圖書描述
2. A new Chapter 15, Introduction to the Design of Experiments and Observational Studies provides a basic framework for the design and analysis of scientific studies.
3. Updated throughout to include the latest developments and methods in statistics such as advanced bootstrapping, neural networks, regression trees, other blocking approaches, Taguchi Methodology, and more.
4. New open ended 'Cases' based on data sets from business, health care, and engineering are included. Also, many problem data sets have been updated and expanded.
5. The text includes a CD with all data sets and the Student Solutions manual in PDF. In addition a new supplement, SAS and SPSS Program Solutions by Replogle and Johnson is available for the Fifth Edition.
著者信息
Michael H. Kutner
現職：Emory University
Christopher J. Nachtsheim
現職：University of Minnesota
John Neter
現職：University of Georgia
William Li
現職：University of Minnesota
圖書目錄
Ch15 Introduction to the Design of Experimental and Observational Studies
Ch16 Single Factor Studies
Ch17 Analysis of Factor Level Means
Ch18 ANOVA Diagnostics and Remedial Measures
PART V: MULTI-FACTOR STUDIES
Ch19 Two-Factor Studies with Equal Sample Sizes
Ch20 Two-Factor Studies-One Case per Treatment
Ch21 Randomized Complete Block Designs
Ch22 Analysis of Covariance
Ch23 Two-Factor Studies with Unequal Sample Sizes
Ch24 Multi-Factor Studies
Ch25 Random and Mixed Effects Models
PART VI: SPECIALIZED STUDY DESIGNS
Ch26 Nested Designs, Subsampling, and Partially Nested Designs
Ch27 Repeated Measures and Related Designs
Ch28 Balanced Incomplete Block, Latin Square, and Related Designs
Ch29 Exploratory Experiments: Two-Level Factorial and Fractional Factorial Designs
Ch30 Response Surface Methodology
圖書序言
圖書試讀
用户评价
這本書的作者們顯然對綫性統計模型有著極其深刻的理解，並且有能力將復雜的概念以一種非常清晰和易於理解的方式呈現齣來。作為一名長期在工業界工作的工程師，我經常需要處理各種實驗數據，並且應用統計方法來優化産品性能和改進生産流程。我發現這本書的內容非常實用，對於我工作中遇到的許多問題都能提供有效的解決方案。例如，書中關於多重迴歸分析的章節，詳細講解瞭如何處理多重共綫性、如何選擇閤適的模型以及如何解釋迴歸係數，這些都是我在實際工作中經常遇到的難題。我尤其欣賞書中提供的R語言和SAS代碼示例，這些代碼可以直接復製和修改，大大節省瞭我自己編寫代碼的時間，讓我能夠更專注於數據分析本身。這本書對我來說，不僅僅是一本教科書，更像是一位經驗豐富的導師，隨時為我提供指導和幫助，讓我在數據分析的道路上走得更穩、更遠。
评分我之前一直認為統計學是一門枯燥乏味的學科，充滿瞭各種公式和符號，讓我望而卻步。然而，自從我接觸瞭這本《Applied Linear Statistical Models》，我的看法徹底改變瞭。這本書的語言風格非常生動有趣，作者用瞭很多通俗易懂的比喻和類比來解釋復雜的統計概念，讓原本枯燥的理論變得鮮活起來。我尤其喜歡書中在介紹每一個新的統計模型時，都會先從一個實際的案例齣發，說明為什麼需要這個模型，以及它能夠解決什麼問題。這種“問題導嚮”的學習方式，讓我覺得學習過程充滿趣味性，也更容易理解理論知識的實際意義。例如，在講解廣義綫性模型時，作者從一個關於疾病發病率的實際問題入手，一步步引齣模型，讓我覺得非常自然和易於接受。此外，書中還穿插瞭一些曆史趣聞和統計學傢的故事，讓我在學習知識的同時，也能感受到統計學的魅力和發展曆程。
评分這本書的包裝非常精美，紙張的質感也很好，閱讀起來是一種享受。封麵設計簡潔大氣，給人一種專業而嚴謹的感覺。翻開書頁，字跡清晰，排版閤理，即使長時間閱讀也不會感到疲勞。我尤其欣賞書中插圖和圖錶的質量，它們清晰易懂，有效地輔助瞭復雜的概念講解，讓抽象的統計學原理變得更加直觀。無論是初學者還是有一定基礎的讀者，都能從中受益。我是一名在讀的研究生，選擇這本書是因為它在學術界享有很高的聲譽，被許多導師推薦為經典教材。盡管我纔剛剛開始學習，但前幾章的內容已經讓我領略到瞭作者深厚的學術功底和嚴謹的邏輯思維。作者在講解基本概念時，總是循序漸進，從易到難，確保讀者能夠紮實地掌握每一個知識點。我尤其喜歡書中給齣的實際案例，這些案例貼近生活和科研，讓我能夠更好地理解統計模型在實際問題中的應用，也激發瞭我進一步探索的興趣。這本書不僅僅是傳授知識，更重要的是培養讀者的統計思維能力，讓我學會如何用統計的視角去分析和解決問題。
评分這本書的深度和廣度都給我留下瞭深刻的印象。作為一名希望在統計建模領域有所建樹的學生，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理綫性統計模型知識體係的教材，而《Applied Linear Statistical Models》無疑是我的不二之選。書中對於模型假設的討論非常細緻，並提供瞭如何檢驗和處理違反假設的方法，這對於建立可靠的統計模型至關重要。我特彆欣賞書中關於模型診斷的章節，它教會瞭我如何通過殘差分析、影響點分析等方法來評估模型的擬閤優度，並找齣潛在的問題。此外，書中對不同類型的數據（如時間序列數據、空間數據）的處理方法也有所涉及，雖然不是本書的重點，但這些補充內容對於拓寬我的視野非常有益。總的來說，這本書為我構建瞭一個堅實的統計學理論基礎，讓我能夠自信地應對各種數據分析挑戰，並為我未來的學術研究打下瞭堅實的基礎。
评分這本書的內容實在是太豐富瞭，簡直是統計學領域的一部百科全書。我之前嘗試過一些其他的統計學書籍，但總覺得不夠係統，或者過於側重某個方麵。而這本《Applied Linear Statistical Models》則做到瞭很好的平衡，它涵蓋瞭從基礎的綫性迴歸到復雜的實驗設計，幾乎囊括瞭統計建模和實驗分析的方方麵麵。我個人對實驗設計部分尤為感興趣，書中對各種實驗設計方案的詳細介紹，包括完全隨機設計、區組設計、析因設計等等，讓我大開眼界。作者不僅講解瞭這些設計的原理和適用場景，還詳細闡述瞭如何進行相應的統計分析，並給齣瞭具體的步驟和注意事項。我特彆喜歡書中關於方差分析（ANOVA）的講解，它深入淺齣，讓原本令我頭疼的ANOVA變得清晰明瞭。總而言之，這本書為我打開瞭一扇新的大門，讓我對統計學有瞭更全麵、更深入的認識，也為我日後的科研工作提供瞭寶貴的指導。
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