多元统计分析：模型、案例及SPSS应用

　　第1章 统计软件概述
　　1.1 SPSS统计软件的特点
　　1.2 SPSS的主要窗口及其功能
　　1.2.1 数据编辑窗口(SPSS Data Editor)
　　1.2.2 结果输出窗口(SPSS Viewer)
　　1.2.3 程序语句窗口(SPSSS yntax Editor)
　　1.3 SPSS的帮助窗口(SPSS help)
　　1.3.1 Help菜单中的Topics命令
　　1.3.2 Help菜单中的Tutorial命令
　　1.3.3 Help菜单中的Statistics Coach命令
　　1.3.4 Help菜单中的Syntax Guide命令
　　1.4 定义变量及建立数据文件
　　1.4.1 常量与变量
　　1.4.2 建立数据文件
　　1.5 基于Compute功能建立新变量
　　1.5.1 生成新的变量
　　1.5.2 Functions框中分布函数的功能
　　习题一
　　第2章 数据描述性分析
　　2.1 集中趋势(Central Tendency)分析
　　2.1.1 集中趋势
　　2.1.2 SPSS中集中趋势分析实现过程
　　2.2 离散趋势(Dispersion Tendency)分析
　　2.2.1 离散趋势
　　2.2.2 SPSS中离散趋势分析实现过程
　　2.3 分布特征(Distribution Tendency)分析
　　2.3.1 分布特征
　　2.3.2 SPSS中分布特征分析的实现过程
　　2.4 频数(Frequency)分析及数据标准化
　　2.4.1 频数(Frequency)
　　2.4.2 数据标准化
　　2.4.3 SPSS中频数分析的实现过程
　　2.4.4 SPSS中Z分数的实现过程
　　2.5 相关关系
　　2.5.1 相关系数概述
　　2.5.2 二元变量的相关分析
　　2.5.3 SPSS中相关分析的实现过程
　　习题二
　　第3章 假设检验与方差分析
　　3.1 统计假设检验的基本问题
　　3.1.1 统计假设检验的基本思想
　　3.1.2 统计假设检验的基本步骤
　　3.1.3 统计假设检验中的P值
　　3.2 Mean过程
　　3.2.1 基本思想和数学模型
　　3.2.2 SPSS中Mean的实现过程
　　3.3 T检验
　　3.3.1 基本思想和数学模型
　　3.3.2 SPSS中T检验的实现过程
　　3.4 方差分析
　　3.4.1 基本思想和数学模型
　　3.4.2 SPSS中方差分析的实现过程
　　习题三
　　第4章 多元线性回归分析
　　4.重多元线性回归模型
　　4.1.1 多元线性回归模型的一般形式
　　4.1.2 多元线性回归模型的基本假定
　　4.1.3 多元线性回归方程
　　4.1.4 多元线性回归方程的解释
　　4.2 多元线性回归方程的估计
　　4.2.1 回归参数的最小二乘估计
　　4.2.2 误差项方差的估计
　　4.3 多元线性回归模型的检验
　　4.3.1 回归方程的拟合优度检验
　　4.3.2 回归方程的整体显著性检验
　　4.3.3 回归系数的显著性检验
　　4.4 残差分析
　　4.4.1 残差图
　　4.4.2 异常值的识别
　　4.4.3 自相关与DW检验
　　4.4.4 异方差检验
　　4.4.5 多重共线性检验
　　4.5 多元线性回归分析在SPSS软件中的实现
　　习题四
　　第5章 逐步回归分析
　　5.1 逐步回归分析概述
　　5.1.1 逐步回归分析的基本思想和步骤
　　5.1.2 引入和剔除变量的标准
　　5.2 计算方法和步骤
　　5.3 逐步回归分析在SPSS软件中的实现
　　习题五
　　第6章 非线性回归分析
　　6.1 曲线估计
　　6.1.1 曲线回归的基本思想和方法
　　6.1.2 曲线回归的数据要求与假设
　　6.1.3 曲线回归的基本类型及线性化方法
　　6.2 曲线回归在SPSS软件中的实现
　　6.3 非线性回归
　　6.3.1 非线性模型的迭代估计法
　　6.3.2 非线性模型的拟合原则、参数约束及确定初始值的原则
　　6.3.3 例题分析
　　6.4 非线性迭代回归在SPSS软件中的实现
　　6.5 Box-Cox变换
　　6.5.1 Box-Cox变换的提出
　　6.5.2 Box-Cox变换的基本思想
　　6.5.3 变换参数的极大似然估计
　　6.5.4 Box-Cox变换在Matlab软件中的实现
　　习题六
　　第7章 聚类分析
　　7.矍聚类分析的概述
　　7.1.1 聚类分析的概念和基本思想
　　7.1.2 聚类分析的种类
　　7.1.3 聚类方式
　　7.1.4 聚类分析的基本步骤
　　7.2 聚类统计量
　　7.2.1 距离类
　　7.2.2 相关类，
　　7.2.3 数据的标准化变换
　　7.3 系统聚类法
　　7.3.1 常用系统聚类法
　　7.3.2 系统聚类法的基本算法步骤
　　7.3.3 例题分析
　　7.4 聚类分析在SPSS软件中的实现
　　7.4.1 SPSS中Q型聚类分析的实现过程
　　7.4.2 SPSS中R型聚类分析的实现过程
　　7.5 快速聚类分析
　　7.5.1 快速聚类分析的基本思想
　　7.5.2 快速聚类分析的基本步骤
　　7.5.3 SPSS中快速聚类的实现过程
　　习题七
　　第8章 判别分析
　　8.直距离判别
　　8.1.1 两类总体的距离判别
　　8.1.2 多类总体的距离判别
　　8.2 费歇判别
　　8.2.1 两类总体的费歇判别
　　8.2.2 多类总体的费歇判别
　　8.3 贝叶斯判别
　　8.3.1 贝叶斯判别准则
　　8.3.2 多元正态总体的贝叶斯判别
　　8.4 判别分析在SPSS中的实现
　　习题
　　第9章 主成分分析
　　9.1 主成分的基本思想及其数学模型与数学推导
　　9.1.1 主成分的基本思想及其数学模型
　　9.1.2 主成分的数学推导
　　9.1.3 样本主成分
　　9.2 主成分的性质、提取及其求解步骤
　　9.2.1 主成分的性质
　　9.2.2 主成分的选取
　　9.2.3 主成分的求解步骤
　　9.3 主成分分析在SPSS软件中的实现
　　9.4 主成分回归
　　9.4.1 主成分回归的基本原理
　　9.4.2 主成分回归的实例分析
　　习题九
　　第10章 因子分析
　　10.1 因子分析的基本原理及其数学模型
　　10.1.1 因子分析的基本原理
　　10.1.2 因子分析的数学模型
　　10.1.3 因子分析模型的性质
　　10.1.4 因子载荷矩阵中的几个统计特征
　　10.2 因子分析模型参数的估计
　　10.3 因子旋转
　　10.3.1 方差最大正交旋转法的基本原理
　　10.3.2 方差最大正交旋转法的计算方法
　　10.4 因子得分
　　10.4.1 汤姆生因子得分
　　10.4.2 综合因子得分
　　10.5 因子分析在SPSS软件中的实现
　　习题十
　　模拟试题A
　　模拟试题B
　　参考文献

