編輯推薦:

內(nèi)容簡介:　　《統(tǒng)計分析與建模：SPSS在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用及實例/普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材》將SPSS20的使用與經(jīng)濟(jì)管理的統(tǒng)計分析方法和計量模型有機(jī)地結(jié)合在一起，借助實際案例及其具體數(shù)據(jù)，指導(dǎo)讀者通過上機(jī)操作構(gòu)建模型，掌握SPSS20應(yīng)用的專業(yè)知識，在分析具體經(jīng)濟(jì)管理現(xiàn)象的同時，深入學(xué)習(xí)SPSS20的應(yīng)用技巧，全面提升讀者的實務(wù)能力。
　　《統(tǒng)計分析與建模：SPSS在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用及實例/普通高等教育“十三五”規(guī)劃教材》可以作為經(jīng)濟(jì)管理學(xué)科開設(shè)SPSS應(yīng)用與實務(wù)、統(tǒng)計學(xué)、統(tǒng)計分析軟件、數(shù)量分析與計量模型及相關(guān)的“課程設(shè)計”和“實驗課”的課程教材，也可以作為經(jīng)濟(jì)管理方面教師、學(xué)生和實際工作者自學(xué)SPSS應(yīng)用與實務(wù)的專業(yè)書籍。

作者簡介:

目錄:第1章 SPSS軟件概述
1．1 SPSS軟件的發(fā)展沿革
1．1．1 SPSS軟件的名稱
1．1．2 SPSS軟件的發(fā)展
1．1．3 SPSS20的特征
1．2 SPSS20的基本操作
1．2．1 SPSS20的安裝
1．2．2 SPSS20的啟動
1．3 SPSS20的窗口
1．3．1 SPSS20的數(shù)據(jù)窗口
1．3．2 SPSS20的輸出窗口
1．3．3 SPSS20的語法窗口和腳本窗口
1．4 SPSS20的菜單和輸出
1．4．1 SPSS20的菜單
1．4．2 SPSS20的輸出格式
思考與練習(xí)

第2章 數(shù)據(jù)的輸入與整理
2．1 數(shù)據(jù)的計量尺度與度量標(biāo)準(zhǔn)
2．1．1 數(shù)據(jù)的計量尺度
2．1．2 變量的三種類型
2．1．3 SPSS20的三種度量標(biāo)準(zhǔn)
2．2 SPSS20的數(shù)據(jù)輸入
2．2．1 SPSS20數(shù)據(jù)的直接錄入
2．2．2 SPSS20外部數(shù)據(jù)的讀取
2．2．3 SPSS20數(shù)據(jù)的保存
2．3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
2．3．1 標(biāo)準(zhǔn)化值和標(biāo)準(zhǔn)化處理
2．3．2 SPSS20的標(biāo)準(zhǔn)化處理
思考與練習(xí)

第3章 描述統(tǒng)計分析
3．1 集中趨勢分析
3．1．1 眾教
3．1．2 中位數(shù)
3．1．3 均值
3．1．4 均值、眾數(shù)和中位數(shù)的比較
3．1．5 SPSS20的集中趨勢分析
3．2 離散程度分析
3．2．1 四分位差
3．2．2 取值范圍
3．2．3 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
3．2．4 離散系數(shù)
3．2．5 SPSS20的離散程度分析
3．3 分布形態(tài)分析
3．3．1 偏態(tài)系數(shù)
3．3．2 峰度系數(shù)
3．3．3 SPSS20的分布形態(tài)分析
思考與練習(xí)

第4章 假設(shè)檢驗
4．1 假設(shè)檢驗的一般問題
4．1．1 小概率原理
4．1．2 假設(shè)檢驗的一般步驟
4．1．3 假設(shè)檢驗的兩類錯誤
4．1．4 雙側(cè)檢驗和單側(cè)檢驗
4．1．5 p值
4．2 單一總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
4．2．1 總體均值的假設(shè)檢驗
4．2．2 SPSS20的單樣本t檢驗
4．3 兩個總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
4．3．1 兩個總體均值之差的假設(shè)檢驗
4．3．2 兩個總體方差之比的假設(shè)檢驗
4．3．3 獨(dú)立樣本t檢驗與辨別模型
4．3．4 SPSS20的獨(dú)立樣本t檢驗
思考與練習(xí)

