Pre -sale [Версия Внешней Платформы изображения] Линейная алгебра много -ориентированной статистики: применить анализ SPSS (диск вложения)
Цена: 4 702руб. (¥222.5)
Артикул: 587218847702
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара<p><b><h2><font color="ff0000">Основная информация:</font></h2></b><br>Номер книги: 9789571198439<br>Название: Линейная алгебра много -ориентированной статистики: применять анализ SPSS (аффилированный диск)<br>Автор: Zhang Shaoxun/Lin Xiujuan<br>Издательство: Вулин<br>Время публикации: 2018-09<br><b><h2><font color="ff0000">краткое введение:</font></h2></b><br>В области природы и социальных наук, со сложностью методов исследования, возможности для анализа данных для анализа данных относительно увеличены.В последние годы число аспирантов увеличилось из года в год. На основании необходимости в полученных документах использование многоценных статистических методов и SPSS, установленных статистическим программным обеспечением, стало незаменимой способностью!<br><br>Содержание многоваленного анализа, описанное в этой книге, включает в себя среднюю гипотетическую проверку, анализ множественных переменных переменных, множественный регрессионный анализ, типичный связанный с этим анализ, дифференциальный анализ, анализ основных компонентов, анализ факторов, анализ кластера и множественный стандарт.Благодаря статистическому программному обеспечению SPSS обсуждения, объединяют теорию, методы и статистику для руководства базовыми статистическими знаниями и дополняются практическими вопросами и примерами, чтобы учащиеся могли делать средние школы, чтобы улучшить свои последствия обучения.<br><br>Характеристика<br><br>◎ Операция и статистическое применение многоваленного анализа на программном обеспечении SPSS полностью введены в этой книге.<br>◎ Начиная с базового обучения многоважному анализу, архитектура четко соответствует примеру упражнений в сочетании с теоретическими и прикладными.<br>◎ Используйте интерфейс SPSS V25 для работы, а также организуйте и организуйте с точки зрения пользователя, чтобы облегчить процесс исследования.<br>◎ Подходит для биологии, экономики, маркетинга, инженерии, генетики, медицины, образования, психологии,<br>Социальные науки, управление производством, управление рисками, управление человеческим капиталом, управление судоходством, финансовые финансы, бухгалтерский учет и общественное здравоохранение и другие академические области.<br>Следите за книгой с информационными файлами<br><b><h2><font color="ff0000">Об авторе:</font></h2></b><br>Чжан Шаоксун<br><br>Образование: доктор управления информацией Национального университета политологии<br>Текущий: профессор Национального университета Чанхуа<br>Опыт: Асцензион с полным временем, технология Zhili Technology<br><br>Лин Xiujuan<br><br>Образование: степень магистра в области психологии Института образования, Национальный Тайваньский нормальный университет<br>Текущая работа: Taipei City Lishong High School Pull -времени учитель<br><b><h2><font color="ff0000">Оглавление:</font></h2></b><br>Глава01 Multi -variable: основа статистической концепции<br>1-1 Знание математических символов<br>1-1-1 математический символ<br>1-1-2 Символ греческого кода<br>1-2 Классификация статистической технологии<br>1-2-1 Классификация технологии статистического анализа<br>1-2-2 одиночная переменная против многоэтажной статистики<br>1-2-3 единая переменная и многолетняя статистика<br>1-3 Единственная переменная: статистический обзор<br>1-3-1 Метод статистического анализа<br>1-3-2 Оценка статистической формулы<br>1-3-3 Взаимосвязь между интервалом теста и доверия<br>1-4 Многопаписное нормальное распределение, среднее число выборки, переменная и общее число мутаций: статистический основой<br>1-4-1 Несколько переменных предполагают: статистическая основа нормального распределения<br>1-4-2 Столбцы матрицы данных (строка) и столбец: базовые статистические основы переменной<br>1-4-3.