数据分析概论
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作者(美)迈克尔·S.刘易斯-贝克(Michael S.Lewis-Beck)
出版社格致出版社
ISBN9787543230385
出版时间2019-08
装帧平装
开本32开
定价35元
货号1201939371
上书时间2024-06-11
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
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作者简介
迈克尔·S.刘易斯-贝克：美国艾奥瓦大学政治科学教授，担任Sage出版公司社会科学定量方法应用（QASS）系列丛书主编。出版和发表了大量著作，包括《回归应用导论》《社会科学家的新工具：研究方法的发展及其应用》等。
目录
序
章导论
第2章数据搜集
节研究问题
第2节样本
第3节测量
第4节数据编码、输入和检查
第3章一元统计
节集中趋势
第2节离散
第3节集中趋势、离散和异常值
第4章相关测量
节相关
第2节定序数据：tau相关测量
第3节名义数据：Goodman-Kruskal lambda系数
第4节二分变量：灵活选择
第5节小结
第5章显著性检验
节显著性检验的逻辑：一个简单的例子
第2节运用同一逻辑：二元相关测度
第3节几个重要问题
第4节小结
第6章简单回归
节Y是关于X的方程
第2节最小二乘法法则
第3节截距和斜率
第4节预测和拟合优度
第5节显著性检验和置信区间
第6节报告回归结果
第7章多元回归
节例子
第2节统计控制
第3节模型设定错误
第4节虚拟变量
第5节共线性
第6节交互效应
第7节非线性
第8节归纳和结论
第8章建议
附录
参考文献
译名对照表
内容摘要
《数据分析概论》研究对象是社会科学的研究数据。数据分析可以赋予事实意义，好的数据分析能为所研究的社会现象提供合理的描述和解释。本书旨在为定量研究数据分析的每一步提供统计学基础。作者讨论了数据搜集的意义、一元统计、对相关性的测量、显著性检验、简单和多元回归，并给出了大量的数学公式，使得读者能更好地理解这些内容。
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