图书介绍
多元分析及其在高等教育研究中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 李健宁著 著
- 出版社： 合肥：安徽大学出版社
- ISBN：9787811106879
- 出版时间：2009
- 标注页数：174页
- 文件大小：7MB
- 文件页数：183页
- 主题词：多元分析－应用－高等教育－教育研究
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图书目录
第1章 多元分析概述1
1.1 引言1
1.2 多元分析的应用3
1.3 多元数据的组织7
1.3.1 平均数8
1.3.2 方差与标准差8
1.3.3 随机变量9
1.3.4 随机向量10
1.3.5 多元数据10
1.3.6 平均值向量11
1.3.7 标准化数据矩阵12
1.3.8 协方差矩阵13
1.3.9 相关矩阵14
第2章 多元线性回归模型（上）16
2.1 多元线性回归分析16
2.1.1 多元线性回归模型16
2.1.2 多元线性回归方程的建立17
2.1.3 回归效果的检验18
2.1.4 高等学校生均教育经费影响因素分析20
2.1.5 应用和解释多元回归分析时存在的潜在问题21
2.2 逐步回归分析23
2.2.1 自变量的选择23
2.2.2 逐步回归分析的基本原理24
2.2.3 区域高等教育发展水平影响因素分析25
2.2.4 高职生职业价值观与自主性学习关系的实证研究26
2.2.5 研究生学术忠诚影响因素实证研究27
2.3 路径分析30
2.3.1 路径分析的基本原理30
2.3.2 路径分析在教育发展战略研究中的应用34
2.4 多项式回归36
2.5 趋势面分析38
2.5.1 趋势面模型的建立39
2.5.2 趋势面模型的参数估计40
2.5.3 趋势面模型的适合度检验40
2.5.4 普通高等学校本专研在校生比例区域分布模型42
第3章 多元线性回归模型（下）45
3.1 多对多回归45
3.1.1 多对多线性回归的基本原理45
3.1.2 区域经济水平与高等教育发展关系的回归分析46
3.2 典型相关分析49
3.2.1 典型相关分析的基本原理49
3.2.2 区域经济发展与高等教育发展的典型相关分析51
3.2.3 高等学校学科竞争潜力与学科竞争实力的典型相关分析56
3.3 多重共线性62
3.3.1 多重共线性的诊断方法62
3.3.2 多重共线性的诊断案例分析64
3.4 岭回归分析66
3.4.1 岭回归的基本原理67
3.4.2 区域高等教育发展影响因素的岭回归分析67
3.5 偏最小二乘回归68
3.5.1 偏最小二乘回归的基本原理69
3.5.2 区域经济水平与高等教育发展关系的偏最小二乘回归分析71
第4章 协方差结构分析73
4.1 主成分分析73
4.1.1 主成分分析的基本模型73
4.1.2 主成分的个数及解释74
4.1.3 区域高等教育发展能力的综合分析评价74
4.2 主成分回归77
4.3 因子分析79
4.3.1 因子分析的基本模型80
4.3.2 因子分析模型中的主要统计量81
4.3.3 因子分析的基本步骤82
4.3.4 因子得分83
4.3.5 我国区域高等教育发展水平的统计分析86
4.3.6 因子分析与主成分分析的联系与区别93
4.4 结构方程模型93
4.4.1 结构方程模型的基本形式95
4.4.2 从探索型因子分析到验证型因子分析97
4.4.3 结构方程模型的基本步骤98
4.4.4 结构方程模型的参数估计99
4.4.5 结构方程模型的评价100
4.4.6 男大学生无气力症调查分析105
4.4.7 研究生学术努力行为的影响机制研究109
第5章 分类与分组方法116
5.1 聚类分析116
5.1.1 聚类分析的方法116
5.1.2 聚类统计量117
5.1.3 系统聚类法118
5.1.4 中国大学前100名聚类分析119
5.2 判别分析122
5.2.1 判别分析的种类122
5.2.2 中国大学前100名判别分析123
5.2.3 判别分析与因子分析的联系与区别126
5.3 多维标度法126
5.3.1 古典多维标度法的基本原理127
5.3.2 高等学校科学研究发展水平的MDS分析128
第6章 属性数据分析131
6.1 Logistic（逻辑斯谛）回归分析131
6.1.1 Logistic（逻辑斯谛）回归分析的基本原理132
6.1.2 Logistic（逻辑斯谛）回归分析案例133
6.1.3 多分类无序反应变量Logistic回归134
6.1.4 多分类有序反应变量Logistic回归136
6.2 对数线性模型138
6.2.1 对数线性模型的基本原理139
6.2.2 大学生闲暇活动分析的对数线性模型142
6.3 对应分析147
6.3.1 对应分析的基本原理148
6.3.2 头发颜色与眼睛颜色的对应分析149
6.3.3 美国大学竞争力的对应分析153
第7章 混合线性模型与广义可加模型156
7.1 混合线性模型156
7.1.1 混合线性模型的结构157
7.1.2 混合线性模型的SAS实现158
7.1.3 高等学校工资增长趋势研究159
7.2 广义可加模型164
7.2.1 可加模型和广义可加模型165
7.2.2 广义可加模型的SAS实现166
7.2.3 女性生育一孩率影响因素分析166
参考文献169