较的秩和检验
多组独立样本比较的秩和检验
随机区组设计资料的秩和检验
多个样本间的多重比较
两变量关联性分析
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线性相关
秩相关
分类变量的关联性分析
一元线性回归
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]
回归分析的基本概念
一元线性回归模型
总平方和分解
样本确定系数与样本相关系数
一元线性回归显著性检验
模型适合性分析
E(Y)的区间估计
因变数Y的预测
多重线性回归与相关
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多重线性回归的概念及其统计描述
多重线性回归的假设检验
复相关系数与偏相关系数
自变量筛选
多重线性回归的应用
logistic回归分析
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logistic回归模型
logistic回归的参数估计及假设检验
条件logistic回归模型
logistic回归的样本含量估计
logistic回归的应用及注意的问题
时间序列和指数
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时间序列的成分
利用平滑法进行预测
利用趋势推测法进行预测
利用趋势和季节成分进行预测
指数
meta分析
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]
meta分析概述
meta分析的统计方法
meta分析的偏倚
医学统计学
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寿命表
医学研究的统计学设计
临床试验设计与分析
分类
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统计学