第1章  对数线性模型及其他回归分析
  1.1  加权回归
    1.1.1  加权回归的概念
    1.1.2  加权回归过程
    1.1.3  加权回归分析实例
  1.2  两阶最小二乘法
    1.2.1  两阶最小二乘法的概念
    1.2.2  两阶最小二乘法过程
    1.2.3  两阶最小二乘法分析实例
  1.3  最优尺度回归
    1.3.1  最优尺度回归的概念
    1.3.2  最优尺度回归过程
    1.3.3  最优尺度回归分析实例
  1.4  对数线性模型
    1.4.1  对数线性模型的概念
    1.4.2  一般对数线性回归分析
    1.4.3  Logit对数线性回归分析
    1.4.4  选择模型对数线性回归分析
  1.5  分位数回归
    1.5.1  分位数回归分析概述
    1.5.2  分位数回归过程
    1.5.3  分位数回归分析实例
  习题1
第2章  非参数检验
  2.1  卡方检验
    2.1.1  卡方检验的基本概念
    2.1.2  卡方检验过程
    2.1.3  卡方检验分析实例
  2.2  二项分布检验
    2.2.1  二项分布检验的基本概念与操作
    2.2.2  二项分布检验分析实例
  2.3  游程检验
    2.3.1  游程检验的基本概念
    2.3.2  游程检验过程
    2.3.3  游程检验分析实例
  2.4  一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验
    2.4.1  一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验的基本概念
    2.4.2  一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验过程
    2.4.3  一个样本的柯尔莫戈洛夫-斯米诺夫检验分析实例
  2.5  两个独立样本检验
    2.5.1  两个独立样本检验的用途与基本操作
    2.5.2  两个独立样本检验分析实例
  2.6  多个独立样本检验
    2.6.1  多个独立样本检验的用途与操作
    2.6.2  多个独立样本检验分析实例
  2.7  两个相关样本检验
    2.7.1  两个相关样本检验的用途与操作
    2.7.2  两个相关样本检验分析实例
  2.8  多个相关样本检验
    2.8.1  多个相关样本检验的用途与操作
    2.8.2  多个相关样本检验分析实例
  2.9  新版非参数假设检验的界面及其使用方法
    2.9.1  单样本检验
    2.9.2  独立样本检验
    2.9.3  相关样本检验
  习题2
第3章  聚类分析与判别分析
  3.1  聚类分析、判别分析及其分析过程
    3.1.1  聚类分析
    3.1.2  判别分析
  3.2  两步聚类
    3.2.1  两步聚类的概述及有关术语
    3.2.2  两步聚类过程
    3.2.3  两步聚类分析实例
  3.3  快速聚类
    3.3.1  快速聚类概述
    3.3.2  快速聚类过程
    3.3.3  快速聚类分析实例
  3.4  系统聚类
    3.4.1  系统聚类概述
    3.4.2  系统聚类过程
    3.4.3  样品聚类分析实例
    3.4.4  变量聚类概述
    3.4.5  变量聚类分析实例
  3.5  判别分析
    3.5.1  判别分析概述
    3.5.2  判别分析过程
    3.5.3  判别分析实例
    3.5.4  逐步判别分析
  3.6  ROC曲线
    3.6.1  ROC曲线的基本原理
    3.6.2  ROC曲线的基本过程
    3.6.3  ROC曲线实例
  3.7  ROC分析
    3.7.1  ROC分析概述
    3.7.2  ROC分析过程
    3.7.3  ROC分析实例
  习题3
第4章  因子分析与对应分析
  4.1  主成分分析与因子分析
    4.1.1  主成分分析与因子分析概述
    4.1.2  因子分析过程
    4.1.3  因子分析实例
