多元统计分析方法 用SPSS工具PDF电子书下载

导论 1

0.1 撰写本书的目的 1

0.2 数据和测度 3

0.3 多元分析方法的分类 5

0.3.1 结构检验的方法 6

0.3.2 结构发现的方法 9

0.3.3 小结 11

0.4 SPSS的使用 12

0.4.1 数据 12

0.4.2 简单的统计量和图形 20

0.4.3 命令语言 25

0.4.4 SPSS系统 32

参考文献 33

第1章 回归分析 35

1.1 问题的提出 35

1.2 分析过程 38

1.2.1 建模 38

1.2.2 估计回归函数 39

1.2.3 检验回归函数 46

1.2.4 检验回归系数 52

1.2.5 检验模型前提 55

1.3 案例 64

1.3.1 组回归分析 64

1.3.2 逐步回归分析 72

1.3.3 SPSS命令 76

1.4 应用建议 77

1.5 数学附录 77

参考文献 79

第2章 时间序列分析 81

2.1 问题的提出 81

2.2 分析过程 84

2.2.1 绘制时间序列 84

2.2.2 建模 85

2.2.3 估计模型 85

2.2.4 进行预测 86

2.2.5 检验预测有效性 89

2.2.6 非线性趋势模型 90

2.2.7 考虑结构性变化 95

2.2.8 考虑周期性波动 96

2.3 使用SPSS 97

2.3.1 线性回归 97

2.3.2 曲线拟合 98

2.4 案例：人造黄油市场的时间序列分析 100

2.4.1 外推模型 100

2.4.2 结构模型 102

2.4.3 总结 105

2.5 应用建议 106

2.6 数学附录 107

参考文献 107

第3章 分差分析 109

3.1 问题的提出 109

3.2 分析过程 110

3.2.1 单因素方差分析 110

3.2.2 双因素方差分析 115

3.2.3 方差分析推广精选 122

3.3 案例 124

3.3.1 问题的提出 124

3.3.2 结果 125

3.3.3 SPSS命令 127

3.4 应用建议 127

参考文献 129

第4章 判别分析 131

4.1 问题的提出 131

4.2 分析过程 132

4.2.1 定义组 133

4.2.2 建立判别函数 133

4.2.3 估计判别函数 135

4.2.4 检验判别函数 145

4.2.5 检验判别变量 149

4.2.6 将新元素分类 151

4.3 案例 157

4.3.1 问题的提出 157

4.3.2 结果 158

4.3.3 逐步判别分析 168

4.3.4 SPSS命令 169

4.4 应用建议 171

4.5 数学附录 171

参考文献 176

第5章 逻辑回归 178

5.1 问题的提出 178

5.1.1 逻辑回归的基本思想 178

5.1.2 建立逻辑回归方程 179

5.2 分析过程 182

5.2.1 建模 182

5.2.2 估计逻辑回归函数 184

5.2.3 解释回归系数 186

5.2.4 检验模型整体 189

5.2.5 检验特征变量 198

5.3 案例 199

5.3.1 问题的提出 199

5.3.2 结果 200

5.3.3 SPSS命令 210

5.4 应用建议 211

5.5 数学附录 212

参考文献 215

第6章 联列表 和相合性分析 217

6.1 问题的提出 217

6.2 分析过程 219

6.2.1 编制联列表 220

6.2.2 解释结果 221

6.2.3 检验相关关系 223

6.3 案例 228

6.3.1 问题的提出 228

6.3.2 结果 230

6.3.3 SPSS命令 232

6.4 应用建议 233

参考文献 234

第7章 因子分析 235

7.1 问题的提出 235

7.2 分析过程 240

7.2.1 变量选择和相关矩阵的计算 240

7.2.2 因子的提取 246

7.2.3 累积方差贡献率的确定 254

7.2.4 因子的数量 258

7.2.5 因子阐释 260

7.2.6 因子得分的确定 262

7.2.7 因子分析的小结 264

7.3 案例 266

7.3.1 问题的提出 266

7.3.2 结果 267

7.3.3 SPSS命令 276

7.4 应用建议 277

7.4.1 使用因子分析时的问题 277

7.4.2 进行因子分析的建议 281

7.5 数学附录 282

参考文献 284

第8章 聚类分析 285

8.1 问题的提出 285

8.2 分析过程 286

8.2.1 相似性的确定 286

8.2.2 合并算法的选择 298

8.2.3 类数的确定 313

8.3 案例 317

8.3.1 问题的提出 317

8.3.2 结果 318

8.3.3 SPSS命令 325

8.4 应用建议 326

8.4.1 进行聚类分析之前的考虑 326

8.4.2 聚类分析使用说明 328

参考文献 330

第9章 联合分析 331

9.1 问题的提出 331

9.2 分析过程 334

9.2.1 属性和属性水平 334

9.2.2 受测设计 335

9.2.3 受测体的评价 339

9.2.4 效用值的估计 340

9.2.5 效用值的聚集 345

9.3 案例 348

9.3.1 题的提出 348

9.3.2 分析结果 351

9.3.3 SPSS命令 362

9.4 运用建议 369

9.4.1 经典的联合分析的实施 369

9.4.2 选择的联合分析方法的应用 369

9.5 数学附录 372

参考文献 373

附录1 t-分布表 375

附录2 F-分布表 277

附录3 按照Cochran的c-分布表 387

附录4 X2-分布表 389

附录5 X2-分布的百分率值—自由度为v的分布 391

附录6 Durbin-Watson-检验表（置信度0.95） 395

附录7 q-值表 395