<br>1-4-4 Среднее среднее, переменное и общее число вариаций: Статистика Фонд<br>1-5 Mult-Variable: Matrix Operation<br>1-5-1 Физическая значимость значения собственной и собственного вектора<br>1-5-2 значения функций (значение собственного значения) и вектор собственного<br><br>ГЛАВА02 СТАТИСТИЧЕСКА&amp;rsquo; s t2 проверить (инструкция GLM)<br>2-1 Несколько часто используемых методов анализа многоштабного анализа<br>2-2 одиночные переменные: студент&amp;Rsquo; s-распределение и t-критерий<br>2-2-1 одиночная переменная: студент&amp;rsquo;s t-distribution<br>2-2-2 одиночные переменные: студент&amp;Rsquo; s t-тест (t-test)<br>2-3 многочисленные переменные: отель единого независимого среднего значения&amp;rsquo; s t2 проверить (инструкция GLM)<br>2-3-1 Несколько переменных: Hotelling&amp;Rsquo; s t2 test concept<br>2-3-2 Hotelling&amp;Rsquo; s t<br>2-4 Hotelling из двух независимых средних образцов&amp;rsquo; s t2 проверить (инструкция GLM)<br>2-5 Метод групп спаривания и тест переднего теста T (инструкция GLM)<br>2-5-1 Многолетняя группа пар&amp;rsquo;s T-Square)<br>2-5-2 Multe-Variable Suarring Group T Проверка T (инструкция GLM)<br>2-6 Повторное количество однофакторного ANOVA (сравнение инструкций GLM)<br>2-6-1 Повторите цифровой однофакторный ANOVA (инструкция GLM) ≒ Смешанный дизайн двойной ANOVA (инструкция Unianova)<br>2-6-2 Файл данных SPSS: преобразовать из широкого формата в длинный формат<br>2-6-3 Широкий формат: односторонний ANOVA с повторными измерениями (инструкция GLM)<br><br>Глава03 Анализ много -ориентированных переменных чисел: Независимая выборка (GLM, MANOVA Инструкция)<br>3-1 Т-тестирование, ANOVA, анализ дискриминации и возвращение принадлежности (T-тест, Oneway, регрессия, дискриминантные инструкции)<br>3-2 Multi Valables: анализ односторонних чисел мутации (инструкция GLM)<br>3-2-1.<br>3-2-2 K-F-F-F-F-F-F-Fund-Subjects MANOVA: метод обучения влияет на характер студента (инструкции GLM)<br>3-3 Факторная манова: анализ двух факторного числа мутации (неинтерактивный эффект) (инструкция GLM)<br>3-3-1 Смешанный дизайн двухсторонний анализ номеров мутации ≒ Экспериментальная группа&amp;MDASH; Control Group "Pre -Test&amp;MDASH; Post Test Design<br>3-3-2 факториал между субъектами MANOVA: повышенное взаимодействие (инструкция GLM)<br>3-4 Факторная манова: анализ двух факторной мутации числа штрафов (инструкции GLM)<br>3-4-1 Два фактора Манова: простой основной эффект взаимодействия (инструкция GLM или MANOVA)<br>3-4-2.<br>3-5 Тройной фактор: факторные между субъектами MANOVA (Interactive) (GLM, инструкция MANOVA)<br>3-5-1 Трехволновая Манова ("А&amp;Раз; б "," б&amp;Раз; C "взаимодействие) (инструкция GLM)<br>3-5-2 Вопросы упражнений: три фактора Манова ("&amp;Раз; c "," b&amp;Раз; C "взаимодействие): износ данных о тканях с покрытием (инструкции GLM)<br>3-6 Stratum (иерархический) дизайн Manova (инструкция GLM)<br>3-6-1 класс (иерархический) дизайн Manova (инструкции MANOVA)<br>3-6-2 Вопросы упражнений: вложенная (класс/ гнездо) Дизайн Манова (инструкция MANOVA)<br>3-7 Анализ переменных переменных переменных переменных переменных переменных латинского квадрата: сбалансированные элементы взаимодействия (инструкции GLM)<br>3-7-1 концепция дизайна эксперимента в латинском квадратном массиве<br>3-7-3 Mult-Variable: Latin Square Design Manova: Удалите элементы взаимодействия (инструкции GLM)<br><br>ГЛАВА04 ОДИН -ЛАЙЕР против ДВОВОГО УЛАВЛЕНИЯ ANOVA Модель: Повторное измерение<br>4-1 односторонний уровень: многократно измеренная модель гибридного эффекта<br>4-1-1 ANOVA и анализа блок-схемы ANOVA и не материальной статистики<br>4-1-2 Повторите формулу ANOVA F<br>4-1-3 Практический вопрос: Повторите ANOVA (один слой)<br>4-2 Двойные уровни: многократно измеряли модель гибридного эффекта<br>4-2-1 Двойной