引言——变量关系分析的广泛意义 在统计分析中，有这样一类具有普遍意义的问题：在测得了（取样）一个变量系统的数据以后，如何从数据中发现并且验证这些变量之间的关系？了解变量之间的关系，无论是对于知识发掘(knowledge discovery)，还是拟合精度的提高，都是很有意义的．比如任何一类回归分析，便是要分析预测变量和响应变量之间的关系．如果我们能用一些方法做回归前的预分析(pre-analysis before regression)，比如，使用方差分析去分析各个预测因素之间的关系，是非常有必要的．为什么呢？一个很简单的原因是出于对复线性的考虑．众所周知，复线性是回归分析的大敌．如果大家还记得回归分析系数的协方差矩阵的话，想必也能记得如果预测因素之间的相关系数太大会导致回归方程系数非常不稳定(请参阅 method of multivariate data analysis by rencher)．又如结构方程模型，是要分析测量变量(measurement)和结构变量(construct)之间的关系．还有最近十分热门的图模型，便是赤裸裸的声称图模型是所有统计模型的一个大综合．
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如何生成一个GeoBUGS格式的中国地图 第一节 导言 之前有些对GeoBUGS感兴趣的同学发邮件询问我有没有GeoBUGS的中国地图，以用于分析中国国内的一些空间数据。我想有必要将如何生成GeoBUGS格式的地图的方法分享给大家。这样的话， GeoBUGS就可以真正为我们所用，从而对于其他GeoBUGS没有自带的地图，我们也可以轻松生成了。本节不涉及统计分析，仅为GeoBUGS的研究使用者提供一个软件使用的技术参考。关于GeoBUGS的统计的书，国外实在是很多了，但关于这块地图定制的参考资料较少，故提出来供大家参阅。
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第一节 WinBUGS数据分析案例 在这一节中，我将拿一个经典的研究数据，利用WinBUGS给出简单的分析。首先介绍一下这个数据：Seeds seed O. aegyptiaco 75 seed O. aegyptiaco 73 Bean Cucumber Bean Cucumber r n r/n r n r/n r n r/n r n r/n 10 39 0.26 5 6 0.83 8 16 0.5 3 12 0.25 23 62 0.37 53 74 0.72 10 30 0.33 22 41 0.54 23 81 0.28 55 72 0.76 8 28 0.29 15...
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