    4.1.4  利用因子得分进行聚类
    4.1.5  市场研究中的顾客偏好分析
  4.2  对应分析
    4.2.1  对应分析概述
    4.2.2  对应分析过程
    4.2.3  对应分析实例
  习题4
第5章  信度分析与多维尺度分析
  5.1  信度分析
    5.1.1  信度分析的概念
    5.1.2  信度分析过程
    5.1.3  信度分析实例
  5.2  多维尺度分析
    5.2.1  多维尺度分析的功能与数据要求
    5.2.2  多维尺度分析过程
    5.2.3  多维尺度分析实例
  习题5
第6章  结合分析
  6.1  结合分析概述
  6.2  正交试验设计
    6.2.1  试验设计中的问题
    6.2.2  正交试验设计的思路
    6.2.3  正交试验设计过程
    6.2.4  正交试验设计实例
    6.2.5  正交试验设计过程语句
  6.3  试验设计结果的打印
    6.3.1  设计结果打印过程
    6.3.2  打印调查用卡片实例
    6.3.3  正交试验设计打印过程语句
  6.4  结合分析语句与实例
    6.4.1  结合分析语句
    6.4.2  结合分析语句实例
  6.5  结合分析实例
    6.5.1  课题分析与正交试验设计
    6.5.2  调查准备与调查
    6.5.3  结合分析编程与结果分析
  习题6
第7章  时间序列分析
  7.1  时间序列的建立和平稳化
    7.1.1  缺失值数据的替换
    7.1.2  建立时间序列新变量
  7.2  序列图
    7.2.1  序列图过程
    7.2.2  序列图应用实例
  7.3  建立时间序列模型
    7.3.1  指数平滑与ARIMA模型概述
    7.3.2  选择分析变量
    7.3.3  选择统计量
    7.3.4  图表
    7.3.5  输出项目的过滤
    7.3.6  保存新变量
    7.3.7  建模的其他选项
    7.3.8  时间序列分析实例
  7.4  应用传统模型
    7.4.1  应用时间序列模型过程
    7.4.2  应用时间序列模型分析实例
  7.5  自相关
    7.5.1  自相关系数与偏自相关系数的计算
    7.5.2  自相关图
    7.5.3  自相关分析过程
    7.5.4  自相关分析实例
  7.6  季节性分解法
    7.6.1  季节性分解法模型
    7.6.2  季节性分解法分析过程
    7.6.3  季节性分解法分析实例
  7.7  频谱分析
    7.7.1  频谱分析概述
    7.7.2  频谱分析过程
    7.7.3  频谱分析实例
  7.8  互相关
    7.8.1  互相关概述
    7.8.2  互相关过程
    7.8.3  互相关实例
  习题7
第8章  生存分析
  8.1  生存分析概述
    8.1.1  生存分析与生存数据
    8.1.2  生存时间函数
    8.1.3  Kaplan-Meier法
    8.1.4  Cox回归模型
    8.1.5  Cox依时协变量回归模型
  8.2  寿命表分析
    8.2.1  寿命表分析概述
    8.2.2  寿命表分析过程
    8.2.3  寿命表分析实例
  8.3  Kaplan-Meier分析
    8.3.1  Kaplan-Meier分析概述
    8.3.2  Kaplan-Meier分析过程
    8.3.3  Kaplan-Meier分析实例
  8.4  Cox回归分析
    8.4.1  Cox回归分析概述
    8.4.2  Cox回归分析过程
    8.4.3  Cox回归分析实例
  8.5  Cox依时协变量回归分析
    8.5.1  Cox依时协变量回归分析过程
    8.5.2  Cox依时协变量回归分析实例
  习题8
第9章  生成统计图
  9.1  概述
  9.2  条形图和三维条形图
    9.2.1  选择图类型
    9.2.2  简单条形图
    9.2.3  复式条形图
    9.2.4  堆积条形图
    9.2.5  三维条形图
