本书全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现，是一本使用SPSS进行高级统计分析的实用性很强的指导书和参考书。本书共分4个部分。第一部分是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型，主要内容包括方差分析模型、常用实验设计分析方法、多元方差分析与重复测量方差分析、线性混合模型、广义线性模型，广义估计方程与广义线性混合模型；第二部分是回归模型，主要内容包括多重线性回归模型、线性回归的衍生模型、路径分析入门、非线性回归模型、二分类Logistic回归模型、多分类、配对Logistic回归与Pobit回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型 与潜类别分析；第三部分是多元统计分析方法，主要内容包括主成份分析、因子分析与多维偏好分析、对应分析、典型相关分析、多维尺度分析、聚类分析、经典判别分析；第四部分是其他统计分析方法，主要内容包括树模型、随机森林与最近邻元素法、神经网络与支持向量机、信度分析、联合分析、时间序列模型、生存分析、缺失值分析。

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