王靜龍、梁小筠、王黎明編著的《屬性數據分析》共分九章，第一章介紹屬性數據的描述性統計分析方法。第二章介紹單一屬性分類數據的統計推斷方法。第三、四和五章介紹交叉分類數據，即列聯錶的統計推斷方法。第六章介紹邏輯斯諦綫性迴歸模型。第七章介紹對數綫性迴歸模型。第八章介紹對應分析。第九章介紹屬性數據的貝葉斯統計推斷。本書在選材時，注重統計軟件的應用，例如：Excel、Minitab、SPSS和SAS等。書中收集瞭大量可反映屬性數據應用問題的例題，也可作為各種統計方法如何運用的示範。本書將正文中的部分理論證明放在附錄中，教學時間緊，或隻求瞭解統計方法應用的讀者可以跳過去。

內容提要

王靜龍、梁小筠、王黎明編著的《屬性數據分析》共九章，主要內容包括屬性數據，單一屬性分類數據，四格錶，二維列聯錶，高維列聯錶，邏輯斯諦迴歸模型，對數綫性模型，列聯錶的對應分析，屬性數據的貝葉斯統計推斷。附錄中對教材的部分理論證明做瞭補充。全書結閤統計軟件Excel、Minitab、SPSS和SAS，注重統計方法的應用。本書還配有大量的例題，有助於學生鞏固所學的屬性數據統計分析的方法及應用。
《屬性數據分析》可作為高等學校統計學專業本科生和研究生的教學用書，也可作為社會學、心理學、人口學、市場學和醫學等領域從事理論研究和應用的統計工作者的參考用書。

第一章屬性數據
§1.1 數據
§1.2 屬性數據的描述性統計
§1.2.1 錶格法
§1.2.2 圖示法
§1.2.3 數值法
§1.3 屬性數據的概率分布
§1.3.1 (0-1)分布
§1.3.2 二項分布
§1.3.3 多項分布
§1.3.4 泊鬆分布
§1.3.5 負二項分布
習題一
第二章單一屬性分類數據
§2.1 分類數據的檢驗
§2.1.1 分類數據的x2檢驗
§2.1.2 分類數據的似然比檢驗
§2.2 帶參數的分類數據的檢驗
§2.2.1 帶參數的分類數據的x2檢驗
§2.2.2 帶參數的分類數據的似然比檢驗
習題二
第三章四格錶
§3.1 四格錶
§3.1.1 四格錶的抽樣方式
§3.1.2 獨立與不相關
§3.2 四格錶的檢驗問題
§3.2.1 四格錶檢驗問題的解
§3.2.2 連續性修正
§3.2.3 四格錶獨立性檢驗問題的似然比檢驗
§3.2.4 總的樣本容量給定時四格錶的檢驗問題
§3.2.5 完全隨機時四格錶的檢驗問題
§3.3 四格錶的費希爾檢驗
§3.3.1 費希爾精確檢驗
§3.3.2 Mantel Haenszel x2檢驗
§3.4 四格錶的優比檢驗法
§3.5 邊緣齊性檢驗
習題三
第四章二維列聯錶
§4.1 二維列聯錶
§4.2 二維列聯錶的檢驗問題
§4.2.1 二維列聯錶的x2檢驗
§4.2.2 二維列聯錶的似然比檢驗
§4.3 相閤性的度量和檢驗
§4.3.1 Kendall-r係數
§4.3.2 Gamma係數
§4.3.3 Somers d係數
§4.3.4 相閤性檢驗
§4.4 方錶一緻性的度量和檢驗
§4.4.1 一緻性的度量
§4.4.2 一緻性的檢驗
§4.5 不完備列聯錶
§4.5.1 列聯錶的獨立性
§4.5.2 不完備列聯錶的擬獨立性
§4.5.3 擬獨立的不完備列聯錶的極大似然估計
§4.5.4 不完備列聯錶擬獨立性的檢驗問題
習題四
第五章高維列聯錶
§5.1 高維列聯錶的壓縮和分層
§5.1.1 列聯錶的壓縮
§5.1.2 列聯錶的分層
§5.2 高維列聯錶的條件獨立性檢驗
§5.3 高維列聯錶的獨立性檢驗
§5.4 Cochran-Mantel-Haenszel和Breslow-Day檢驗
§5.4.1 條件相閤性的檢驗
§5.4.2 Breslow-Day x2檢驗
§5.5 有偏比較
§5.5.1 抽樣調查數據的分析
§5.5.2 實驗數據的分析
§5.5.3 觀察數據的分析
§5.6 高維列聯錶的獨立性和相關性
§5.6.1 三維列聯錶的獨立性
§5.6.2 三維列聯錶的相關性
§5.7 不完備高維列聯錶
習題五
第六章邏輯斯諦迴歸模型
§6.1 邏輯斯諦迴歸模型
§6.1.1 邏輯斯諦變換
§6.1.2 邏輯斯諦綫性迴歸模型
§6.2 含有名義數據的邏輯斯諦迴歸模型
§6.2.1 名義數據的賦值
§6.2.2 含有名義數據的邏輯斯諦迴歸模型
§6.3 含有有序數據的邏輯斯諦迴歸模型
§6.4 邏輯斯諦判彆分析
§6.5 多項邏輯斯諦迴歸模型
習題六
第七章對數綫性模型
§7.1 引言
§7.2 廣義綫性模型
§7.3 二維列聯錶的對數綫性模型
§7.4 高維列聯錶的對數綫性模型
§7.5 不完備列聯錶的對數綫性模型
習題七
第八章列聯錶的對應分析
§8.1 二維列聯錶的對應分析
§8.2 高維列聯錶的對應分析
習題八
第九章屬性數據的貝葉斯統計推斷
§9.1 貝葉斯統計推斷概要
§9.2 二項分布的貝葉斯統計推斷
§9.2.1 二項分布6(n，p)的未知參數p的先驗分布
§9.2.2 後驗分布
§9.2.3 貝葉斯推斷
§9.2.4 貝塔-二項分布
§9.3 泊鬆分布的貝葉斯統計推斷
習題九
附錄
附錄1 帕雷托原則
附錄2 GS指數和熵的最大值
附錄3 Pearson x2定理的證明
附錄4 -2In(A)與x2統計量有相同的漸近x2(r-1)分布的證明
附錄5 第三章的(3.2.3)式的漸近正態性的證明
附錄6 似然比檢驗統計量的可分解性
附錄7 優比
附錄8 第四章的(4.4.2)、(4.4.3)和(4.4.5)等三式的證明
附錄9 三維列聯錶條件獨立性檢驗問題
附錄10 三維列聯錶的獨立性檢驗問題似然比檢驗統計量的可分解性
附錄11 第五章的(5.4.5)式的證明
附錄12 Simpson悖論
附錄13 Probit變換和雙對數變換
附錄14 估計In(p／(1-p))
參考文獻