уровень против двух факторной гибридной конструкции ANOVA: широкий формат (GLM, смешанная инструкция)<br>4-2-2 Двойной уровень против двух факторных гибридных конструкций ANOVA: длинное формат (смешанная инструкция)<br><br>Глава05 Многолетние общие переменные анализа<br>5-1-1 принцип однофакторной манковы<br>5-1-2 Ключевая отделка Монковой<br>5-2 Moncova: 3 Проверка (инструкции GLM)<br>5-2-1 Независимые отдельные факторы Multifamus Combat Common Variable Analysis (два общих переменных, не связанных с изменением) (инструкция GLM)<br>5-2-2 Moncova: 3 допуская проверка (инструкция GLM)<br>5-3 Почему Манкова заменяет Манову?Ancova&amp;ne; Anova (Unianova, GLM инструкция)<br>5-3-1 Сравнение «среднего и эффекта» мановы и манковы (значительное взаимодействие) (Unianova, инструкции GLM)<br>5-3-2 Вопросы упражнений: два фактора Mancova: 3 Общие переменные, не изменяющие время (неинтерактивные эффекты) (MANOVA, MANOVATEST ИНСТРУКЦИЯ)<br>5-3-3 Вопросы упражнений: два фактора Mancova: общая переменная, не изменяющая время (взаимодействие не значительное)<br>5-4 Класс (иерархическая/ гнездовая вложенная) Проектирование двух факторов манкова (инструкции MANOVA)<br>5-5 Повторное измерение общих переменных ANOVA: пять моделей (GLM, MANOVA, смешанные инструкции)<br><br>Глава06 Типичный связанный анализ (каноническая корреляция (инструкция Canon)<br>Концепция 6-1 типичной корреляции<br>6-2 отдельные переменные: статистическая основа коэффициента корреляции<br>6-3 Типичный связанный анализ (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)<br>6-3-1 Типичный связанный с этим анализ (каноническая корреляция): 3 Психологические переменные пары из 4 академических достижений (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)<br>6-3-2 Типичная корреляция (каноническая корреляция): 5 школьных тестов для 2 университетов (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)<br><br>Глава07 Дифференциальный анализ/ анализ различий<br>7-1 Различный анализ/ анализ дискриминации (дискриминантный анализ)<br>7-1-1 Байеса теорема и классификация<br>7-1-2 Линейные и вторичные методы классификации<br>7-1-3 Анализ суждения Фишера и анализ линейного суждения<br>7-2 Анализ суждения (дискриминантный анализ, дискриминантная инструкция)<br>7-2-1 Дифференциальный анализ (дискриминантный анализ): подходящими ли 3 классификации позиций для разных типов личности<br>7-2-2 Вопросы упражнений: Анализ обороны: 3 группы учеников старших классов тестируют 3 вида тестов достижений (дискриминантные инструкции)<br><br>Глава 08 Анализ кластера (кластер)/ кластерный анализ<br>8-1 Кластерный анализ/ кластерный анализ (кластерный анализ) концепция<br>8-2 кластерный анализ/ кластерный анализ (иерархический кластер): примеры (кластер, кластерная генерация, генерация кластера, инструкции кластеров Kmeans и Kmedians)<br>8-2-1 кластерный анализ кластера: 4 баллы ученика из 17 школьных округов (инструкции кластера XX /MethodXX имеют 7 методов кластера<br>8-2-2 Вопросы упражнений: Иерархический кластерный анализ: данные млекопитающих (кластер XX /Метод XX Инструкции) имеет 7 методов для 7 методов<br>8-3 Кластерный анализ K-средних (K-средние и K-медианы): 50 растений и 4 химических эксперимента (инструкции по быстрому кластеру)<br>Кластерный анализ двойной переменной 8-4 (двоичные переменные)<br>8-4-1 Ассоциация бинарных переменных<br>8-4-2 Двоичный кластерный анализ переменных (кластерный анализ для двоичных переменных): 35 вопросов (кластер / метод XX / мера = Bseuclid (1,0) Инструкция)<br><br>Глава09 Анализ основных компонентов<br>9-1 Анализ ключевых компонентов (анализ основных компонентов) фокус<br>9-1-1 Концепция анализа основных компонентов (анализ основных компонентов)<br>9-1-2 статистическая основа<br>9-1-3 Основной композиционный анализ: стандартизированный индекс качества жизни 9 (Excamine, компьютер, фактор, инструкция по