  9.3  线图、面积图、盘高-盘低图和饼图
    9.3.1  选择图形类型
    9.3.2  堆积面积图
    9.3.3  多线折线图
    9.3.4  垂直线图
    9.3.5  简单盘高-盘低-收盘图
    9.3.6  簇状盘高-盘低-收盘图
    9.3.7  简单范围条形图
    9.3.8  差别面积图
    9.3.9  饼图
  9.4  箱图和误差条形图
    9.4.1  选择箱图和误差条形图类型
    9.4.2  简单箱图
    9.4.3  复式箱图
    9.4.4  简单误差条形图
    9.4.5  复式误差条形图
  9.5  散点图
    9.5.1  选择散点图模式
    9.5.2  简单散点图
    9.5.3  重叠散点图
    9.5.4  矩阵散点图
    9.5.5  简单点图
  9.6  直方图
  9.7  帕累托图
    9.7.1  选择帕累托图类型
    9.7.2  简单帕累托图
    9.7.3  堆积帕累托图
  9.8  控制图
    9.8.1  选择控制图类型
    9.8.2  平均值控制图、极差控制图、标准差控制图
    9.8.3  单值控制图和移动极差控制图
    9.8.4  不合格品率控制图和不合格品数控制图
    9.8.5  缺陷数控制图和单位缺陷数控制图
  习题9
第10章  编辑统计图
  10.1  认识图形组成
  10.2  编辑平面统计图
    10.2.1  图形编辑途径和操作
    10.2.2  改变图形构成
    10.2.3  图形与文字修饰
    10.2.4  坐标轴的编辑
    10.2.5  图形的修饰
    10.2.6  图内线条的编辑
    10.2.7  饼图编辑
    10.2.8  散点图的编辑
    10.2.9  文件管理
  习题10
第11章  贝叶斯推断
  11.1  贝叶斯统计推断概述
    11.1.1  贝叶斯公式
    11.1.2  贝叶斯统计学
    11.1.3  贝叶斯统计推断中用到一些基本术语
    11.1.4  贝叶斯统计决策中用到一些基本术语
    11.1.5  几种常见先验条件下的后验分布
    11.1.6  “贝叶斯统计信息”菜单项涉及过程与SPSS其他过程的联系与区别
  11.2  贝叶斯单样本正态分布推断分析
    11.2.1  贝叶斯单样本正态分布推断分析过程
    11.2.2  贝叶斯单样本正态分布分析实例
  11.3  贝叶斯单样本二项分布推断分析
    11.3.1  贝叶斯单样本二项分布推断分析过程
    11.3.2  贝叶斯单样本二项分布推断分析实例
  11.4  贝叶斯单样本泊松分布推断分析
    11.4.1  贝叶斯单样本泊松分布推断分析过程
    11.4.2  贝叶斯单样本泊松分布推断分析实例
  11.5  贝叶斯相关样本正态分布推断分析
    11.5.1  贝叶斯相关样本正态分布推断分析过程
    11.5.2  贝叶斯相关样本正态分布推断分析实例
  11.6  贝叶斯独立样本正态分布推断分析
    11.6.1  贝叶斯独立样本正态分布推断分析过程
    11.6.2  贝叶斯独立样本正态分布推断分析实例
  11.7  皮尔逊相关分析贝叶斯推断分析
    11.7.1  皮尔逊相关分析贝叶斯推断分析过程
    11.7.2  皮尔逊相关分析贝叶斯推断分析实例
  11.8  皮尔逊线性回归模型的贝叶斯推断分析
    11.8.1  皮尔逊线性回归模型的贝叶斯推断分析过程
    11.8.2  皮尔逊线性回归模型的贝叶斯推断分析实例
  11.9  贝叶斯单因素方差分析
    11.9.1  贝叶斯单因素方差分析过程
    11.9.2  贝叶斯单因素方差分析实例
  11.10  贝叶斯对数线性回归模型分析
    11.10.1  贝叶斯对数线性回归模型分析过程
    11.10.2  贝叶斯对数线性回归模型分析实例
  11.11  贝叶斯单因素重复测量方差分析
    11.11.1  贝叶斯单因素重复测量方差分析过程
    11.11.2  贝叶斯单因素重复测量方差分析实例
  习题11
附录A  标准化、距离和相似性的计算
参考文献