第1章 数据预处理

1.1 异常值的常见处理方法

1.2 缺失值的填补

第2章 多元线性回归分析

2.1 多元线性回归的概念

2.2 多元线性回归的模型结构

2.3 多元逐步线性回归

第3章 Logistic回归分析

3.1 Logistic回归分析的基本概念

3.2 Logistic回归的模型结构

3.3 应用实例1：一般资料的Logistic回归

3.4 应用实例2：列联表资料的Logistic回归

3.5 应用实例3：多项 Logistic回归分析

第4章 非线性回归拟合分析

4.1 非线性回归基本概念

4.2 应用实例1：对新增SARS病例数的预测分析

4.3 应用实例2：对累计SARS病例数的预测分析

第5章 生存分析

5.1 生存分析的基本概念

5.2 生存分析的资料特点

5.3 生存资料的分析方法

5.4 应用实例1：累积生存率的计算

5.5 应用实例2：小样本生存率的Kaplan-Meier估计

5.6 应用实例3：生存曲线比较的Log-rank检验

5.7 应用实例4： Cox回归

5.7.1 Cox模型结构与参数估计

5.7.2 应用实例：Cox回归分析

第6章 基于竞争风险模型的生存分析

6.1 竞争风险模型

6.2 应用实例：竞争风险模型的生存分析

第7章 Meta分析

7.1 Meta分析概述

7.2 Meta分析的方法与步骤

7.3 应用实例1：二分类资料的Meta分析

7.4 应用实例2：连续资料的Meta分析

第8章 剂量-反应模型的Meta分析

8.1 剂量-反应关系的数据结构

8.2 线性拟合

8.3 非线性拟合-三次曲线拟合

第9章 决策树模型分析

9.1 分类的概念

9.2 分类的步骤

9.3 分类器性能的评估

9.4 决策树分类器简介

9.5 应用实例：决策树分析

第10章 随机森林法提取特征属性

10.1 随机森林方法基本概念

10.2 基于平均基尼指数减少量的特征属性选择

10.3 应用实例：随机森林法提取特征属性

第11章 倾向性得分匹配方法

11.1 倾向性得分匹配方法

11.2 倾向性得分匹配方法的步骤

11.3 应用实例：倾向性得分匹配

第12章 用广义估计方程分析重复测量的定性资料

12.1 广义估计方程的基本概念

12.2 广义线性模型的结构

12.3 GEE算法

12.4 应用实例1：重复测量的实验数据

12.5 应用实例2：问卷调查中的多选题数据

第13章 基于支持向量机的微阵列数据分类

13.1 支持向量机简介

13.2 支持向量机的基本原理

13.3 应用实例：支持向量机分类

第14章 时间序列分析

14.1 时间序列分析的基本概念

14.2 时间序列分析的主要步骤

14.3 应用实例：时间序列分析

第15章 路径图分析

15.1 路径图分析基本理论

15.2 路径图分析的基本步骤

15.3 应用实例：路径图分析

15.3.1 第一个回归分析

15.3.2 第二个回归分析

15.3.3 第三个回归分析

第16章 主成分分析与因子分析

16.1 主成分分析概念

16.2 应用实例1：主成分分析

16.3 因子分析概念

16.4 应用实例2：因子分析

第17章 判别分析

17.1 判别分析的概念

17.2 常用的判别分析方法

17.3 判别函数的验证

17.4 应用实例：判别分析

第18章 聚类分析

18.1 聚类分析的概念

18.2 K均值聚类法

18.3 应用实例1： K均值聚类

18.4 系统聚类法

18.5 应用实例2：系统聚类

18.6 绘制双向聚类热图

第19章 关联规则

19.1 关联规则的基本概念

19.2 关联规则的质量和重要性

19.3 关联规则分析的基本方法

19.4 应用实例：关联规则分析

第20章 两组ROC曲线下的面积比较

20.1 ROC曲线的构建

20.2 ROC曲线下面积

20.3 两组ROC曲线下面积比较

20.4 应用实例：两组ROC曲线下面积比较

第21章 诊断准确性试验Meta分析

21.1 诊断准确性试验Meta分析基本概念

21.2 诊断准确性试验Meta分析的相关评价指标

21.3 应用实例：诊断准确性试验Meta分析

第22章 贝叶斯网络分析

22.1 贝叶斯网络的概念

22.2 应用实例：贝叶斯网络构建

第23章 偏最小二乘回归分析

23.1 偏最小二乘回归的基本步骤和原理

23.2 应用实例：偏最小二乘回归分析

参考文献