корреляциям)<br>9-2 УПРАЖНЕНИЯ: Анализ основных компонентов (PCA) (Excamine, компьютер, фактор, инструкции по корреляциям)<br><br>Глава 10<br>10-1 Тест инструмента измерения: надежность и достоверность<br>10-1-1 Фокус доверия и достоверности<br>10-1-2 Факторный анализ (FA) и анализ фактора перевода<br>10-2 Факторный анализ (Факторный анализ (PCA) фокус<br>Концепция факторного анализа 10-2-1 (Факторный анализ (PCA)<br>10-2-2 Факторный анализ: 9 Индикаторы оценки в жилом сообществе (Инструкция по факту)<br>10-3 Анализ исследований факторов ≒ Эффект конструкции (Инструкция по факту)<br>10-3-1 Достоверность строительства (достоверность строительства)<br>10-3-2 Факторы Проанализируют выбор 4 методов оценки: 6-й отношение врачей к стоимости (инструкции по факторам)<br>10-3-3 Анализ фактора разведки (EFA) ≒ Эффективность строительства (к экране темам анкеты) (Факторное обучение)<br><br>ГЛАВА11 Multi -Dimensional Standard/ Multi -Directional Ruler измерения: пространство/ психологическое расстояние (многомерное масштабирование)<br>11-1 Классическая (классическая) многомерная стандартная/ многонаправленная линейка измерения (инструкция MDS)<br>11-1-1 Концепция многомерной стандартной/ многонаправленной линейки измерения (MDS)<br>11-1-2 Классический (классический) Статистический фонд многомерного стандартного/ многомерного масштабирования (MDS)<br>11-2 Многомерные стандартные/ многонаправленные примеры измерения (MDS) (MDS)<br>11-2-1 Классические MDS: 10 городов в Соединенных Штатах (симметричная) расстояние (Альскальная инструкция)<br>11-2-2 Классическая: многомерная стандартная/ многонаправленная линейка измерений: социальные и экономические характеристики 10 городов в Соединенных Штатах (асимметричное расстояние)<br><br>ГЛАВА12 Соответствующий анализ (C O R R E S P O N D E N C A N A LY S I S, Инструкция по переписке) 747<br>12-1 Концепция анализа соответствия<br>12-2 Простой анализ соответствия (инструкции по переписке)<br>12-2-1 Соответствующий анализ: «Гендерная и академическая культура» соответствует научным убеждениям (Corpressence Table<br>12-2-2 Соответствующий анализ (Анализ соответствия): Введите Матрицу: 5 стран и 11 ресурсов 11&amp;Раз; 5 матрица (не -725&amp;Раз; 2) (инструкция таблицы Anacor)<br></p>
Продавец:外图图书专营店
Адрес:Провинция Фуцзянь
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥ 102 972 050руб.
¥ 108 1032 177руб.
¥2745 790руб.
¥811 712руб.
- Информация о товаре
- Фотографии
Основная информация:
Номер книги: 9789571198439
Название: Линейная алгебра много -ориентированной статистики: применять анализ SPSS (аффилированный диск)
Автор: Zhang Shaoxun/Lin Xiujuan
Издательство: Вулин
Время публикации: 2018-09
краткое введение:
В области природы и социальных наук, со сложностью методов исследования, возможности для анализа данных для анализа данных относительно увеличены.В последние годы число аспирантов увеличилось из года в год. На основании необходимости в полученных документах использование многоценных статистических методов и SPSS, установленных статистическим программным обеспечением, стало незаменимой способностью!
Содержание многоваленного анализа, описанное в этой книге, включает в себя среднюю гипотетическую проверку, анализ множественных переменных переменных, множественный регрессионный анализ, типичный связанный с этим анализ, дифференциальный анализ, анализ основных компонентов, анализ факторов, анализ кластера и множественный стандарт.Благодаря статистическому программному обеспечению SPSS обсуждения, объединяют теорию, методы и статистику для руководства базовыми статистическими знаниями и дополняются практическими вопросами и примерами, чтобы учащиеся могли делать средние школы, чтобы улучшить свои последствия обучения.
Характеристика
◎ Операция и статистическое применение многоваленного анализа на программном обеспечении SPSS полностью введены в этой книге.
