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出版者:文魁

作者:林傑斌．劉明德

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:20010701

价格:NT$ 490

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isbn号码:9789574662548

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• SPSS
• 统计分析
• 模式建构
• 数据分析
• 统计学
• SPSS
• 社会科学
• 研究方法
• 统计建模
• 量化研究

《SPSS 10.0 與統計模式建構》—— 深入探索數據分析與建模的基石 本書並非一本包含SPSS 10.0軟體操作指南或特定統計模式的教科書。 它旨在為讀者構築一個堅實的統計理論與應用基礎，使之能夠理解並建構各種複雜的統計模式，而不局限於任何特定的軟體版本或分析工具。本書將引導您踏上數據分析的深度旅程，從根本上理解統計學的精髓，並將其轉化為解決實際問題的強大工具。 為何要學習統計模式建構？ 在當今數據爆炸的時代，從海量信息中提取有意義的洞察並做出明智決策至關重要。統計模式建構正是實現這一目標的核心技能。它使我們能夠： 理解數據的潛在結構： 發現數據點之間的關係、趨勢和模式，揭示隱藏的規律。 預測未來趨勢： 基於歷史數據構建模型，預測未來的結果，例如市場需求、客戶行為或科學實驗的預期表現。 解釋現象的成因： 辨識影響結果的關鍵因素，理解變數之間的因果關係，從而進行有效的干預和優化。 進行科學研究與驗證： 設計實驗、分析結果、驗證假設，為學術研究和科學發現提供嚴謹的支持。 優化決策與資源配置： 在商業、金融、醫學、工程等各個領域，利用模型驅動的決策，提高效率、降低風險、最大化效益。 本書將帶您領略哪些統計思想與方法？ 本書的重點不在於教授軟體操作，而是聚焦於統計模式建構背後的邏輯、原理和應用。您將深入探討以下關鍵領域： 第一部分：統計學的基石與概率思維 數據的本質與測量： 探索不同類型的數據（定性、定量、離散、連續）及其測量層級，理解數據的來源和屬性對後續分析的影響。 描述性統計的語言： 掌握如何使用均值、中位數、眾數、標準差、方差、百分位數等指標準確地描述和匯總數據的中心趨勢、離散程度和分佈特徵。 概率論的基礎： 學習概率的基本概念、事件、條件概率、獨立性，以及概率分佈（如二項分佈、泊松分佈、正態分佈、t分佈、卡方分佈等）的性質和應用，這是理解統計推斷的關鍵。 抽樣理論與中心極限定理： 理解抽樣的原理，為何我們能夠通過樣本來推斷總體，以及中心極限定理在構建統計模型中的核心作用。 第二部分：統計推斷與假設檢定 參數估計： 學習點估計和區間估計的概念，理解如何利用樣本數據估計總體參數（如均值、比例、回歸係數），並評估估計的精確性。 假設檢定的原則： 掌握如何提出統計假設（虛無假設與對立假設），理解檢定統計量、p值、顯著性水平等概念，並學會進行各種單樣本、雙樣本的假設檢定，判斷觀察到的差異是否具有統計學意義。 常見假設檢定方法的原理： 深入理解t檢定、z檢定、卡方檢定、F檢定等常用統計檢定的工作原理及其適用條件，例如比較兩個群體的均值差異，檢驗變數之間的獨立性等。 第三部分：迴歸分析與模式構建 線性迴歸的基礎： 學習如何建立簡單線性迴歸模型，理解斜率和截距的意義，以及如何解釋模型的擬合優度（如R平方）。 多元線性迴歸： 擴展到多元情況，理解如何引入多個預測變數，處理多重共線性問題，以及如何選擇和評估最佳的迴歸模型。 非線性迴歸與廣義線性模型： 探索當變數之間關係非線性的情況，以及如何處理非正態分佈的響應變數（如邏輯迴歸處理二分類結果，泊松迴歸處理計數數據）。 模型診斷與改進： 學習如何識別和處理模型中的殘差問題、異常值、異方差性等，並掌握模型選擇的準則（如AIC、BIC），以構建更穩健、更具預測能力的統計模式。 第四部分：進階統計建模與應用 變異數分析（ANOVA）： 學習如何比較三個或更多組的均值差異，理解單因子和多因子ANOVA的原理，以及其在實驗設計中的應用。 時間序列分析： 介紹時間序列數據的特徵，如自相關性、季節性、趨勢，並探討ARMA、ARIMA等經典時間序列模型的構建與應用，用於預測未來的時間序列數據。 聚類分析與主成分分析： 學習無監督學習技術，如何將數據點劃分為相似的組（聚類），以及如何通過降維技術（主成分分析）來提取數據中的主要變異來源，簡化複雜數據結構。 結構方程模型（SEM）入門： 介紹SEM的基本思想，如何同時檢驗潛在變數之間的因果關係以及觀測變數與潛在變數之間的關係，為複雜理論模型的驗證提供框架。 貝葉斯統計思想概覽： 簡要介紹貝葉斯統計的核心理念，與頻率派統計的對比，以及在模式構建中的潛在優勢。 本書的獨特價值： 理論與實踐的平衡： 雖然不提供軟體操作，但本書強調理論知識的深度，使讀者能夠將所學知識應用於任何統計軟體（包括SPSS、R、Python等），甚至手動進行分析。 清晰的邏輯結構： 從基礎概念到進階模型，本書按照嚴謹的邏輯順序編排，確保讀者循序漸進地掌握統計模式建構的複雜性。 概念驅動的理解： 聚焦於“為什麼”和“如何”，幫助讀者理解統計方法的背後邏輯，而不是機械地記憶公式或步驟。 培養解決問題的能力： 通過強調數據分析的應用情境，培養讀者將統計知識轉化為解決實際問題的獨立思考和分析能力。 無論您是統計學的初學者，希望打下堅實的理論基礎，還是有一定基礎的研究者，希望系統性地掌握統計模式建構的精髓，本書都將是您在數據科學領域探索的寶貴指南。它將賦予您駕馭數據、洞察模式、構建模型並做出明智決策的終身技能。