第5章 方差分析
5．1 方差分析的一般問題
5．1．1 方差分析的基本原理
5．1．2 方差分析的基本假定
5．2 單因素方差分析
5．2．1 單因素方差分析的步驟
5．2．2 方差分析表
5．2．3 SPSS20的單因素方差分析
5．3 方差分析中的多重比較
5．3．1 最小顯著性差異法
5．3．2 SPSS20的最小顯著性差異法
5．4 雙因素方差分析
5．4．1 無交互作用的雙因素方差分析
5．4．2 SPSS20的雙因素方差分析
思考與練習(xí)

第6章 相關(guān)分析與回歸分析
6．1 相關(guān)分析
6．1．1 相關(guān)關(guān)系的概念
6．1．2 相關(guān)關(guān)系的度量
6．1．3 SPSS20的散點圖繪制
6．1．4 SPSS20的相關(guān)分析
6．2 一元線性回歸
6．2．1 一元線性回歸模型
6．2．2 一元線性回歸模型的最小二乘估計
6．2．3 一元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
6．2．4 一元線性回歸模型的顯著性檢驗
6．2．5 SPSS20的一元線性回歸分析
6．3 多元線性回歸
6．3．1 多元線性回歸模型
6．3．2 多元線性回歸的最小二乘估計
6．3．3 高斯一馬爾可夫定理
6．3．4 多元線性回歸模型的擬合優(yōu)度
6．3．5 多元線性回歸模型的顯著性檢驗
6．3．6 SPSS20的多元線性回歸分析
思考與練習(xí)

第7章 模型診斷
7．1 逐步回歸分析
7．1．1 逐步回歸模型
7．1．2 逐步回歸分析篩選自變量
7．1．3 SPSS20的逐步回歸分析
7．2 多重共線性診斷
7．2．1 多重共線性
7．2．2 多重共線性的檢驗和處理
7．2．3 SPSS20的多重共線性診斷
7．3 異方差診斷
7．3．1 異方差
7．3．2 加權(quán)最小二乘估計
7．3．3 SPSS20的加權(quán)最小二乘估計
7．4 序列相關(guān)診斷
7．4．1 序列相關(guān)
7．4．2 SPSS20的序列相關(guān)診斷
思考與練習(xí)

第8章 識別模型分析
8．1 財務(wù)欺詐的概念與成因
8．1．1 財務(wù)欺詐的基本概念
8．1．2 財務(wù)欺詐的成因理論
8．2 SPSS20與Tobit模型
8．2．1 經(jīng)濟(jì)學(xué)家Tobin
8．2．2 Tobit模型
8．2．3 SPSS20的Tobit模型分析
8．3 Logistic模型分析
8．3．1 Logistic模型
8．3．2 SPSS20的Logistic模型分析
思考與練習(xí)

第9章 投資分析模型
9．1 資本資產(chǎn)定價模型
9．1．1 CAPM概述
9．1．2 CAPM回歸模型的代理指標(biāo)
9．1．3 CAPM與市場中性策略
9．1．4 SPSS20的CAPM．分析
9．2 投資組合業(yè)績評價
9．2．1 夏普指數(shù)
9．2．2 特雷諾指數(shù)
9．2．3 詹森指數(shù)
9．2．4 SPSS20的投資組合業(yè)績評價分析
9．3 投資組合選擇能力評價
9．3．1 T-M模型
9．3．2 H-M模型
9．3．3 C-L模型
9．3．4 SPSS20的投資組合選擇能力分析
思考與練習(xí)

第10章 生產(chǎn)函數(shù)
10．1 C-D生產(chǎn)函數(shù)
10．1．1 C-D生產(chǎn)函數(shù)的提出
10．1．2 C-D生產(chǎn)函數(shù)的技術(shù)特征
10．2 C-D生產(chǎn)函數(shù)的回歸模型
10．2．1 非線性回歸的線性化處理
10．2．2 C-D生產(chǎn)函數(shù)回歸模型的線性化
10．2．3 SPSS20的C-D生產(chǎn)函數(shù)回歸分析
思考與練習(xí)

第11章 系統(tǒng)聚類分析和主成分分析
11．1 系統(tǒng)聚類分析
11．1．1 系統(tǒng)聚類模型
11．1．2 SPSS20的系統(tǒng)聚類分析
11．2 主成分分析
11．2．1 主成分模型
11．2．2 SPSS20的主成分分析
思考與練習(xí)
參考文獻(xiàn)