前言

迄今为止，国内外出版的统计学著作已不计其数，即便像直线回归分析、非线性回归分析这样的统计学专著，为数也已不少。其中，不乏理论性很强的佳作。然而，这些著作中的绝大部分都有一个共同特点，那就是“从头至尾引经据典、公式推导”。每当读者想运用回归分析方法解决自己科研工作中的实际问题时，就会在下列三个方面犯愁：其一，如何针对自己手头上的资料和问题，思路清晰而又理由充分地选用什么样的回归模型拟合资料？其二，如何用国际上通用的统计软件方便快捷地实现统计计算和解释计算结果？其三，当一个实际问题存在多个具有较高拟合度的统计模型时，如何由计算机自动化地进行比较后给出相对最优的拟合结果并给出相应的统计模型及评价结果？本书正是由于前述提及的客观现实的存在以及广大用户（统计学工作者、特别是实际工作者）的迫切需求而应运而生。

本书由4篇组成，第1篇回归分析基础知识，由“绪论、直线回归分析、可直线化的曲线回归分析和多重线性回归分析”共4章组成；第2篇固定模式单水平非线性回归分析，由“固定模式非线性回归分析简介、二项型和三项型指数曲线模型及其最优模型的智能选择”、“Logistic和Gompertz和Richards生长曲线模型及其最优模型的智能选择”和“Bleasdale-Nelder和Halliday和Farazdaghi-Harris产量 密度曲线模型及其最优模型的智能选择”共12章组成；第3篇非固定模式单水平非线性回归分析，由“非固定模式单水平非线性回归分析简介、二值结果变量定性资料单水平Logistic和Probit和互补双对数回归模型、三种二值结果变量定性资料单水平非线性回归分析方法的智能选择”、“多值有序结果变量定性资料单水平累积Logistic和Probit和互补双对数回归模型、三种多值有序结果变量定性资料单水平回归分析方法的智能选择”和“多值名义结果变量定性资料单水平扩展Logistic回归模型和计数资料单水平Poisson及负二项回归模型”共11章组成；第4篇非固定模式多水平非线性回归分析，也由11章组成，其内容与第3篇几乎一一对应，只是将“单水平”改成“多水平”即可。全书总共38章。

本书采用了三种呈现各章内容的形式：其一，第1，5，17，28章共4章，以“绪论”或“简介”的形式概述各篇的主要内容和注意事项；其二，第8，12，16，21，25，32，36章共7章，以某几种类似回归分析方法“智能化选择”的形式呈现，各章均分为如下四节展开，即“问题与数据、分析与解答、适用情形和分析步骤”；其三，其余27章，介绍每种具体回归分析，各章均分为如下4节展开，即“问题与数据、分析与解答、计算原理和分析步骤”。

本书的亮点在以下三个方面：其一，从不同角度对非线性回归模型进行划分。既按“固定与非固定模式”划分，又按“单与多水平模型”划分，还按“单与多自变量”划分；其二，比较和分析的SAS智能化实现。当类似回归模型的个数≥2时，对其进行了比较研究，并用SAS实现了智能化计算和输出最优结果；其三，充分体现了系统性和完备性特点。在多自变量的场合下，先按单和多水平模型划分，又按定性结果变量的前两种表现形式（二值和多值有序资料）划分，再按Logistic、Probit和互补双对数三种模型建模，仅在这一部分中，全面组合共有2（单与多）×2（二值与多值有序）×3（Logistic、Probit和互补双对数）=12个使用频率高且非常实用的多重非线性回归模型。

本书的全部内容由笔者选定、设计、指导和修改，由笔者的博士研究生高辉（于2012年毕业于军事医学科学院）完成，后又经过了笔者另一位已毕业博士研究生李长平（现为天津医科大学医学统计学副教授）和另一位硕士研究生郭晋（现为北京阜外心血管病医院在读博士研究生，已于2013年5月底通过博士学位论文答辩）认真审读和修改，由在读博士研究生胡纯严制作SASPAL软件，最后由本书编委中其他成员帮助统稿和核查，目的是使本书以尽可能少的错误和疏漏呈现在读者的面前。值得一提的是，高辉花了多年的心血和时间，坚持不懈地刻苦钻研，攻克了一个又一个技术难关，终于在博士毕业后不到一年时间内（其所在部队工作任务十分繁忙）高质量地完成了全书的初稿，不仅如此，他还对初稿进行了多次反复自查，实乃令人敬佩、可喜可贺！

由于笔者水平有限，书中难免会出现这样或那样的不妥，甚至错误之处，恳请广大读者不吝赐教，以便再版时修正。

胡良平

于北京军事医学科学院

生物医学统计学咨询中心

2013年6月