開啟主選單
求真百科
搜尋
檢視 SPSS回归分析 的原始碼
←
SPSS回归分析
由於下列原因，您沒有權限進行 編輯此頁面 的動作：
您請求的操作只有這個群組的使用者能使用：
用戶
您可以檢視並複製此頁面的原始碼。
{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/G06/M00/81/AA/p4YBAFqmVjeAcgMkAAERTcbd9H0667_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/390985/7369629323 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''SPSS回归分析'''》，[德] Christian FG 著，出版社： 电子工业出版社。 电子工业出版社成立于1982年10月，是[[工业]]和信息化部直属的科技与教育出版社<ref>[http://www.zhongyw.com.cn/news/show-53574.html 我国出版社的等级划分和分类标准]，知网出书，2021-03-01</ref>，享有“全国优秀出版社”、“讲信誉、重服务”的优秀[[出版社]]、“全国版权贸易先进单位”、首届中国出版政府奖“先进出版单位”等荣誉称号<ref>[https://www.phei.com.cn/module/wap/about.jsp 关于我们]，电子工业出版社</ref>。 ==内容简介== 回归分析在科学研究领域是最常用的统计方法。《回归分析》介绍了一些基本的统计方法，例如，相关、回归（线性、多重、非线性）、逻辑（二项、多项）、有序回归和生存分析（寿命表法、法以及回归）。后面的章节介绍了另外一些回归分析方法和模型，例如，个体生长曲线的建模、部分最小平方回归、岭回归、巢式病例对照研究。 《回归分析》对运用进行回归分析的介绍，目的是让读者对于这方面的基础知识有一个初步了解和掌握，有经验的读者藉此可在数据挖掘（例如，利用）领域独立地继续学习新[[知识]]。 ==目录== 第章 相关 1 引言 1 个前提条件：尺度水平 4 其他前提条件：线性、同方差性和连续性 5 说明：对线性的图形检验 6 过程，选项 6 过程[[命令]] 相关系数的统计和解释 10 相关系数的统计量 11 相关系数的解释 11 利用的计算（示例） 14 难点：线性、产生错觉相关和一型差误累积 16 产生错觉相关和偏相关 16 一型差误累积问题 19 特殊用途 20 相关系数的比较 21 比较相关的一致性 22 正准相关 23 计算皮尔逊相关系数的前提条件 24 第章 线性回归和非线性回归 26 线性回归：有因果方向的关联 27 双变量线性回归：利用的回归分析概述 27 双变量线性回归的示例和语句——步：根据杠杆值和残差检验线性并识别离群值 32 输出结果和解释 37 过程：删除离群值的效应——选出的输出结果 49 说明：绘制回归直线（）的图形 51 非线性简单回归 51 利用线性回归对线性函数进行分析 53 利用线性回归分析调查非线性函数 53 将非线性函数线性化，并利用线性回归进行调查 54 利用非线性回归分析非线性函数：非线性回归 56 更高的要求：带有两个预测变量的非线性回归 67 用于非线性回归的过程和 非线性回归的假设 73 总览表：非线性回归的模型 74 多元线性回归：多重共线性和其他难点 76 多元回归的特点 77 个例子：多元回归特殊统计的解释 79 第二个例子：多重共线性的识别和消除 93 计算线性回归的前提条件 99 第章 逻辑回归和有序回归 105 引言：因变量的因果模型和测量水平 106 二元逻辑回归 107 逻辑回归方法和与其他方法的比较 107 示例界面和语法：逐步法（） 111 输出结果和解释 114 示例和语法：直接法 输出结果和解释 123 补充说明逻辑回归的理论检验诊断：模型拟合优度预测效率 127 二元逻辑回归的前提条件 127 有序回归 133 有序回归方法和与其他方法的比较 134 例界面操作和语法：定距预测变量（选项） 135 输出结果和解释 138 例和语法：分类预测变量（选项） 143 输出结果和解释 144 有序回归的前提条件 151 多项逻辑回归 152 例子、界面选择和语法：主效应模型（二元因变量） 153 输出结果和解释 159 补充说明：逐步计算带有一个二元因变量的模型：和输出结果的比较 163 特殊情况：带有定量预测变量的巢式病例对照研究（）——示例、语法、输出结果和解释 164 补充说明：对比（区别） 168 多项逻辑回归的前提条件 169 本章所介绍的各种回归方法的比较 173 第章 生存分析 175 生存分析概述 176 生存分析的基本原理 178 生存函数 确定生存函数 其他函数 180 截尾数据 182 非期望事件或者未发生目标事件 182 对截尾数据与非截尾数据做不同处理的三个理由 183 失效数据和截尾的处理（三种方法） 184 估计生存时间的方法 185 保险精算法和寿命表法 185 使用法估计生存时间 无截尾和有截尾的示例（方法：） 187 对多个组进行比较的检验 190 利用进行生存分析 192 示例：无因子法 193 示例：采用因子的法 198 利用因子变量与分层变量进行比较（法） 202 ==参考文献== [[Category:040 類書總論；百科全書總論]]
返回「
SPSS回归分析
」頁面