◎ Начиная с базового обучения многоважному анализу, архитектура четко соответствует примеру упражнений в сочетании с теоретическими и прикладными.
◎ Используйте интерфейс SPSS V25 для работы, а также организуйте и организуйте с точки зрения пользователя, чтобы облегчить процесс исследования.
◎ Подходит для биологии, экономики, маркетинга, инженерии, генетики, медицины, образования, психологии,
Социальные науки, управление производством, управление рисками, управление человеческим капиталом, управление судоходством, финансовые финансы, бухгалтерский учет и общественное здравоохранение и другие академические области.
Следите за книгой с информационными файлами
Об авторе:
Чжан Шаоксун
Образование: доктор управления информацией Национального университета политологии
Текущий: профессор Национального университета Чанхуа
Опыт: Асцензион с полным временем, технология Zhili Technology
Лин Xiujuan
Образование: степень магистра в области психологии Института образования, Национальный Тайваньский нормальный университет
Текущая работа: Taipei City Lishong High School Pull -времени учитель
Оглавление:
Глава01 Multi -variable: основа статистической концепции
1-1 Знание математических символов
1-1-1 математический символ
1-1-2 Символ греческого кода
1-2 Классификация статистической технологии
1-2-1 Классификация технологии статистического анализа
1-2-2 одиночная переменная против многоэтажной статистики
1-2-3 единая переменная и многолетняя статистика
1-3 Единственная переменная: статистический обзор
1-3-1 Метод статистического анализа
1-3-2 Оценка статистической формулы
1-3-3 Взаимосвязь между интервалом теста и доверия
1-4 Многопаписное нормальное распределение, среднее число выборки, переменная и общее число мутаций: статистический основой
1-4-1 Несколько переменных предполагают: статистическая основа нормального распределения
1-4-2 Столбцы матрицы данных (строка) и столбец: базовые статистические основы переменной
1-4-3.
1-4-4 Среднее среднее, переменное и общее число вариаций: Статистика Фонд
1-5 Mult-Variable: Matrix Operation
1-5-1 Физическая значимость значения собственной и собственного вектора
1-5-2 значения функций (значение собственного значения) и вектор собственного
ГЛАВА02 СТАТИСТИЧЕСКА’ s t2 проверить (инструкция GLM)
2-1 Несколько часто используемых методов анализа многоштабного анализа
2-2 одиночные переменные: студент&Rsquo; s-распределение и t-критерий
2-2-1 одиночная переменная: студент’s t-distribution
2-2-2 одиночные переменные: студент&Rsquo; s t-тест (t-test)
2-3 многочисленные переменные: отель единого независимого среднего значения’ s t2 проверить (инструкция GLM)
2-3-1 Несколько переменных: Hotelling&Rsquo; s t2 test concept
2-3-2 Hotelling&Rsquo; s t
2-4 Hotelling из двух независимых средних образцов’ s t2 проверить (инструкция GLM)
2-5 Метод групп спаривания и тест переднего теста T (инструкция GLM)
2-5-1 Многолетняя группа пар’s T-Square)
2-5-2 Multe-Variable Suarring Group T Проверка T (инструкция GLM)
2-6 Повторное количество однофакторного ANOVA (сравнение инструкций GLM)
2-6-1 Повторите цифровой однофакторный ANOVA (инструкция GLM) ≒ Смешанный дизайн двойной ANOVA (инструкция Unianova)
2-6-2 Файл данных SPSS: преобразовать из широкого формата в длинный формат
2-6-3 Широкий формат: односторонний ANOVA с повторными измерениями (инструкция GLM)
Глава03 Анализ много -ориентированных переменных чисел: Независимая выборка (GLM, MANOVA Инструкция)
3-1 Т-тестирование, ANOVA, анализ дискриминации и возвращение принадлежности (T-тест, Oneway, регрессия, дискриминантные инструкции)
3-2 Multi Valables: анализ односторонних чисел мутации (инструкция GLM)
3-2-1.
3-2-2 K-F-F-F-F-F-F-Fund-Subjects MANOVA: метод обучения влияет на характер студента (инструкции GLM)
3-3 Факторная манова: анализ двух факторного числа мутации (неинтерактивный эффект) (инструкция GLM)
3-3-1 Смешанный дизайн двухсторонний анализ номеров мутации ≒ Экспериментальная группа— Control Group "Pre -Test— Post Test Design
3-3-2 факториал между субъектами MANOVA: повышенное взаимодействие (инструкция GLM)
3-4 Факторная манова: анализ двух факторной мутации числа штрафов (инструкции GLM)
3-4-1 Два фактора Манова: простой основной эффект взаимодействия (инструкция GLM или MANOVA)
3-4-2.
