多元統(tǒng)計分析：模型、案例及spss應(yīng)用

定　價：￥35.00

作　者：	王力賓主編
出版社：	經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787505891029	出版時間：	2010-03-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	262	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《多元統(tǒng)計分析：模型、案例及SPSS應(yīng)用》在編寫上的基本特點(diǎn)是，盡可能敘述各種方法的統(tǒng)計思想及方法的本身操作，盡量避開數(shù)學(xué)證明或公式推導(dǎo)等內(nèi)容；通過案例講述各種方法在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)過程，以達(dá)到深入淺出、通俗易懂的目標(biāo)；每章后都配有一定量的習(xí)題，以方便自學(xué)之用；最后給出兩份綜合模擬試題，用于檢驗(yàn)讀者的學(xué)習(xí)效果。本教材的適用對象主要是財經(jīng)類院校的統(tǒng)計專業(yè)本科生和經(jīng)濟(jì)與管理類學(xué)科的碩士研究生，也適用于社會上各個領(lǐng)域中需要數(shù)據(jù)分析處理的廣大統(tǒng)計工作者。

作者簡介

　　王力賓，男，1958年生，中共黨員。分別于1985年和1988年畢業(yè)于云南大學(xué)經(jīng)濟(jì)系企業(yè)管理專業(yè)和統(tǒng)計學(xué)專業(yè)，獲經(jīng)濟(jì)學(xué)學(xué)士和碩士學(xué)位。1988年8月分配到云南財經(jīng)大學(xué)任教，2001年破格晉升為教授。1992年8月至1993年10月赴英國格拉斯哥大學(xué)進(jìn)修統(tǒng)計學(xué)；1998年1月至7月以教育部公派訪問學(xué)者身份赴荷蘭提爾堡大學(xué)進(jìn)修西方經(jīng)濟(jì)學(xué)。歷任云南財經(jīng)大學(xué)計劃統(tǒng)計系副主任、成教院常務(wù)副院長和教務(wù)處處長之職?，F(xiàn)任云南財經(jīng)大學(xué)副校長、統(tǒng)計學(xué)學(xué)科帶頭人、碩士生導(dǎo)師、云南省統(tǒng)計學(xué)會副會長。從教以來，先后為本科生、研究生講授《統(tǒng)計學(xué)原理》、《國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)》、《多元統(tǒng)計分析》、《統(tǒng)計指數(shù)理論及其應(yīng)用》等課程，授課注重培養(yǎng)學(xué)生的基礎(chǔ)知識、基本理論和基本技能，強(qiáng)調(diào)理論聯(lián)系實(shí)際，采用多媒體和案例教學(xué)，教學(xué)效果良好。擔(dān)任碩士生導(dǎo)師以來，致力于以統(tǒng)計分析軟件為工具，研究數(shù)理統(tǒng)計學(xué)中可供社會經(jīng)濟(jì)和金融統(tǒng)計運(yùn)用的理論與方法，注重學(xué)生的方法創(chuàng)新能力和深層次實(shí)證研究能力的培養(yǎng)，初步形成了自己的教學(xué)風(fēng)格。該同志在科研上勤奮耕耘，在《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》、《數(shù)理統(tǒng)計與管理》、《預(yù)測》、《昆明理工大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》、《經(jīng)濟(jì)問題探索》、《云南財貿(mào)學(xué)院學(xué)報》等學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文20余篇，其中，《中國大城市土地增值問題研究——對昆明市城區(qū)土地增值的實(shí)證分析》一文獲云南省第五次社會科學(xué)優(yōu)秀成果一等獎;《特征價格理論與住房價格指數(shù)編制方法》、《住房特征價格指數(shù)編制方法與實(shí)證分析》兩篇論文是我國經(jīng)濟(jì)學(xué)界較早介紹和研究特征價格指數(shù)編制方法的文章，近幾年已成為同行學(xué)者研究特征價格理論和方法的參考文獻(xiàn)。該同志主持和參與完成省部級科研課題10余項(xiàng)，其中， “云南縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究”、“多層次多主題抽樣調(diào)查研究”、“云南省城鎮(zhèn)土地市場現(xiàn)狀、問題與對策研究”等課題獲得政府部門獎勵，并取得一定的社會效益。

