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  • SPSS进阶分析与实务 石鹏 编 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 暂无著
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:2022-07-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 暂无著
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:2022-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2022-07-01
    • 字数:405000
    • 页数:300
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787121436048
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:电子工业出版社

    SPSS进阶分析与实务

    作  者:石鹏 编
    定  价:106
    出 版 社:电子工业出版社
    出版日期:2022年07月01日
    页  数:300
    装  帧:平装
    ISBN:9787121436048
    主编推荐

    "1. 以统计理论为主线,严格筛选统计方法 本书介绍的统计方法是基于对各个学科专业常用方法的大量研究,由知识储备丰富且有大量实战经验的作者编写而成的,每章介绍一个独立的统计方法,可以让读者对比学习。 2. 以解决实际问题为导向 本书的目的帮助读者是掌握分析数据的统计方法,了解这些方法背后的实际用途,以开阔思路,并真正掌握相关技能。 3. 标题体现用途 本书每章内容的标题均体现了该章节所讲解统计方法的用途,让读者快速理解并判断该方法的适用性。"

    内容简介

    本书以统计理论为主线,以解决实际问题为导向,详细介绍了SPSS在多变量方差分析、协方差分析、线性回归分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、判别分析、决策树、神经网络、时间序列分析、对应分析、典型相关分析、简单效应、简单简单效应、调节效应、中介效应及多重响应分析中的应用。本书结合理论与实践,具有较强的技术应用性和针对性,主要面向各个专业的初、中级SPSS的使用者,以及想要深入学习和应用统计学的读者。

    作者简介

    石鹏,博士,毕业于江西师范大学。公众号 SPSS学堂 成员。曾在广东某高校任职高校教师,讲授统计与SPSS软件。有丰富的SPSS统计经验。曾发表学术论文5篇、参与省级课题2项。

    精彩内容

    目录
    第1章多个因变量的假设检验:多变量方差分析.1
    1.1多变量方差分析.1
    1.1.1多变量方差分析简介.1
    1.1.2多变量方差分析的应用条件.1
    1.2多变量方差分析案例:不同舞蹈学校的分数差异分析.2
    1.2.1选择变量.3
    1.2.2设置模型选项.3
    1.2.3设置事后选项.4
    1.2.4选项设置.4
    1.2.5输出结果.5
    1.3本章小结.8

    第2章校正混杂因素:协方差分析.9
    2.1协方差分析简介.9
    2.2协方差分析案例:早读对成绩的影响.10
    2.2.1回归拟合线平行性检验.11
    2.2.2计算和检验修正均数(正式进行协方差分析).15
    2.3本章小结.18

    第3章因变量为连续变量的估计与预测:线性回归分析.19
    3.1线性回归分析简介.19
    3.1.1简单线性回归分析简介.19
    3.1.2多重线性回归分析简介.20
    3.2简单线性回归分析.20
    3.2.1简单线性回归分析的假设条件.21
    3.2.2简单线性回归分析案例:身高和体重的关系.26
    3.3多重线性回归分析.27
    3.3.1多重线性回归分析的假设条件.28
    3.3.2多重线性回归分析案例:年收入的影响因素.28
    3.4回归诊断.33
    3.4.1异常值判断.33
    3.4.2独立性检验.37
    3.4.3正态性检验.39
    3.4.4方差齐性检验.40
    3.4.5多重共线性诊断.41
    3.5权重估计.43
    3.5.1权重估计简介.43
    3.5.2权重估计案例:收入影响因素分析.43
    3.6加权最小二乘法.46
    3.6.1加权最小二乘法简介.46
    3.6.2加权最小二乘法案例:收入影响因素分析.46
    3.7二阶最小二乘法.48
    3.7.1二阶最小二乘法简介.48
    3.7.2二阶最小二乘法案例:影响成绩的数据.49
    3.8分层回归分析.51
    3.8.1分层回归分析简介.51
    3.8.2分层回归分析案例:影响个人收入的因素.52
    3.9本章小结.56

    第4章因变量为离散变量的估计与预测:Logistic回归模型.58
    4.1Logistic回归模型简介.58
    4.1.1Logistic回归模型的公式.58
    4.1.2Logistic回归分析的目的.59
    4.1.3Logistic回归模型的适用条件.59
    4.1.4Logistic回归分析的主要用途.60
    4.2二元Logistic回归模型.60
    4.2.1二元Logistic回归模型简介.61
    4.2.2二元Logistic回归分析案例:学业成就数据.61
    4.3多元Logistic回归模型.67
    4.3.1多元Logistic回归模型简介.67
    4.3.2多元Logistic回归分析案例:数学成绩调查数据.68
    4.4有序回归模型.71
    4.4.1有序回归模型简介.71
    4.4.2有序回归分析案例:影响个人收入水平的因素.71
    4.5本章小结.74

    第5章回归模型进阶:其他回归模型.76
    5.1很优尺度回归模型.76
    5.1.1很优尺度回归模型简介.76
    5.1.2很优尺度回归分析案例:师生关系的预测因素.77
    5.2非线性回归模型.83
    5.2.1曲线估计回归模型.84
    5.2.2非线性回归模型简介.87
    5.2.3曲线估计回归模型与非线性回归模型的比较.90
    5.3多层线性模型.91
    5.3.1多层线性模型简介.92
    5.3.2多层线性模型(零模型)案例:语文成绩预测因素.93
    5.3.3多层线性模型(全模型)案例:语文成绩预测因素.95
    5.4对数线性模型.98
    5.4.1对数线性模型简介.98
    5.4.2对数线性模型案例:不同学历人员的收入水平数据.99
    5.5本章小结.101
    ……

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