本书围绕结构方程模型(SEM)展开,进行了全面且深入的介绍,其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材,也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本书开篇先是一个导论
本书围绕结构方程模型(SEM)展开,进行了全面且深入的介绍,其核心目标是帮助潜在使用者突破对结构方程模型的基础认知,以及如何创造性、有条理且严谨地运用这一模型。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材,也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作
本书围绕结构方程模型(SEM)展开,进行了全面且深入的介绍,其核心目标是帮助潜在使用者进一步深入理解结构方程模型的运作原理。手册的目标读者是已接受过应用统计方法训练的研究人员。本书既可用作结构方程模型课程的主要教材,也能作为需要进一步了解结构方程模型如何运作以及如何将其应用于自身工作的研究者的参考资料。 本书聚焦于结
本书是在统计模型与统计软件课程教学内容改革和教学方法改革的基础上凝练而成的,将理论、统计模拟、软件实操等环节进行了有机整合。教材的编写目的是,通俗易懂地把现代统计学代表性模型的建模思想、理论基础、适用条件讲清楚,并紧密结合学科特色提供应用背景和应用案例,为学生理解大数据、应用大数据打下坚实基础。教材的主要内容包括:纵向
本书共23章,分为3篇:理念篇、基础篇和进阶篇。其中,理念篇从探索式数据分析及可视化的通用基础理论出发,介绍相关的原理、技术、方法和过程,帮助读者理解可视化分析的思想理念,以便在可视化分析中践行这些理念;基础篇按照SAS可视化分析的方法论,对数据访问与准备、描述性分析对象与诊断性分析对象、报表设计与支持、报表内容与交互
本书以数据分析的实际应用为核心,结合Python的强大功能,系统讲解数据处理、统计分析和建模的理论与实践。全书从搭建数据分析环境入手,逐步介绍Python中常用的统计工具包(如numpy、pandas、matplotlib等),深入讲解概率计算、描述性统计分析、方差分析、参数估计与假设检验等核心内容,辅以丰富的Pyth
教材,无论是个人、政府还是企业都需要在数据中获取有价值的信息,并据此做出科学的评估和决策。因此,信息的采集、处理、分析以及评估和预测报告的编制就变得十分重要。SPSS正是为此而开发的一整套集数据处理、评估和预测等功能于一体的数据统计分析工具。本教材共13章,主要内容包括SPSS统计分析与资产评估应用概述、基本统计分析、
"《SPSS统计学与案例应用精解》专为零基础的统计学与SPSS读者设计,精心打造入门引导-基础应用-高阶应用-专业应用-AI工具的一站式学习路径。书中基于37份真实、**的经济社会统计数据和20份调查研究数据,设计了49个统计分析应用案例和29个数据加工处理案例,涵盖宏观经济、国际贸易、人口就业、商品物价、外汇储备、医
本书阐述了结构方程分析(包括验证性因子分析)的基本概念、统计原理、在社会科学研究中的应用、常用模型及其Mplus程序、输出结果的解释和模型评价。本书还讨论了与结构方程模型有关的专题,是一本由初级至中上程度的结构方程分析著作。
本书是统计学的入门书,对同一个知识点分别使用文字说明、数学式和Python示例代码进行讲解,循序渐进地介绍了统计学和Python的基础知识、描述统计、统计推断、假设检验、正态线性模型和广义线性模型等统计模型,以及机器学习等。通过阅读本书,读者不仅可以深刻理解统计学术语、统计分析方法和预测方法等,还可以学到前沿的机器学习