R語言醫(yī)學(xué)多元統(tǒng)計(jì)分析

第 1 章 緒論 1
1 1 多元數(shù)據(jù) 1
1 2 多元描述性統(tǒng)計(jì)量 3
1 2 1 均值向量 3
1 2 2 協(xié)方差矩陣 3
1 2 3 相關(guān)系數(shù)矩陣 4
1 3 距離、相異系數(shù)、相似系數(shù)和列聯(lián)系數(shù) 5
1 3 1 基于數(shù)值型變量的距離 5
1 3 2 基于分類變量的相異系數(shù) 7
1 3 3 基于混合類型變量的相異系數(shù) 8
1 3 4 相似系數(shù) 9
1 3 5 列聯(lián)系數(shù) 12
1 4 多元正態(tài)分布 13
1 4 1 多元正態(tài)分布的定義 13
1 4 2 多元正態(tài)分布的檢驗(yàn) 14
1 4 3 二元正態(tài)分布及其參考值范圍 15
1 5 小結(jié) 17
1 6 習(xí)題 18
第 2 章 多元數(shù)據(jù)可視化 19
2 1 相關(guān)系數(shù)圖 19
2 2 散點(diǎn)圖矩陣 21
2 3 符號(hào)圖 23
2 4 臉譜圖 25
2 5 星狀圖和雷達(dá)圖 27
2 6 平行坐標(biāo)圖 30
2 7 調(diào)和曲線圖 32
2 8 小結(jié) 33
2 9 習(xí)題 33
第 3 章 多元數(shù)據(jù)的組間比較 34
3 1 多元 T 檢驗(yàn) 34
3 1 1 單個(gè)正態(tài)總體均值向量檢驗(yàn) 34
3 1 2 多元配對(duì)設(shè)計(jì)的均值向量檢驗(yàn) 36
3 1 3 多元成組設(shè)計(jì)兩樣本的均值向量檢驗(yàn) 38
3 2 多元方差分析 40
3 3 重復(fù)測(cè)量資料的多變量分析 42
3 4 協(xié)方差矩陣的檢驗(yàn) 46
3 5 多變量的非參數(shù)檢驗(yàn) 47
3 6 小結(jié) 48
3 7 習(xí)題 48
第 4 章 聚類分析 49
4 1 聚類分析的目的與方法 49
4 2 層次聚類法 50
4 2 1 度量類與類之間距離的方法 50
4 2 2 Q 型聚類實(shí)例 52
4 2 3 R 型聚類實(shí)例 59
4 3 k 均值聚類法 60
4 4 模糊 C 均值聚類法 63
4 5 基于模型的聚類 68
4 6 小結(jié) 73
4 7 習(xí)題 73
第 5 章 判別分析 75
5 1 距離判別法 75
5 2 Fisher 判別法 79
5 3 Bayes 判別法 82
5 4 機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法 83
5 4 1 決策樹模型 84
5 4 2 使用 caret 包實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法 87
5 4 3 K 最鄰近分類 92
5 4 4 支持向量機(jī)分類 95
5 4 5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類 97
5 4 6 隨機(jī)森林分類 100
5 5 小結(jié) 102
5 6 習(xí)題 103
第 6 章 主成分分析 104
6 1 主成分分析的基本原理 104
6 1 1 主成分的定義 104
6 1 2 主成分分析的幾何意義 105
6 1 3 主成分的求法 105
6 2 使用 R 包計(jì)算主成分 107
6 2 1 使用 stats 包計(jì)算主成分 108
6 2 2 使用 FactoMineR 包計(jì)算主成分 109
6 3 主成分的應(yīng)用 118
6 3 1 主成分評(píng)價(jià) 118
6 3 2 主成分回歸 122
6 4 小結(jié) 123
6 5 習(xí)題 123
第 7 章 因子分析 125
7 1 因子分析模型 125
7 2 因子分析模型的求解 126
7 3 因子旋轉(zhuǎn) 129
7 4 因子分析的注意事項(xiàng) 133
7 5 小結(jié) 134
7 6 習(xí)題 134
第 8 章 結(jié)構(gòu)方程模型 135
8 1 結(jié)構(gòu)方程模型概述 135
8 1 1 變量類型 135
8 1 2 結(jié)構(gòu)方程模型的組成與路徑圖 135
8 1 3 結(jié)構(gòu)方程模型分析步驟 138
8 1 4 lavaan 包簡(jiǎn)介 141
8 2 驗(yàn)證性因子分析 142
8 3 實(shí)例分析 148
8 4 小結(jié) 152
8 5 習(xí)題 152
第 9 章 典型相關(guān)分析 154
9 1 典型相關(guān)分析的基本思想 154
9 2 典型相關(guān)分析的基本原理 155
9 3 典型相關(guān)分析的基本步驟 155
9 4 實(shí)例分析 157
9 4 1 兩組變量之間的相關(guān)性 159
9 4 2 典型相關(guān)系數(shù)和典型變量 160
9 4 3 典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn) 164
9 4 4 典型結(jié)構(gòu)分析 165
9 5 小結(jié) 166
9 6 習(xí)題 166
第 10 章 偏最小二乘回歸分析 168
10 1 偏最小二乘回歸的基本原理 168
10 2 偏最小二乘回歸的基本步驟 168
10 3 實(shí)例分析 170
10 4 小結(jié) 174
10 5 習(xí)題 174
第 11 章 對(duì)應(yīng)分析 176
11 1 對(duì)應(yīng)分析概述 176
11 1 1 對(duì)應(yīng)分析的基本思想 176
11 1 2 基本概念 176
11 1 3 R 型與 Q 型因子分析的對(duì)等關(guān)系 178
11 1 4 對(duì)應(yīng)分析應(yīng)用于定量變量的情形 179
11 1 5 對(duì)應(yīng)分析的計(jì)算步驟 179
11 2 簡(jiǎn)單對(duì)應(yīng)分析 180
11 3 多重對(duì)應(yīng)分析 185
11 4 小結(jié) 194
11 5 習(xí)題 194
附錄 A 矩陣運(yùn)算基礎(chǔ) 196
A 1 矩陣的定義與創(chuàng)建 196
A 2 矩陣的基本運(yùn)算 197
A 3 方陣的行列式與逆矩陣 198
A 4 矩陣的特征值與特征向量 198
A 5 矩陣的奇異值分解 198
附錄 B 習(xí)題參考答案 200
參考文獻(xiàn) 212