　　王力宾,男,1958年生，中共党员。分别于1985年和1988年毕业于云南大学经济系企业管理专业和统计学专业，获经济学学士和硕士学位。1988年8月分配到云南财经大学任教，2001年破格晋升为教授。1992年8月至1993年10月赴英国格拉斯哥大学进修统计学；1998年1月至7月以教育部公派访问学者身份赴荷兰提尔堡大学进修西方经济学。历任云南财经大学计划统计系副主任、成教院常务副院长和教务处处长之职。现任云南财经大学副校长、统计学学科带头人、硕士生导师、云南省统计学会副会长。 从教以来，先后为本科生、研究生讲授《统计学原理》、《国民经济统计学》、《多元统计分析》、《统计指数理论及其应用》等课程，授课注重培养学生的基础知识、基本理论和基本技能，强调理论联系实际，采用多媒体和案例教学，教学效果良好。担任硕士生导师以来，致力于以统计分析软件为工具，研究数理统计学中可供社会经济和金融统计运用的理论与方法，注重学生的方法创新能力和深层次实证研究能力的培养，初步形成了自己的教学风格。该同志在科研上勤奋耕耘，在《数量经济技术经济研究》、《数理统计与管理》、《预测》、《昆明理工大学学报（自然科学版）》、《经济问题探索》、《云南财贸学院学报》等学术刊物上发表论文20余篇，其中,《中国大城市土地增值问题研究——对昆明市城区土地增值的实证分析》一文获云南省第五次社会科学优秀成果一等奖;《特征价格理论与住房价格指数编制方法》、《住房特征价格指数编制方法与实证分析》两篇论文是我国经济学界较早介绍和研究特征价格指数编制方法的文章，近几年已成为同行学者研究特征价格理论和方法的参考文献。该同志主持和参与完成省部级科研课题10余项,其中, “云南县域经济发展研究”、“多层次多主题抽样调查研究”、“云南省城镇土地市场现状、问题与对策研究”等课题获得政府部门奖励,并取得一定的社会效益。

　　《多元统计分析：模型、案例及SPSS应用》在编写上的基本特点是，尽可能叙述各种方法的统计思想及方法的本身操作，尽量避开数学证明或公式推导等内容；通过案例讲述各种方法在SPSS软件中的实现过程，以达到深入浅出、通俗易懂的目标；每章后都配有一定量的习题，以方便自学之用；最后给出两份综合模拟试题，用于检验读者的学习效果。
　　本教材的适用对象主要是财经类院校的统计专业本科生和经济与管理类学科的硕士研究生，也适用于社会上各个领域中需要数据分析处理的广大统计工作者。