多元统计分析方法:用SPSS工具(第2版)

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作者: [德】 克劳斯·巴克豪斯本德·埃里克森 【德】伍尔夫·普林克 【中】王煦逸 【德] (德)
出版社: 格致出版社
2017-07
版次: 2
ISBN: 9787543227392
定价: 88.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 522页
字数: 877千字
正文语种: 简体中文
分类: 社会文化
36人买过
  •    本书涉及多元统计分析中基础的九种方法:回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、列联表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析。还增加了四种高等多元统计分析方法分别为多维尺度、对应分析、神经网络、结构方程模型。在行文时,作者把对数学基础的要求降到了zui低限度,自始至终利用一个例子,通过通俗易懂的语言阐述有关方法的原理和运用,并从方法运用的角度出发,介绍了SPSS软件在有关方面的运行步骤,重点说明读者在运用这些方法时可以把握和调整的方面以及每个方法客观的一面。本书可以整本作为教材,也可以根据需要参阅各章的内容,各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的,运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者,使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子,确保各个专业的读者都能够理解例子的含义,并通过例子掌握各种方法的运用,进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本书官方www.multivariate.de得到更进一步的信息,我们还为中国读者设立了一个特别区域,使得不懂德语的读者也可以在网上得到我们的有关服务。本书可以作为非数学专业本科和研究生的教材,也可以作为各专业研究人员和工程技术人员的工具书。   [德]克劳斯?巴克豪斯,德国明斯特大学市场学教授、B2B营销研究所所长、市场学研究中心主任,德国柏林工业大学名誉教授。 
      [德]本德?埃里克森,德国马格德堡大学市场和市场研究学教授。 
      [德]伍尔夫?普林克,德国柏林欧洲管理和技术学院院长,德国柏林洪堡大学市场学教授。 
      [中]王煦逸,管理控制学教授,同济大学中德学院普华永道会计和管理控制学讲座教授,泽尔滕经济管理研究所常务副所长。 
      [德]儒尔夫?威伯,德国特里尔大学市场学教授,电子商务研究中心主任。 

    导论
    第1章 回归分析
    第2章 时间序列分析
    第3章 方差分析
    第4章 判别分析
    第5章 逻辑回归
    第6章 列联表和相合性分析
    第7章 因子分析
    第8章 聚类分析
    第9章 联合分析
    第10章多维尺度
    第11章对应分析
    第12章神经网络
    第13章结构方程模型
  • 内容简介:
       本书涉及多元统计分析中基础的九种方法:回归分析、时间序列分析、方差分析、判别分析、逻辑回归、列联表与相合性分析、因子分析、聚类分析和联合分析。还增加了四种高等多元统计分析方法分别为多维尺度、对应分析、神经网络、结构方程模型。在行文时,作者把对数学基础的要求降到了zui低限度,自始至终利用一个例子,通过通俗易懂的语言阐述有关方法的原理和运用,并从方法运用的角度出发,介绍了SPSS软件在有关方面的运行步骤,重点说明读者在运用这些方法时可以把握和调整的方面以及每个方法客观的一面。本书可以整本作为教材,也可以根据需要参阅各章的内容,各章具有相对独立性。本书所有的运算都是用SPSS简体中文版完成的,运算的主要步骤通过屏幕截图展示给读者,使得读者能够很快掌握SPSS的运用。作者选取了通俗易懂的市场研究方面的例子,确保各个专业的读者都能够理解例子的含义,并通过例子掌握各种方法的运用,进而能够融会贯通到其他的应用领域。读者可以在本书官方www.multivariate.de得到更进一步的信息,我们还为中国读者设立了一个特别区域,使得不懂德语的读者也可以在网上得到我们的有关服务。本书可以作为非数学专业本科和研究生的教材,也可以作为各专业研究人员和工程技术人员的工具书。
  • 作者简介:
      [德]克劳斯?巴克豪斯,德国明斯特大学市场学教授、B2B营销研究所所长、市场学研究中心主任,德国柏林工业大学名誉教授。 
      [德]本德?埃里克森,德国马格德堡大学市场和市场研究学教授。 
      [德]伍尔夫?普林克,德国柏林欧洲管理和技术学院院长,德国柏林洪堡大学市场学教授。 
      [中]王煦逸,管理控制学教授,同济大学中德学院普华永道会计和管理控制学讲座教授,泽尔滕经济管理研究所常务副所长。 
      [德]儒尔夫?威伯,德国特里尔大学市场学教授,电子商务研究中心主任。 

  • 目录:
    导论
    第1章 回归分析
    第2章 时间序列分析
    第3章 方差分析
    第4章 判别分析
    第5章 逻辑回归
    第6章 列联表和相合性分析
    第7章 因子分析
    第8章 聚类分析
    第9章 联合分析
    第10章多维尺度
    第11章对应分析
    第12章神经网络
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