| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 研究背景与理论基础 | 第12-18页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.1.2 理论基础 | 第14-18页 |
| 1.2 国内外文献综述 | 第18-21页 |
| 1.2.1 国外研究成果 | 第18-19页 |
| 1.2.2 国内研究成果 | 第19-20页 |
| 1.2.3 文献综述小结 | 第20-21页 |
| 1.3 研究内容与创新点 | 第21-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-22页 |
| 1.3.2 创新点 | 第22-23页 |
| 1.4 文章结构与论文框架图 | 第23-25页 |
| 1.4.1 文章结构 | 第23-24页 |
| 1.4.2 论文框架图 | 第24-25页 |
| 第2章 列联表中三种现象 | 第25-31页 |
| 2.1 辛普森悖论 | 第25-26页 |
| 2.2 虚假相关 | 第26-28页 |
| 2.3 虚假独立 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 对数线性模型类型与独立性分析 | 第31-49页 |
| 3.1 二维对数线性模型类型与独立性分析 | 第32页 |
| 3.2 三维对数线性模型类型与独立性分析 | 第32-36页 |
| 3.3 四维对数线性模型类型与独立性分析 | 第36-47页 |
| 3.3.1 四维对数线性模型类型分析 | 第37-39页 |
| 3.3.2 四维对数线性模型独立性分析 | 第39-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基于交互作用的列联表可压缩性分析 | 第49-80页 |
| 4.1 基于条件列联表中交互作用的可压缩性分析 | 第49-52页 |
| 4.2 基于边际列联表交互作用的列联表可压缩性分析 | 第52-78页 |
| 4.2.1 二维列联表可压缩性分析 | 第52-53页 |
| 4.2.2 三维列联表可压缩性分析 | 第53-58页 |
| 4.2.3 四维列联表可压缩性分析 | 第58-78页 |
| 4.3 本章小结 | 第78-80页 |
| 第5章 基于互信息、信息熵的列联表可压缩性分析 | 第80-122页 |
| 5.1 基于互信息的可压缩性分析 | 第81-113页 |
| 5.1.1 二维线性信息模型与可压缩性分析 | 第81-83页 |
| 5.1.2 三维线性信息模型与可压缩性分析 | 第83-93页 |
| 5.1.3 四维线性信息模型与可压缩性分析 | 第93-113页 |
| 5.2 基于信息熵的列联表可压缩性分析 | 第113-121页 |
| 5.2.1 基于信息熵的列联表变量压缩方法 | 第113-118页 |
| 5.2.2 基于信息熵变量的重要性分析 | 第118-121页 |
| 5.3 本章小结 | 第121-122页 |
| 第6章 结论与展望 | 第122-125页 |
| 6.1 研究结论 | 第122-123页 |
| 6.2 研究展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-128页 |
| 致谢 | 第128页 |