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内容简介

《属性 数据 分析引论(第2版)》的起点较低，仅仅要求读者具有基础 统计 课程的知识，包括参数估计、假设检验、回归分析模型及方差分析模型。全书分为十一章，分别介绍了与属性数据有关的统计学基础知识，列联表的相关知识，广义线性模型理论，logistic回归模型的理论、应用及其推广，对数线性模型，配对数据模型，聚簇关联响应的建模，广义线性混合模型以及属性 数据分析 方法 的发展史。

《属性数据分析引论(第2版)》内容详尽而不失精炼，整个体系力求完整而不失紧凑， 语言 深入浅出， 通俗 易懂。配备了大量 经典 案例，每章附有适量习题。这些习题编排精心，由浅人深，能够引导读者进一步凝练正文内容，锻炼解决实际问题的能力。《属性数据分析引论(第2版)》约有100个实际案例，同时附有每种统计方法的SAS及SPSS的实现过程。

Distinguished Professor of Statistics, University of Florida

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