中华医学统计百科全书

本书主要内容包括：多元分布概论、多元正态分布、检验平均向量的统计量、接近随机设计的多元方差分析、轮廓分析、多重线性相关系数、曲线直线化、主成分分析、对应分析、判别分析等。

多元分布概论
多变量及其概率分布
多元正态分布
多元正态分布参数的优选似然估计
维希特分布
检验平均向量的统计量
总体平均向量的置信区域与联合置信区间
协方差阵的检验
总体协方差阵不等时两均数向量的假设检验
多元方差分析
接近随机设计的多元方差分析
随机配伍设计的多元方差分析
多元方差分析的线性模型形式
多元方差分析中的多组间两两比较
重复测定数据的多元方差分析方法
轮廓分析
协方差分析
多元协方差分析
简单相关系数
多重线性相关系数
偏相关系数
多序列相关系数
多项相关系数
典型相关分析
曲线拟合
曲线直线化
迭代配合法
指数函数曲线配合
幂函数曲线配合
多项式曲线配合
Gompertz曲线配合
Logistic曲线配合
Logit曲线配合
Probit曲线配合
样条函数
简单线性回归
通过原点的直线回归
多元线性回归
确定系数与校正确定系数
残差分析
回归诊断
自变量选择
影响函数
多重共线性
回归模型的失拟合检验
岭回归
线性回归模型的加权最小二乘法
稳健回归
Tobit模型
非参数回归
广义加法模型
多项式回归
正交多项式回归
趋势面分析
Logistic回归分析
非条件logistic回归分析
条件logistic回归分析
多项分类logistic回归模型
有序logistic回归模型
Probit回归
倾向评分
Poisson回归
加速失效时间模型
指数回归
Weibull回归
比例风险回归
非比例风险回归
对数正态回归
Log-logistic回归
多状态(20x比例风险回归模型
对数线性模型
广义估计方程
主成分分析
探索性因子分析
验证性因子分析
通径分析
潜变量分析技术
对应分析
结构方程模型
组内相关系数
迭代广义最小二乘算法(IGLS)
期望极大估计算法(EM algorithm)
随机截距模型
随机斜率模型
多水平生长模型
多水平logistic模型
多水平Poisson回归模型
多水平多项分类logistic回归模型
多水平有序分类logistic回归模型
多元多水平回归模型
多水平．Meta分析模型――已知均数和标准差
多水平Meta分析模型――以OR为效应尺度
交叉分类数据模型
判别分析
二次型判别
逐步判别
聚类分析
聚类分析的常用统计量
系统聚类法
逐步聚类法(动态聚类法)
有序样品很优分割法
附录一 统计用表
附表1 正态分布表
附表2 t分布界值表
附表3 X2分布界值表
附表4 F分布界值表
附表5 相关系数r界值表
附表6 正交多项式系数表
附录二 英汉医学统计学词汇
附录三 汉英医学统计学词汇
本书词条索引