高等学校教材：SPSS统计分析高级教程_百度百科
高等学校教材：SPSS统计分析高级教程
《高等学校教材:SPSS统计分析高级教程(第2版)》以IBM SPSS Statistics20中文版为基础，全面、系统地介绍了各种多变量统计模型、多元统计分析模型、智能统计分析方法的原理和软件实现。在书中作者结合自身多年的统计分析实战和SPss行业应用经验，侧重于对统计新方法、新观点的讲解。在保证统计理论严谨的同时，又充分注重了文字的浅显易懂，使《高等学校教材:SPSS统计分析高级教程(第2版)》更加易学易用。《高等学校教材:SPSS统计分析高级教程(第2版)》是一本如何使用SPss进行高级统计分析的指导书。
高等学校教材：SPSS统计分析高级教程内容简介
《高等学校教材:SPSS统计分析高级教程(第2版)》适合于已具备统计分析基础知识的读者阅读，可作为高等学校各专业高年级本科生、研究生的统计学教材或参考书，以及市场营销、金融、财务、人力资源管理等行业中需要做数据分析的人士，或从事咨询、研究、分析等专业人士的参考书。
高等学校教材：SPSS统计分析高级教程图书目录
第一部分一般线性模型、混合线性模型和广义线性模型 　　第1章方差分析模型 　　1.1模型简介 　　1.1.1模型入门 　　1.1.2常用术语 　　1.1.3适用条件 　　1.2案例：胶合板磨损深度的比较 　　1.2.1操作说明 　　1.2.2结果解释 　　1.2.3模型参数的估计值 　　1.2.4两两比较 　　1.2.5其他常用选项 　　1.3两因素方差分析模型 　　1.3.1案例：超市规模、货架位置与销量的关系 　　1.3.2边际均值与轮廓图 　　1.3.3拟合劣度检验 　　1.4因素各水平间的精细比较 　　1.4.1POSTHOC子句 　　1.4.2EMMEANS子句 　　1.4.3LMATRIX子句和KMATRIX子句 　　1.4.4CONSTRAST子句 　　1.5方差分析模型进阶 　　1.5.1随机因素的方差分析模型 　　1.5.2自定义效应检验使用的误差项 　　1.5.3四类方差分解方法 　　思考与练习 　　参考文献 　　第2章常用实验设计分析方法 　　2.1仅研究主效应的实验设计方案 　　2.1.1完全随机设计 　　2.1.2配伍设计 　　2.1.3交叉设计 　　2.1.4拉丁方设计 　　2.2考虑交互作用的实验设计方案 　　2.2.1析因设计 　　2.2.2正交设计 　　2.2.3均匀设计 　　2.3误差项变动的特殊实验设计方案 　　2.3.1嵌套设计 　　2.3.2重复测量设计 　　2.3.3裂区设计 　　2.4协方差分析 　　2.4.1协方差分析的必要性 　　2.4.2平行性假定的检验 　　2.4.3计算和检验修正均值 　　思考与练习 　　参考文献 　　第3章多元方差分析与重复测量方差分析 　　3.1多元方差分析 　　3.1.1模型简介 　　3.1.2案例：教育模式比较 　　3.1.3对案例的进一步分析 　　3.2重复测量资料的方差分析 　　3.2.1模型简介 　　3.2.2案例：促销效果研究 　　思考与练习 　　参考文献 　　第4章线性混合模型 　　4.1模型简介 　　4.1.1问题的提出 　　4.1.2模型入门 　　4.2层次聚集性数据案例 　　4.2.1拟合基本模型结构 　　4.2.2在固定效应中加入自变量 　　4.2.3在随机效应中加入自变量 　　4.2.4更多解释变量的引入 　　4.2.5其他常用选项 　　4.3重复测量数据案例 　　4.3.1对数据的初步分析 　　4.3.2拟合基本模型结构 　　4.3.3考虑重复测量间的相关性 　　4.3.4更改对测量间相关性的假定 　　4.3.5模型中可用的相关阵种类 　　4.4线性混合模型进阶 　　4.4.1线性混合模型的用途 　　4.4.2线性混合模型与一般线性模型的联系 　　思考与练习 　　参考文献 　　第5章广义线性模型、广义估计方程和广义线性混合模型 　　5.1广义线性模型 　　5.1.1模型简介 　　5.1.2案例分析 　　5.2广义估计方程 　　5.2.1方程简介 　　5.2.2案例分析 　　5.3广义线性混合模型 　　5.3.1模型简介 　　5.3.2案例分析 　　思考与练习 　　参考文献 　　第二部分回归模型 　　第6章多重线性回归模型 　　6.1模型简介 　　6.1.1基本概念 　　6.1.2分析步骤 　　6.2案例：销量影响因素分析 　　6.2.1基本分析结果 　　6.2.2回归模型的假设检验 　　6.2.3偏回归系数的假设检验 　　6.2.4标准化偏回归系数 　　6.2.5衡量回归模型优劣的标准 　　6.3回归预测、区间估计与残差分析 　　6.3.1模型预测值 　　6.3.2模型的区间估计 　　6.3.3模型的残差 　　6.3.4利用残差考察模型适用条件 　　6.4逐步回归 　　6.4.1筛选自变量的基本原则 　　6.4.2常用的逐步回归方法 　　6.4.3案例：固体垃圾排放量与土地种类的关系 　　