1.本书的作者具有很好的数学基础，长期在医学院校讲授医学统计学，具有丰富的教学经验； 2.在介绍统计方法时，本书没有拘泥于烦琐的细节，让读者很容易看到问题的本质和整体结构，并很快获取重要信息。 3.书中配有大量的案例解析和程序示例，每一章都配有练习题，书末附有习题的参考答案。这样安排，既方便教师的教学和学生的学习，也方便了初学者检验自己的学习成果。
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内容提要
序言
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第1章 R语言介绍
1.1 什么是R语言
1.2 为什么使用R分析数据
1.3 R的下载与安装
1.4 启动和退出R
1.5 RStudio
1.6 R包
1.7 开始使用R
1.8 工作空间管理
1.9 小结
1.10 习题
第2章 创建数据集
2.1 R的数据结构
2.2 用R获取数据
2.3 数据录入
2.4 小结
2.5 习题
第3章 数据框的操作
3.1 用基本包处理数据框
3.2 用dplyr包处理数据框
3.3 数据框的合并
3.4 数据框的长宽格式的转换
3.5 缺失值的处理
3.6 处理大型数据集的策略
3.7 小结
3.8 习题
第4章 数据可视化
4.1 用R的基础绘图系统作图
4.2 用ggplot2包作图
4.3 其他图形
4.4 小结
4.5 习题
第5章 基本统计分析
5.1 数值型变量的描述性统计分析
5.2 分类变量的列联表和独立性检验
5.3 连续型变量组间差异的比较
5.4 用函数tablestack( )汇总双变量分析结果
5.5 变量间的相关性
5.6 小结
5.7 习题
第6章 线性回归分析
6.1 简单线性回归
6.2 分层线性回归
6.3 多重线性回归
6.4 小结
6.5 习题
第7章 Logistic回归分析
7.1 二分类Logistic回归
7.2 条件Logistic回归
7.3 无序多分类Logistic回归
7.4 有序Logistic回归
7.5 小结
7.6 习题
第8章 Poisson回归分析
8.1 Poisson回归模型
8.2 过度离散的判定及处理
8.3 对数线性模型
8.4 小结
8.5 习题
第9章 生存分析
9.1 生存对象
9.2 生存率的估计与生存曲线
9.3 生存率的比较
9.4 Cox回归
9.5 小结
9.6 习题
第10章 聚类分析
10.1 相似性的度量
10.2 层次聚类法
10.3 k均值聚类法
10.4 小结
10.5 习题
第11章 判别分析
11.1 距离判别
11.2 K最邻近判别
11.3 Fisher判别
11.4 Bayes判别
11.5 小结
11.6 习题
第12章 主成分分析和因子分析
12.1 主成分分析
12.2 因子分析
12.3 小结
12.4 习题
第13章 临床诊断试验评价
13.1 二分类结果的评价指标
13.2 ROC及曲线下面积
13.3 联合试验
13.4 小结
13.5 习题
第14章 Meta分析
14.1 Meta分析的基本步骤
14.2 Meta分析的常用统计方法
14.3 二分类变量资料的Meta分析
14.4 连续型变量资料的Meta分析
14.5 Meta分析的注意事项
14.6 小结
14.7 习题
习题参考答案
第1章 习题参考答案
第2章 习题参考答案
第3章 习题参考答案
第4章 习题参考答案
第5章 习题参考答案
第6章 习题参考答案
第7章 习题参考答案
第8章 习题参考答案
第9章 习题参考答案
第10章 习题参考答案
第11章 习题参考答案
第12章 习题参考答案
第13章 习题参考答案
第14章 习题参考答案
参考文献
函数索引
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