SPSS統計分析高級教程（第2版）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-10-31 11:13
來(lái)源：京東
作者：京東
SPSS統計分析高級教程（第2版）
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內容簡(jiǎn)介:本書(shū)以IBM SPSS Statistics 20 中文版為基礎，全面、系統地介紹了各種多變量統計模型、多元統計分析模型、智能統計分析方法的原理和軟件實(shí)現。在書(shū)中作者結合自身多年的統計分析實(shí)戰和SPSS 行業(yè)應用經(jīng)驗，側重于對統計新方法、新觀(guān)點(diǎn)的講解。在保證統計理論嚴謹的同時(shí)，又充分注重了文字的淺顯易懂，使本書(shū)更加易學(xué)易用。
本書(shū)是一本如何使用SPSS進(jìn)行高級統計分析的指導書(shū)。讀者可在www.StatStar.com下載書(shū)中案例數據，從而完整地重現全部分析內容，并可進(jìn)一步在新浪微博與作者、其他讀者進(jìn)行討論。
本書(shū)適合于已具備統計分析基礎知識的讀者閱讀，可作為高等學(xué)校各專(zhuān)業(yè)高年級本科生、研究生的統計學(xué)教材或參考書(shū)，以及市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)、金融、財務(wù)、人力資源管理等行業(yè)中需要做數據分析的人士，或從事咨詢(xún)、研究、分析等專(zhuān)業(yè)人士的參考書(shū)。
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作者簡(jiǎn)介:
目錄:第一部分 一般線(xiàn)性模型、混合線(xiàn)性模型和廣義線(xiàn)性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡(jiǎn)介
1.1.1 模型入門(mén)
1.1.2 常用術(shù)語(yǔ)
1.1.3 適用條件
1.2 案例：膠合板磨損深度的比較
1.2.1 操作說(shuō)明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市規模、貨架位置與銷(xiāo)量的關(guān)系
1.3.2 邊際均值與輪廓圖
1.3.3 擬合劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX子句和KMARIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進(jìn)階
1.5.1 隨機因素的方差分析模型
1.5.2 自定義效應檢驗使用的誤差項
1.5.3 四類(lèi)方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用實(shí)驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實(shí)驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 配伍設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實(shí)驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動(dòng)的特殊實(shí)驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協(xié)方差分析
2.4.1 協(xié)方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正均值
思考與練習
參考文獻
第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型簡(jiǎn)介
3.1.2 案例：教育模式比較
3.1.3 對案例的進(jìn)一步分析
3.2 重復測量資料的方差分析
3.2.1 模型簡(jiǎn)介
3.2.2 案例：促銷(xiāo)效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章 線(xiàn)性混合模型
4.1 模型簡(jiǎn)介
4.1.1 問(wèn)題的提出
4.1.2 模型入門(mén)
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬合基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多解釋變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬合基本模型結構
4.3.3 考慮重復測量間的相關(guān)性
4.3.4 更改對測量間相關(guān)性的假定
4.3.5 模型中可用的相關(guān)陣種類(lèi)
4.4 線(xiàn)性混合模型進(jìn)階
4.4.1 線(xiàn)性混合模型的用途
4.4.2 線(xiàn)性混合模型與一般線(xiàn)性模型的聯(lián)系
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義線(xiàn)性模型、廣義估計方程和廣義線(xiàn)性混合模型
5.1 廣義線(xiàn)性模型
5.1.1 模型簡(jiǎn)介
5.1.2 案例分析
5.2 廣義估計方程
5.2.1 方程簡(jiǎn)介
5.2.2 案例分析
5.3 廣義線(xiàn)性混合模型
5.3.1 模型簡(jiǎn)介
5.3.2 案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分 回歸模型
第6章 多重線(xiàn)性回歸模型
6.1 模型簡(jiǎn)介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例：銷(xiāo)量影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 回歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏回歸系數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏回歸系數
6.2.5 衡量回歸模型優(yōu)劣的標準
6.3 回歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1 模型預測值
6.3.2
......
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡(jiǎn)介
1.1.1 模型入門(mén)
1.1.2 常用術(shù)語(yǔ)
1.1.3 適用條件
1.2 案例：膠合板磨損深度的比較
1.2.1 操作說(shuō)明
1.2.2 結果解釋
1.2.3 模型參數的估計值
1.2.4 兩兩比較
1.2.5 其他常用選項
1.3 兩因素方差分析模型
1.3.1 案例：超市規模、貨架位置與銷(xiāo)量的關(guān)系
1.3.2 邊際均值與輪廓圖
1.3.3 擬合劣度檢驗
1.4 因素各水平間的精細比較
1.4.1 POSTHOC子句
1.4.2 EMMEANS子句
1.4.3 LMATRIX子句和KMARIX子句
1.4.4 CONSTRAST子句
1.5 方差分析模型進(jìn)階
1.5.1 隨機因素的方差分析模型
1.5.2 自定義效應檢驗使用的誤差項
1.5.3 四類(lèi)方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用實(shí)驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實(shí)驗設計方案
2.1.1 完全隨機設計
2.1.2 配伍設計
2.1.3 交叉設計
2.1.4 拉丁方設計
2.2 考慮交互作用的實(shí)驗設計方案
2.2.1 析因設計
2.2.2 正交設計
2.2.3 均勻設計
2.3 誤差項變動(dòng)的特殊實(shí)驗設計方案
2.3.1 嵌套設計
2.3.2 重復測量設計
2.3.3 裂區設計
2.4 協(xié)方差分析
2.4.1 協(xié)方差分析的必要性
2.4.2 平行性假定的檢驗
2.4.3 計算和檢驗修正均值
思考與練習
參考文獻
第3章 多元方差分析與重復測量方差分析
3.1 多元方差分析
3.1.1 模型簡(jiǎn)介
3.1.2 案例：教育模式比較
3.1.3 對案例的進(jìn)一步分析
3.2 重復測量資料的方差分析
3.2.1 模型簡(jiǎn)介
3.2.2 案例：促銷(xiāo)效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章 線(xiàn)性混合模型
4.1 模型簡(jiǎn)介
4.1.1 問(wèn)題的提出
4.1.2 模型入門(mén)
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬合基本模型結構
4.2.2 在固定效應中加入自變量
4.2.3 在隨機效應中加入自變量
4.2.4 更多解釋變量的引入
4.2.5 其他常用選項
4.3 重復測量數據案例
4.3.1 對數據的初步分析
4.3.2 擬合基本模型結構
4.3.3 考慮重復測量間的相關(guān)性
4.3.4 更改對測量間相關(guān)性的假定
4.3.5 模型中可用的相關(guān)陣種類(lèi)
4.4 線(xiàn)性混合模型進(jìn)階
4.4.1 線(xiàn)性混合模型的用途
4.4.2 線(xiàn)性混合模型與一般線(xiàn)性模型的聯(lián)系
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義線(xiàn)性模型、廣義估計方程和廣義線(xiàn)性混合模型
5.1 廣義線(xiàn)性模型
5.1.1 模型簡(jiǎn)介
5.1.2 案例分析
5.2 廣義估計方程
5.2.1 方程簡(jiǎn)介
5.2.2 案例分析
5.3 廣義線(xiàn)性混合模型
5.3.1 模型簡(jiǎn)介
5.3.2 案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分 回歸模型
第6章 多重線(xiàn)性回歸模型
6.1 模型簡(jiǎn)介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例：銷(xiāo)量影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 回歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏回歸系數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏回歸系數
6.2.5 衡量回歸模型優(yōu)劣的標準
6.3 回歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1 模型預測值
6.3.2
......
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