Publikacja jest drugim wydaniem, gruntownie poprawionym i rozbudowanym, cieszącej się ogromną popularnością książki, poświęconym zaawansowanym metodom statystycznej analizy danych. Jest ona naturalną kontynuacją tomu 1.: "Przystępnego kursu statystyki. Statystyki podstawowe", lecz może być czytana niezależnie.

Autor książki "Przystępny kurs statystyki z zastosowaniem STATISTICA.PL na przykładach z medycyny Tom 2 Modele liniowe i nieliniowe" stara się przybliżyć Czytelnikom bardziej zaawansowane metody analiz statystycznych związane z zagadnieniem modelowania współzależności pomiędzy zmiennymi. Jako pierwsze zostały omówione klasyczne techniki analizy regresji, analiza reszt oraz problematyka budowy modeli. Następnie Autor zajął się zagadnieniem regresji nieliniowej. Osobny rozdział został poświęcony regresji logistycznej.

Najwięcej miejsca zajmują metody analizy wariancji. Po wprowadzeniu do zagadnienia planowania doświadczeń zostały kolejno omówione najczęściej stosowane układy doświadczalne oraz sposoby opracowania ich wyników. Pewnego rodzaju podsumowaniem omówionych metod jest rozdział poświęcony prezentacji tzw. ogólnego modelu liniowego. W ostatnim rozdziale.

Autor prezentuje najbardziej ogólne podejście do zagadnień modelowania współzależności pomiędzy zmiennymi, opierające się na uogólnionym modelu liniowym. Są to metody pozwalające na statystyczny opis powiązań między zmiennymi, w przypadku gdy rozkład zmiennej zależnej odbiega od normalnego (lub zmienna zależna ma charakter jakościowy).

Książka zawiera wiele ciekawych przykładów oraz dużą ilość praktycznych wskazówek. Przykładowe zagadnienia merytoryczne oraz przytaczane dane empiryczne czynią ją szczególnie atrakcyjną dla przedstawicieli nauk biomedycznych, ale książka jest adresowana nie tylko do nich.

Korzystać z niej mogą wszyscy pragnący poznać metody analizy regresji i analizy wariancji oraz praktycznie wykorzystywać pakiet STATISTICA, który pojawia się w książce jako narzędzie do przeprowadzania obliczeń statystycznych oraz tworzenia wykresów ułatwiających interpretacje wyników przeprowadzanych analiz. Książka jest ilustrowana wieloma wykresami oraz zrzutami ekranowymi z programu STATISTICA. Należy jednak podkreślić, że książka nie jest dokumentacją do programu STATISTICA - zostały w niej przedstawione tylko wybrane opcje analiz statystycznych.

Spis treści:

1. ANALIZA REGRESJI PROSTEJ    21  I. Wprowadzenie   II. Regresja liniowa   III. Klasyczny model regresji liniowej   IV. Estymacja i estymatory   V. Założenia modelu   VI. A jak to się liczy w programie STATISTICA

2. REGRESJA WIELORAKA    59  I. Wprowadzenie   II. Założenia modelu   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA

3. ANALIZA RESZT    99  I. Wprowadzenie   II. A jak się to liczy w programie STATISTICA

4. REGRESJA KROKOWA     137  I. Wprowadzenie   II. Regresja hierarchiczna   III. Metoda regresji krokowej

5. REGRESJA NIELINIOWA     167  I. Wprowadzenie   II. Modele linearyzowalne   III. Modele nieliniowe   IV. Regresja segmentowa   V. Analizy pokrewne i dopełniające w programie STATISTICA

6. REGRESJA LOGISTYCZNA     217  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA   III. Ocena mocy predykcji   IV. Regresja probitowa

7. ELEMENTY PLANOWANIA DOŚWIADCZEŃ       255  I. Wprowadzenie   II. Terminologia   III. Podstawowe plany doświadczalne

8. JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI       271  I. Wprowadzenie   II. Analiza wariancji - klasyfikacja jednoczynnikowa   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA   IV. Podsumowanie

9. WIELOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI     307  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA

10. ZAŁOŻENIA ANALIZY WARIANCJI I OCENA WIELKOŚCI EFEKTÓW EKSPERYMENTALNYCH      337  I. Wprowadzenie   II. A jak to się sprawdza w programie STATISTICA   III. Oceny wielkości efektów eksperymentalnych

11. PROCEDURY PORÓWNAŃ WIELOKROTNYCH - ANALIZA KONTRASTÓW    363  I. Wprowadzenie   II. Kontrasty   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA   IV. Predefiniowane kontrasty   V. Analiza trendu   VI. Podsumowanie

12. PROCEDURY PORÓWNAŃ WIELOKROTNYCH -TESTY POST-HOC    391  I. Wprowadzenie   II. Porównania post-hoc   III. Porównanie metod   IV. A jak to się liczy w programie STATISTICA   V. Podsumowanie

13. WYBRANE UKŁADY DOŚWIADCZALNE    429  I. Bloki losowe   II. Kwadraty łacińskie   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA

14. HIERARCHICZNA ANALIZA WARIANCJI     453  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA

15. ANALIZA KOWARIANCJI     479  I. Wprowadzenie   II. Analiza założeń   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA

16. POWTARZANE POMIARY     517  I. Wprowadzenie   II. Założenia leżące u podstaw analizy wariancji z powtarzanymi pomiarami   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA

17. KOMPONENTY WARIANCYJNE     577  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA   III. Uwagi końcowe

18. WIELOWYMIAROWA ANALIZA WARIANCJI - MANOVA      613  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA   III. Założenia MANOVA. Uwagi

19. ANALIZA WARIANCJI - PODEJŚCIE MODELOWE I REGRESYJNE    655  I. Wprowadzenie   II. Modele analizy wariancji   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA   IV. Wprowadzenie do układów niezrównoważonych

20. OGÓLNY MODEL LINIOWY     727  I. Wprowadzenie   II. A jak to się liczy w programie STATISTICA   III. Podsumowanie

21. UOGÓLNIONY MODEL LINIOWY    773  I. Wprowadzenie   II. Specyfikacja modelu i ocena dopasowania   III. A jak to się liczy w programie STATISTICA

22. WEKTORY I MACIERZE     829  I. Wektory   II. Macierze   III. Definicja i własności wyznacznika macierzy   IV. Układy równań liniowych   V. Wartość własna i wektor własny

Podobne książki:

Metody numeryczne w Delphi 4 W książce przedstawiono szereg najpopularniejszych algorytmów metod numerycznych oraz ich implementacje w języku Object Pascal, stanowiącym podstawę zintegrowanego środowiska programowania Delphi dla Windows95/98/NT. Każda z prezentowanych metod została...

 

Inżynieria lingwistyczna Komputerowe przetwarzanie tekstów w języku naturalnym Inżynieria lingwistyczna to jedna z wielu nazw dziedziny obejmującej próby zautomatyzowania przetwarzania danych w języku naturalnym. Główne rozpatrywane aktualnie zadania to wyszukiwanie, klasyfikacja i selekcja informacji wyrażonych za pomocą języka...

 

Wprowadzenie do teorii automatów języków i obliczeń Wydanie drugie Nowe, rozszerzone i zmienione wydanie kompendium wiedzy dotyczącej teorii automatów, języków formalnych i obliczeń, czyli uniwersalnych podstaw informatyki teoretycznej i lingwistyki matematycznej. Książkę "Wprowadzenie do teorii automatów języków i...