6.5模型的进一步诊断与修正 　　6.5.1强影响点的识别与处理 　　6.5.2多重共线性的识别与处理 　　6.5.3 回归模型结果解释时应注意的问题 　　6.6自动线性建模 　　6.6.1界面说明 　　6.6.2案例：生成更高精度的预测模型 　　思考与练习 　　参考文献 　　第7章线性回归的衍生模型 　　7.1 非直线趋势的处理：曲线直线化 　　7.1.1模型简介 　　7.1.2案例：通风时间和毒物浓度的曲线方程 　　7.1.3使用曲线估计过程分析 　　7.2方差不齐的处理：加权最小二乘法 　　7.2.1模型简介 　　7.2.2案例：不等量样品数据的回归方程 　　7.2.3使用WLS过程分析 　　7.3共线性的处理：岭回归 　　7.3.1模型简介 　　7.3.2案例：用外形指标推测胎儿周龄 　　7.4分类变量的数值化：最优尺度回归 　　7.4.1模型简介 　　7.4.2案例：生育子女数的回归模型 　　7.4.3应用最优尺度方法注意事项 　　思考与练习 　　参考文献 　　第8章路径分析入门 　　8.1两阶段最小二乘法 　　8.1.1模型简介 　　8.1.2案例：人口背景资料对收入的影响 　　8.1.3使用2SLS过程进行分析 　　8.2路径分析入门 　　8.2.1模型简介 　　8.2.2案例：住院费用影响因素研究 　　8.3偏最小二乘法入门 　　8.3.1模型简介 　　8.3.2软件实现 　　思考与练习 　　参考文献 　　第9章非线性回归模型 　　9.1模型简介 　　9.1.1问题的提出 　　9.1.2模型框架 　　9.2案例：通风时间和毒物浓度的曲线方程 　　9.2.1操作说明 　　9.2.2结果解释 　　9.2.3对模型的进一步分析 　　9.3 自定义损失函数：最小一乘法 　　9.4分段回归模型的拟合 　　9.5非线性回归模型进阶 　　9.5.1参数初始值的设定 　　9.5.2模型的拟合方法 　　思考与练习 　　参考文献 　　第10章二分类Logistic回归模型 　　10.1模型简介 　　10.1.1模型入门 　　10.1.2基本概念 　　10.2案例：低出生体重儿影响因素研究 　　10.3分类自变量的定义与比较方法 　　10.3.1使用哑变量的必要性 　　10.3.2 SPSS中预设的哑变量编码方式 　　10.3.3设置哑变量时的注意事项 　　10.4 自变量的筛选方法与逐步回归 　　10.4.1模型中的假设检验方法 　　10.4.2 SPSS中提供的自变量筛选方法 　　10.4.3 案例：低体重儿数据的逐步回归 　　10.5 模型拟合效果与拟合优度检验 　　10.5.1模型效果的判断指标 　　10.5.2拟合优度检验 　　10.6模型的诊断与修正 　　10.6.1残差分析 　　10.6.2多重共线性问题 　　思考与练习 　　参考文献 　　第11章 多分类、配对Logistic回归与Probit回归模型 　　11.1有序多分类Logistic回归模型 　　11.1.1模型简介 　　11.1.2案例：工作满意度影响因素分析 　　11.1.3模型适用条件的考察 　　11.2无序多分类Logistic回归模型 　　11.2.1模型简介 　　11.2.2案例：不同背景人群的选举倾向 　　11.3 1：1配对Logistic回归 　　11.3.1模型简介 　　11.3.2案例：雌激素与患子宫内膜癌的关系 　　11.4 Probit回归模型 　　11.4.1模型简介 　　11.4.2案例一：与Logistic模型比较 　　11.4.3案例二：计算LD50 　　思考与练习 　　参考文献 　　第12章对数线性模型与Poisson回归模型 　　12.1对数线性模型简介 　　12.1.1模型入门 　　12.1.2软件实现 　　12.2一般对数线性模型 　　12.2.1初步分析 　　12.2.2对案例的进一步分析 　　12.3 因果关系明确时的对数线性模型 　　12.4对数线性模型的选择 　　12.4.1模型的选择策略 　　12.4.2案例分析 　　12.5对数线性模型与其他模型的关系 　　12.5.1 与方差分析模型的关系 　　12.5.2与Logistic回归的关系 　　12.6 Poisson回归模型 　　12.6.1模型简介 　　12.6.2案例：冠心病死亡与吸烟的关系 　　思考与练习 　　参考文献 　　第三部分多元统计分析方法 　　第13章主成分分析、因子分析与 　　多维偏好分析 　　13.1主成分分析 　　13.1.1 模型简介 　　13.1.2案例：各省经济发展情况综合评价 　　13.2因子分析 　　…… 　　第四部分其他统计分析方法SPSS软件在统计学中的应用_百度文库
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SPSS统计分析基础教程
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