圖書目錄

第1章統(tǒng)計軟件概述
1.1 SPSS統(tǒng)計軟件的特點(diǎn)
1.2 SPSS的主要窗口及其功能
1.2.1 數(shù)據(jù)編輯窗口(SPSS Data Editor)
1.2.2 結(jié)果輸出窗口(SPSS Viewer)
1.2.3 程序語句窗口(SPSSS yntax Editor)
1.3 SPSS的幫助窗口(SPSS help)
1.3.1 Help菜單中的Topics命令
1.3.2 Help菜單中的Tutorial命令
1.3.3 Help菜單中的Statistics Coach命令
1.3.4 Help菜單中的Syntax Guide命令
1.4 定義變量及建立數(shù)據(jù)文件
1.4.1 常量與變量
1.4.2 建立數(shù)據(jù)文件
1.5 基于Compute功能建立新變量
1.5.1 生成新的變量
1.5.2 Functions框中分布函數(shù)的功能
習(xí)題一
第2章數(shù)據(jù)描述性分析
2.1 集中趨勢(Central Tendency)分析
2.1.1 集中趨勢
2.1.2 SPSS中集中趨勢分析實(shí)現(xiàn)過程
2.2 離散趨勢(Dispersion Tendency)分析
2.2.1 離散趨勢
2.2.2 SPSS中離散趨勢分析實(shí)現(xiàn)過程
2.3 分布特征(Distribution Tendency)分析
2.3.1 分布特征
2.3.2 SPSS中分布特征分析的實(shí)現(xiàn)過程
2.4 頻數(shù)(Frequency)分析及數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
2.4.1 頻數(shù)(Frequency)
2.4.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
2.4.3 SPSS中頻數(shù)分析的實(shí)現(xiàn)過程
2.4.4 SPSS中Z分?jǐn)?shù)的實(shí)現(xiàn)過程
2.5 相關(guān)關(guān)系
2.5.1 相關(guān)系數(shù)概述
2.5.2 二元變量的相關(guān)分析
2.5.3 SPSS中相關(guān)分析的實(shí)現(xiàn)過程
習(xí)題二
第3章假設(shè)檢驗(yàn)與方差分析
3.1 統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)的基本問題
3.1.1 統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
3.1.2 統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)的基本步驟
3.1.3 統(tǒng)計假設(shè)檢驗(yàn)中的P值
3.2 Mean過程
3.2.1 基本思想和數(shù)學(xué)模型
3.2.2 SPSS中Mean的實(shí)現(xiàn)過程
3.3 T檢驗(yàn)
3.3.1 基本思想和數(shù)學(xué)模型
3.3.2 SPSS中T檢驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)過程
3.4 方差分析
3.4.1 基本思想和數(shù)學(xué)模型
3.4.2 SPSS中方差分析的實(shí)現(xiàn)過程
習(xí)題三
第4章多元線性回歸分析
4.重多元線性回歸模型
4.1.1 多元線性回歸模型的一般形式
4.1.2 多元線性回歸模型的基本假定
4.1.3 多元線性回歸方程
4.1.4 多元線性回歸方程的解釋
4.2 多元線性回歸方程的估計
4.2.1 回歸參數(shù)的最小二乘估計
4.2.2 誤差項(xiàng)方差的估計
4.3 多元線性回歸模型的檢驗(yàn)
4.3.1 回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
4.3.2 回歸方程的整體顯著性檢驗(yàn)
4.3.3 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
4.4 殘差分析
4.4.1 殘差圖
4.4.2 異常值的識別
4.4.3 自相關(guān)與DW檢驗(yàn)
4.4.4 異方差檢驗(yàn)
4.4.5 多重共線性檢驗(yàn)
4.5 多元線性回歸分析在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題四