3-5 Тройной фактор: факторные между субъектами MANOVA (Interactive) (GLM, инструкция MANOVA)
3-5-1 Трехволновая Манова ("А&Раз; б "," б&Раз; C "взаимодействие) (инструкция GLM)
3-5-2 Вопросы упражнений: три фактора Манова ("&Раз; c "," b&Раз; C "взаимодействие): износ данных о тканях с покрытием (инструкции GLM)
3-6 Stratum (иерархический) дизайн Manova (инструкция GLM)
3-6-1 класс (иерархический) дизайн Manova (инструкции MANOVA)
3-6-2 Вопросы упражнений: вложенная (класс/ гнездо) Дизайн Манова (инструкция MANOVA)
3-7 Анализ переменных переменных переменных переменных переменных переменных латинского квадрата: сбалансированные элементы взаимодействия (инструкции GLM)
3-7-1 концепция дизайна эксперимента в латинском квадратном массиве
3-7-3 Mult-Variable: Latin Square Design Manova: Удалите элементы взаимодействия (инструкции GLM)
ГЛАВА04 ОДИН -ЛАЙЕР против ДВОВОГО УЛАВЛЕНИЯ ANOVA Модель: Повторное измерение
4-1 односторонний уровень: многократно измеренная модель гибридного эффекта
4-1-1 ANOVA и анализа блок-схемы ANOVA и не материальной статистики
4-1-2 Повторите формулу ANOVA F
4-1-3 Практический вопрос: Повторите ANOVA (один слой)
4-2 Двойные уровни: многократно измеряли модель гибридного эффекта
4-2-1 Двойной уровень против двух факторной гибридной конструкции ANOVA: широкий формат (GLM, смешанная инструкция)
4-2-2 Двойной уровень против двух факторных гибридных конструкций ANOVA: длинное формат (смешанная инструкция)
Глава05 Многолетние общие переменные анализа
5-1-1 принцип однофакторной манковы
5-1-2 Ключевая отделка Монковой
5-2 Moncova: 3 Проверка (инструкции GLM)
5-2-1 Независимые отдельные факторы Multifamus Combat Common Variable Analysis (два общих переменных, не связанных с изменением) (инструкция GLM)
5-2-2 Moncova: 3 допуская проверка (инструкция GLM)
5-3 Почему Манкова заменяет Манову?Ancova≠ Anova (Unianova, GLM инструкция)
5-3-1 Сравнение «среднего и эффекта» мановы и манковы (значительное взаимодействие) (Unianova, инструкции GLM)
5-3-2 Вопросы упражнений: два фактора Mancova: 3 Общие переменные, не изменяющие время (неинтерактивные эффекты) (MANOVA, MANOVATEST ИНСТРУКЦИЯ)
5-3-3 Вопросы упражнений: два фактора Mancova: общая переменная, не изменяющая время (взаимодействие не значительное)
5-4 Класс (иерархическая/ гнездовая вложенная) Проектирование двух факторов манкова (инструкции MANOVA)
5-5 Повторное измерение общих переменных ANOVA: пять моделей (GLM, MANOVA, смешанные инструкции)
Глава06 Типичный связанный анализ (каноническая корреляция (инструкция Canon)
Концепция 6-1 типичной корреляции
6-2 отдельные переменные: статистическая основа коэффициента корреляции
6-3 Типичный связанный анализ (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)
6-3-1 Типичный связанный с этим анализ (каноническая корреляция): 3 Психологические переменные пары из 4 академических достижений (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)
6-3-2 Типичная корреляция (каноническая корреляция): 5 школьных тестов для 2 университетов (MANOVA XX с XX / DIST и другими инструкциями)
Глава07 Дифференциальный анализ/ анализ различий
7-1 Различный анализ/ анализ дискриминации (дискриминантный анализ)
7-1-1 Байеса теорема и классификация
7-1-2 Линейные и вторичные методы классификации
7-1-3 Анализ суждения Фишера и анализ линейного суждения
7-2 Анализ суждения (дискриминантный анализ, дискриминантная инструкция)
7-2-1 Дифференциальный анализ (дискриминантный анализ): подходящими ли 3 классификации позиций для разных типов личности
