简目 3
第一部分 信息分析的工作框架 3
第1章 绪论 3
第1章 绪论 3
第一部分 信息分析的工作框架 3
前言 3
详目 3
1．1 “信息分析”术语辨析 4
1．2 信息分析的性质 13
1．3 信息分析的方法论 18
1．4 本教程的特点和结构 25
2．1 四维工作空间 31
第2章 信息分析的基本工作规范 31
第2章 信息分析的基本工作规范 31
2．2 信息分析的一般工作程序 49
2．3 数据误差与数据质量 54
2．4 基本功：学会作综述 56
2．5 信息分析报告的撰写要旨 61
2．6 信息分析人员的素质 75
2．7 小结 76
第3章 信息分析的背景方法和预备知识 78
3．1 一般方法 78
第3章 信息分析的背景方法和预备知识 78
3．2 作为大背景的软科学研究 82
3．3 社会调查方法 86
3．4 系统分析方法和政策科学 97
3．5 数学预备知识 103
3．6 计算机辅助信息分析 116
3．7 小结 122
第一部分总结 124
第二部分 信息相关分析技术 127
引言：广义相关分析 127
第4章 相关分析的基础 128
4．1 相关关系的基本概念 128
第4章 相关分析的基础 128
第二部分 信息相关分析技术 128
4．2 相关分析的类别和参数 132
4．3 相关分析的方法 140
4．4 小结 149
第5章 分解方法 151
第5章 分解方法 151
5．1 逻辑分类法 152
5．2 关联树法 155
5．3 关联表法 166
5．4 分解法的应用 172
5．5 小结 180
第6章 内容的相关分析 181
第6章 内容的相关分析 181
6．1 内容分析法 182
6．2 内容分析法的实例 188
6．3 引文分析法 197
6．4 聚类分析法 207
6．5 小结 213
第7章 可变量相关的统计分析 216
第7章 多变量相关的统计分析 216
7．1 通径分析法 217
7．2 主成分分析法 221
7．3 因子分析法 227
7．4 小结 238
第二部分总结 240
第三部分 信息预测技术 245
引言：未来研究的发展和方法 245
第三部分 信息预测技术 250
第8章 时间序列模型 250
第8章 时间序列模型 250
8．1 线性趋势外推 250
8．2 移动平均法（M方法） 253
8．3 指数平滑法（S方法） 260
8．4 指数增长模型 275
8．5 生长模型 279
8．6 时间序列分解法 297
8．7 小结 305
第9章 回归模型 310
第9章 回归模型 310
9．1 回归分析方法 310
9．2 一元线性回归 312
9．3 一元线性回归的实例 320
9．4 多元线性回归 334
9．5 多元线性回归的进一步分析 349
9．6 非线性回归 353
9．7 小结 360
第10章 德尔菲法 362
10．1 德尔菲法的思想和基本特点 362
第10章 德尔菲法 362
10．2 德尔菲法的实施 367
10．3 调查的数据处理和表达规范 376
10．4 经典德尔菲法的派生方法 390
10．5 小结 395
第三部分总结 397
第四部分 信息评估技术 401
引言：广义评估 401
第11章 评估的一般方法 405
11．1 测度、指标和标度 405
第四部分 信息评估技术 405
第11章 评估的一般方法 405
11．2 综合评分法 411
11．3 判断矩阵和评估模型 416
11．4 权重的确定方法 422
11．5 评估方法的综合应用 428
11．6 小结 444
第12章 技术经济评估 445
第12章 技术经济评估 445
12．1 技术评估 446
12．2 可行性研究 454
12．3 小结 466
13．1 层次分析法的思想和原理 467
第13章 层次分析法 467
第13章 层次分析法 467
13．2 层次分析法的实施 471
13．3 层次分析法的实例 481
13．4 小结 492
第四部分总结 494
各章主要参考文献 495
综合自测试题 504
附录 514
附录1 相关系数临界值表 514
附录2 F检验的临界值（Fa）表 515
附录3 150种预测方法名录 520