SPSS統計分析高級教程（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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內容簡介

本書以IBM SPSS Statistics 20 中文版為基礎，全麵、係統地介紹瞭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現。在書中作者結閤自身多年的統計分析實戰和SPSS 行業應用經驗，側重於對統計新方法、新觀點的講解。在保證統計理論嚴謹的同時，又充分注重瞭文字的淺顯易懂，使本書更加易學易用。
本書是一本如何使用SPSS進行高級統計分析的指導書。讀者可在www.StatStar.com下載書中案例數據，從而完整地重現全部分析內容，並可進一步在新浪微博與作者、其他讀者進行討論。
本書適閤於已具備統計分析基礎知識的讀者閱讀，可作為高等學校各專業高年級本科生、研究生的統計學教材或參考書，以及市場營銷、金融、財務、人力資源管理等行業中需要做數據分析的人士，或從事谘詢、研究、分析等專業人士的參考書。

目錄

第一部分 一般綫性模型、混閤綫性模型和廣義綫性模型
第1章 方差分析模型
1.1 模型簡介
1.1.1 模型入門
1.1.2 常用術語
1.1.3 適用條件
1.2 案例：膠閤闆磨損深度的比較
1.2.1 操作說明
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、貨架位置與銷量的關係
1.3.2 邊際均值與輪廓圖
1.3.3 擬閤劣度檢驗
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 四類方差分解方法
思考與練習
參考文獻
第2章 常用實驗設計分析方法
2.1 僅研究主效應的實驗設計方案
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 誤差項變動的特殊實驗設計方案
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 協方差分析
2.4.1 協方差分析的必要性
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 模型簡介
3.1.2 案例：教育模式比較
3.1.3 對案例的進一步分析
3.2 重復測量資料的方差分析
3.2.1 模型簡介
3.2.2 案例：促銷效果研究
思考與練習
參考文獻
第4章 綫性混閤模型
4.1 模型簡介
4.1.1 問題的提齣
4.1.2 模型入門
4.2 層次聚集性數據案例
4.2.1 擬閤基本模型結構
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 擬閤基本模型結構
4.3.3 考慮重復測量間的相關性
4.3.4 更改對測量間相關性的假定
4.3.5 模型中可用的相關陣種類
4.4 綫性混閤模型進階
4.4.1 綫性混閤模型的用途
4.4.2 綫性混閤模型與一般綫性模型的聯係
思考與練習
參考文獻
第5章 廣義綫性模型、廣義估計方程和廣義綫性混閤模型
5.1 廣義綫性模型
5.1.1 模型簡介
5.1.2 案例分析
5.2 廣義估計方程
5.2.1 方程簡介
5.2.2 案例分析
5.3 廣義綫性混閤模型
5.3.1 模型簡介
5.3.2 案例分析
思考與練習
參考文獻
第二部分 迴歸模型
第6章 多重綫性迴歸模型
6.1 模型簡介
6.1.1 基本概念
6.1.2 分析步驟
6.2 案例：銷量影響因素分析
6.2.1 基本分析結果
6.2.2 迴歸模型的假設檢驗
6.2.3 偏迴歸係數的假設檢驗
6.2.4 標準化偏迴歸係數
6.2.5 衡量迴歸模型優劣的標準
6.3 迴歸預測、區間估計與殘差分析
6.3.1 模型預測值
6.3.2
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畢業論文要做量化，就買瞭人大經濟論壇推薦的這本入門教程，比較詳細

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自從有瞭京東，買東西就是兩個字，舒心。

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網上推薦的用書，拿來學習不錯

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雙十一買的，很少涉及原理，操作講得挺詳細的，還有很多操作的截圖。

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不錯哦支持京東！！！！

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好像沒看到哪裏下載數據源也。文字比較多

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裝幀很精美，京東搞活動挺便宜的，3天就到的還是挺快的。內容還沒仔細看應該挺好的，信賴京東

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經典好書，除瞭軟件操作，更想學習其思想

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通熟易懂，學習SPSS上等教材，附帶的數據　自己操作感覺更棒

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