7-2-2 Вопросы упражнений: Анализ обороны: 3 группы учеников старших классов тестируют 3 вида тестов достижений (дискриминантные инструкции)
Глава 08 Анализ кластера (кластер)/ кластерный анализ
8-1 Кластерный анализ/ кластерный анализ (кластерный анализ) концепция
8-2 кластерный анализ/ кластерный анализ (иерархический кластер): примеры (кластер, кластерная генерация, генерация кластера, инструкции кластеров Kmeans и Kmedians)
8-2-1 кластерный анализ кластера: 4 баллы ученика из 17 школьных округов (инструкции кластера XX /MethodXX имеют 7 методов кластера
8-2-2 Вопросы упражнений: Иерархический кластерный анализ: данные млекопитающих (кластер XX /Метод XX Инструкции) имеет 7 методов для 7 методов
8-3 Кластерный анализ K-средних (K-средние и K-медианы): 50 растений и 4 химических эксперимента (инструкции по быстрому кластеру)
Кластерный анализ двойной переменной 8-4 (двоичные переменные)
8-4-1 Ассоциация бинарных переменных
8-4-2 Двоичный кластерный анализ переменных (кластерный анализ для двоичных переменных): 35 вопросов (кластер / метод XX / мера = Bseuclid (1,0) Инструкция)
Глава09 Анализ основных компонентов
9-1 Анализ ключевых компонентов (анализ основных компонентов) фокус
9-1-1 Концепция анализа основных компонентов (анализ основных компонентов)
9-1-2 статистическая основа
9-1-3 Основной композиционный анализ: стандартизированный индекс качества жизни 9 (Excamine, компьютер, фактор, инструкция по корреляциям)
9-2 УПРАЖНЕНИЯ: Анализ основных компонентов (PCA) (Excamine, компьютер, фактор, инструкции по корреляциям)
Глава 10
10-1 Тест инструмента измерения: надежность и достоверность
10-1-1 Фокус доверия и достоверности
10-1-2 Факторный анализ (FA) и анализ фактора перевода
10-2 Факторный анализ (Факторный анализ (PCA) фокус
Концепция факторного анализа 10-2-1 (Факторный анализ (PCA)
10-2-2 Факторный анализ: 9 Индикаторы оценки в жилом сообществе (Инструкция по факту)
10-3 Анализ исследований факторов ≒ Эффект конструкции (Инструкция по факту)
10-3-1 Достоверность строительства (достоверность строительства)
10-3-2 Факторы Проанализируют выбор 4 методов оценки: 6-й отношение врачей к стоимости (инструкции по факторам)
10-3-3 Анализ фактора разведки (EFA) ≒ Эффективность строительства (к экране темам анкеты) (Факторное обучение)
ГЛАВА11 Multi -Dimensional Standard/ Multi -Directional Ruler измерения: пространство/ психологическое расстояние (многомерное масштабирование)
11-1 Классическая (классическая) многомерная стандартная/ многонаправленная линейка измерения (инструкция MDS)
11-1-1 Концепция многомерной стандартной/ многонаправленной линейки измерения (MDS)
11-1-2 Классический (классический) Статистический фонд многомерного стандартного/ многомерного масштабирования (MDS)
11-2 Многомерные стандартные/ многонаправленные примеры измерения (MDS) (MDS)
11-2-1 Классические MDS: 10 городов в Соединенных Штатах (симметричная) расстояние (Альскальная инструкция)
11-2-2 Классическая: многомерная стандартная/ многонаправленная линейка измерений: социальные и экономические характеристики 10 городов в Соединенных Штатах (асимметричное расстояние)
ГЛАВА12 Соответствующий анализ (C O R R E S P O N D E N C A N A LY S I S, Инструкция по переписке) 747
12-1 Концепция анализа соответствия
12-2 Простой анализ соответствия (инструкции по переписке)
12-2-1 Соответствующий анализ: «Гендерная и академическая культура» соответствует научным убеждениям (Corpressence Table
12-2-2 Соответствующий анализ (Анализ соответствия): Введите Матрицу: 5 стран и 11 ресурсов 11&Раз; 5 матрица (не -725&Раз; 2) (инструкция таблицы Anacor)