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本書分成五個部分。第一部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統計、復合變量描述統計（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應變量的描述統計。第二部分為特征檢驗，分析方法主要為參數檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、游程檢驗、單樣本K-S檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關系分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經網絡分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數據問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些統計方法如時間序列分析、面板數據模型、非參數與半參數回歸、多方程系統模型等需要參考其他書籍。

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