第5章逐步回歸分析
5.1 逐步回歸分析概述
5.1.1 逐步回歸分析的基本思想和步驟
5.1.2 引入和剔除變量的標(biāo)準(zhǔn)
5.2 計算方法和步驟
5.3 逐步回歸分析在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題五
第6章非線性回歸分析
6.1 曲線估計
6.1.1 曲線回歸的基本思想和方法
6.1.2 曲線回歸的數(shù)據(jù)要求與假設(shè)
6.1.3 曲線回歸的基本類型及線性化方法
6.2 曲線回歸在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
6.3 非線性回歸
6.3.1 非線性模型的迭代估計法
6.3.2 非線性模型的擬合原則、參數(shù)約束及確定初始值的原則
6.3.3 例題分析
6.4 非線性迭代回歸在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
6.5 Box-Cox變換
6.5.1 Box-Cox變換的提出
6.5.2 Box-Cox變換的基本思想
6.5.3 變換參數(shù)的極大似然估計
6.5.4 Box-Cox變換在Matlab軟件中的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題六
第7章聚類分析
7.矍聚類分析的概述
7.1.1 聚類分析的概念和基本思想
7.1.2 聚類分析的種類
7.1.3 聚類方式
7.1.4 聚類分析的基本步驟
7.2 聚類統(tǒng)計量
7.2.1 距離類
7.2.2 相關(guān)類，
7.2.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化變換
7.3 系統(tǒng)聚類法
7.3.1 常用系統(tǒng)聚類法
7.3.2 系統(tǒng)聚類法的基本算法步驟
7.3.3 例題分析
7.4 聚類分析在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
7.4.1 SPSS中Q型聚類分析的實(shí)現(xiàn)過程
7.4.2 SPSS中R型聚類分析的實(shí)現(xiàn)過程
7.5 快速聚類分析
7.5.1 快速聚類分析的基本思想
7.5.2 快速聚類分析的基本步驟
7.5.3 SPSS中快速聚類的實(shí)現(xiàn)過程
習(xí)題七
第8章判別分析
8.直距離判別
8.1.1 兩類總體的距離判別
8.1.2 多類總體的距離判別
8.2 費(fèi)歇判別
8.2.1 兩類總體的費(fèi)歇判別
8.2.2 多類總體的費(fèi)歇判別
8.3 貝葉斯判別
8.3.1 貝葉斯判別準(zhǔn)則
8.3.2 多元正態(tài)總體的貝葉斯判別
8.4 判別分析在SPSS中的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
第9章主成分分析
9.1 主成分的基本思想及其數(shù)學(xué)模型與數(shù)學(xué)推導(dǎo)
9.1.1 主成分的基本思想及其數(shù)學(xué)模型
9.1.2 主成分的數(shù)學(xué)推導(dǎo)
9.1.3 樣本主成分
9.2 主成分的性質(zhì)、提取及其求解步驟
9.2.1 主成分的性質(zhì)
9.2.2 主成分的選取
9.2.3 主成分的求解步驟
9.3 主成分分析在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
9.4 主成分回歸
9.4.1 主成分回歸的基本原理
9.4.2 主成分回歸的實(shí)例分析
習(xí)題九
第10章因子分析
10.1 因子分析的基本原理及其數(shù)學(xué)模型
10.1.1 因子分析的基本原理
10.1.2 因子分析的數(shù)學(xué)模型
10.1.3 因子分析模型的性質(zhì)
10.1.4 因子載荷矩陣中的幾個統(tǒng)計特征
10.2 因子分析模型參數(shù)的估計
10.3 因子旋轉(zhuǎn)
10.3.1 方差最大正交旋轉(zhuǎn)法的基本原理
10.3.2 方差最大正交旋轉(zhuǎn)法的計算方法
10.4 因子得分
10.4.1 湯姆生因子得分
10.4.2 綜合因子得分
10.5 因子分析在SPSS軟件中的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題十
模擬試題A
模擬試題B
參考文獻(xiàn)