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@a本书共分4个部分。第一部分是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型, 主要内容包括方差分析模型、常用实验设计分析方法、多元方差分析与重复测量方差分析、线性混合模型、广义线性模型, 广义估计方程与广义线性混合模型; 第二部分是回归模型, 主要内容包括多重线性回归模型、线性回归的衍生模型、路径分析入门、非线性回归模型、二分类Logistic回归模型、多分类、配对Logistic回归与Pobit回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型 与潜类别分析; 第三部分是多元统计分析方法, 主要内容包括主成份分析、因子分析与多维偏好分析、对应分析、典型相关分析、多维尺度分析、聚类分析、经典判别分析; 第四部分是其他统计分析方法, 主要内容包括树模型、随机森林与最近邻元素法、神经网络与支持向量机、信度分析、联合分析、时间序列模型、生存分析、缺失值分析。
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| SPSS统计分析高级教程/张文彤, 董伟编著.-第3版.-北京：高等教育出版社，2018.01 |
| 525页：图；26cm |
| 高等学校教材 |
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| ISBN 978-7-04-049033-6：CNY65.00 |
| 本书共分4个部分。第一部分是一般线性模型、线性混合模型与广义线性模型, 主要内容包括方差分析模型、常用实验设计分析方法、多元方差分析与重复测量方差分析、线性混合模型、广义线性模型, 广义估计方程与广义线性混合模型; 第二部分是回归模型, 主要内容包括多重线性回归模型、线性回归的衍生模型、路径分析入门、非线性回归模型、二分类Logistic回归模型、多分类、配对Logistic回归与Pobit回归模型、对数线性模型、Poisson回归模型 与潜类别分析; 第三部分是多元统计分析方法, 主要内容包括主成份分析、因子分析与多维偏好分析、对应分析、典型相关分析、多维尺度分析、聚类分析、经典判别分析; 第四部分是其他统计分析方法, 主要内容包括树模型、随机森林与最近邻元素法、神经网络与支持向量机、信度分析、联合分析、时间序列模型、生存分析、缺失值分析。 |
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正题名：SPSS统计分析高级教程
索取号：C819/Z196=3
预约/预借
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登录号
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条形码
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馆藏地/架位号
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状态
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备注
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社科库509/509社科库 55排9列2层/
[索取号:C819/Z196=3]
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在馆
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社科库509/509社科库 55排9列2层/
[索取号:C819/Z196=3]
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在馆
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