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SPSS統計分析:應用案例教程 版權信息
- ISBN：9787305165306
- 條形碼：9787305165306 ; 978-7-305-16530-6
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
SPSS統計分析:應用案例教程 本書特色
本書分成五個部分。**部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統計、復合變量描述統計（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應變量的描述統計。第二部分為特征檢驗，分析方法主要為參數檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、游程檢驗、單樣本k-s檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關系分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經網絡分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與roc。第五部分為數據問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些統計方法如時間序列分析、面板數據模型、非參數與半參數回歸、多方程系統模型等需要參考其他書籍。
SPSS統計分析:應用案例教程 內容簡介
本書分成五個部分。**部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統計、復合變量描述統計（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應變量的描述統計。第二部分為特征檢驗，分析方法主要為參數檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、游程檢驗、單樣本K-S檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關系分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經網絡分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數據問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些統計方法如時間序列分析、面板數據模型、非參數與半參數回歸、多方程系統模型等需要參考其他書籍。
SPSS統計分析:應用案例教程 目錄
第1章緒論1**部分特征描述第2章描述統計分析112.1頻數分析112.2描述分析172.3探索性分析202.4列聯表分析26第3章描述統計分析（二）373.1概述報告程序分析373.2olap413.3均值程序483.4多重響應分析523.5比率統計量56第4章因子分析594.1因子分析的數據降維594.2因子分析的結構探測63第二部分特征檢驗第5章均值--t檢驗715.1單樣本t檢驗715.2成對樣本t檢驗735.3獨立樣本的t檢驗755.4單因素方差分析79第6章非參數分析896.1卡方檢驗896.2二項檢驗936.3游程檢驗966.4單樣本ks檢驗1006.5非參數獨立雙樣本檢驗1036.6非參數獨立多樣本檢驗1096.7非參數相關雙樣本檢驗1126.8非參數相關多樣本檢驗114第三部分關系分析第7章相關分析1197.1雙變量相關1197.2偏相關分析126第8章一般單變量線性模型1298.1雙因素方差分析1298.2glm單變量的協方差分析1348.3glm單變量的隨機影響分析138第9章線性回歸分析與曲線估計1419.1線性回歸分析1419.2曲線估計160第10章離散因變量模型16810.1二元、多元名義logit模型16810.2有序因變量回歸16910.3二元probit模型176第11章廣義線性模型與廣義方程估計18111.1廣義線性模型簡介18111.2計數因變量模型18311.3正值因變量模型--伽瑪分布回歸19411.4間隔截取生存數據分析20211.5廣義方程估計209第12章神經網絡分析21712.1多層感知的單因變量分析21812.2多層感應的多變量分析226第四部分特征判別第13章分類23613.1兩步聚類23613.2分層聚類分析24113.3k均值聚類分析24913.4*近相鄰分析25513.5判別分析269第14章控制圖形與roc28314.1控制圖形28314.2roc curve289第五部分數據問題第15章可靠性分析296第16章缺失數據處理30516.1缺失值分析30516.2多重插入313
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SPSS統計分析:應用案例教程 作者簡介
江西農業大學經管學院院、碩士研究生、教師、主要研究方向為西方經濟學，曾在重慶大學出版社出版過《西方經濟學概論》擔任主編。
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