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我之所以会选择这本书，其实是抱着一种探索的心态。我一直觉得，统计学并非只是枯燥的数字和公式，它更像是一种思维方式，一种看待和理解世界的方式。而“统计模式建构”这个概念，在我看来，更是将统计学从单纯的计算工具提升到了一个更高的层面，它强调的是从数据中发现结构、规律，并将其转化为可理解、可应用的模式。我期待这本书能够帮助我打破对统计学的刻板印象，让我看到统计学在不同领域、不同情境下的应用潜力。我希望这本书能够用一种更具启发性的方式来讲解统计模式建构，或许是通过一些引人入胜的案例，或者是一些哲学层面的思考，来引导读者去理解统计模式建构的精髓。我希望它能激发我对数据分析的热情，让我看到统计学是如何帮助我们认识和改造世界的。我希望它能让我不仅仅停留在学会如何操作软件，而是能够真正理解统计模式建构背后的思维过程，并将其运用到自己的学习和工作中，去发现问题、分析问题、解决问题。

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说实话，我一开始对这本书的期望是希望它能提供一些更前沿的统计方法论。毕竟，统计学在不断发展，新的模型和技术层出不穷。我希望这本书能够在我已经掌握了基础统计知识的基础上，带我进入更广阔的统计世界。我期待它能够介绍一些近些年来比较热门的统计建模技术，比如机器学习中的一些回归模型、分类模型，或者一些非参数统计方法。我希望作者能够深入浅出地讲解这些方法的原理，并阐述它们的应用场景。同时，我也希望这本书能够提供一些关于如何进行模型评估和选择的更具深度的讨论，比如交叉验证、模型选择的各种准则（AIC, BIC等）的应用。更重要的是，我希望它能提供一些关于如何处理复杂数据，比如高维数据、大数据、文本数据等的统计建模思路。如果书中能够包含一些关于如何进行模型解释和推理的指导，那就更好了，因为很多时候，我们不仅需要构建模型，还需要理解模型是如何工作的，以及模型所揭示的潜在规律。

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我入手这本书，主要还是被“统计模式建构”这个词所吸引。在我的认知里，统计模式建构是深入理解数据背后规律，构建预测模型或者解释性模型的核心。我一直对如何从海量数据中提取有价值的信息，构建能够解释现象、预测未来趋势的模型非常感兴趣。市面上很多书可能停留在基础的统计方法介绍，但“模式建构”这个词，让我觉得这本书会探讨更深层次的问题，比如如何选择合适的统计模型，如何评估模型的优劣，以及如何解释模型的含义。我期待这本书能够介绍一些常用的统计模型，比如回归分析的进阶应用，时间序列模型，或者一些分类模型。更重要的是，我希望它能阐述构建这些模型背后的逻辑和原理，而不是简单罗列公式。我希望作者能够分享一些关于模型选择的经验，比如在什么情况下适合使用哪种模型，如何根据研究目的来确定模型。同时，我也希望能学到如何对模型进行诊断和优化，比如如何处理多重共线性、异方差等问题，以及如何进行模型验证。如果书中能提供一些实例，展示如何通过统计模式建构来解决实际问题，比如市场预测、风险评估等，那就更具指导意义了。

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这本书，坦白说，我一开始是冲着“SPSS 10.0”这个名字来的，毕竟在我的印象中，SPSS 10.0 算是比较经典的版本了，处理一些基础的统计分析不在话下。我当时的需求是想快速上手一些常用的数据分析操作，比如描述性统计、t检验、方差分析这些，想着有 SPSS 10.0 的指导，应该能事半功倍。毕竟，市面上关于 SPSS 的书籍很多，但真正能结合实践，又写得通俗易懂的，着实不易寻找。我希望这本书能够提供清晰的操作步骤，附带一些实际案例，这样我才能更好地理解每一步的作用，而不是仅仅照猫画虎。尤其是对于一些统计概念，如果能用更直观的方式解释，或者有生动形象的比喻，那就更好了。我当时设想的是，这本书会带领我一步步完成数据的导入、清理、基本分析，然后对结果进行解读。我尤其看重那些如何识别和处理异常值、缺失值的部分，这在我实际工作中经常会遇到，是影响分析结果准确性的关键。所以，对于那些能够清晰阐述统计原理，并将其与 SPSS 操作紧密结合的书籍，我是非常期待的。我希望它能成为我手中一件得力的工具，帮助我解决实际遇到的数据难题。

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我购买这本书，更多的是出于一种好奇和学习的冲动。我一直对数据背后的故事充满好奇，而“统计模式建构”这个词，在我看来，就是挖掘这些故事的关键。我渴望能够掌握一种方法，能够让我从看似杂乱无章的数据中，提炼出清晰的脉络和规律，构建出能够解释现象、甚至预测未来的模型。我希望这本书能够像一位经验丰富的向导，带领我穿梭于统计学的奇妙世界。我期待它能够用一种生动有趣的方式，去阐述那些抽象的统计概念，让我能够感受到统计学的魅力。我希望它能让我不仅仅满足于学会操作某个软件，而是能够真正理解“为什么”这样操作，以及“这样做”能够带来什么样的洞察。我期待它能够激发我独立思考和探索的欲望，让我能够在遇到实际问题时，能够主动地去构建和应用统计模式，去发现隐藏在数据背后的真相。这本书，对我来说，可能不仅仅是一本教材，更可能是我开启一段新旅程的起点。

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