Stata與高等統計分析 (附光碟) | 誠品線上

Stata與高等統計分析 (附光碟)

內容簡介

內容簡介 科學是一門累積的學習課程，統計為科學的實證基礎，加上電腦統計計算能力日新月益。STATA這個龐大功能的統計軟體誕生，係為了解決人們生活上問題，例如：推論、預測、分類、實驗效果等分析技術。STATA幾乎包含坊間現在正流行的軟體功能，一套STATA= SPSS + HLM+ Eviews +AMOS+ Limdep+ jMulti+ SAS+ R語言。學會一套STATA軟體在手，受益無窮。 本書內容，著重理論、統計及方法三者的結合。「工欲善其事，必先利其器」，研究者除了要精通自己領域的「理論」基礎外，還需正確選用創新性的「研究法」及「統計」技術（即STATA分析實作），三者間如何有效整合應用，更是成為頂尖研究者不可缺乏的基本功夫。 本書每章包含實證分析範例，讀者可實際操作分析，進而能輕鬆了解STATA分析的程序與應用，啟發您的理解力。若您採用Stata v12以前的舊版本，可能無法讀入本書光碟所附「*.dta」，可先用Excel開啟「*.csv」資料檔(變數全部反白)，再直接「貼至」Stata「Data Edit視窗」即可。

作者介紹

作者介紹 張紹勳學歷：國立政治大學資訊管理博士現任：國立彰化師大專任教授經歷：致理技術專任副教授●研究助理張任坊國立海洋大學商船系張博一國立台北大學通訊工程學系

產品目錄

產品目錄 Chapter 01 認識Stata 11-1 Stata 介紹1-2 Stata 安裝設定1-3 外掛的命令檔ado：Stata 外掛的Package1-4 線上擷取「美國聯邦準備理事會FRED」資料庫1-5 Stata Graph Chapter 02 統計學回顧 2-1 統計學回顧 2-2 常態曲線 2-3 樣本大小的決定 2-3 Type I、Type Ⅱ error 及power 檢定 2-4 Stata 的統計檢定力(power)、樣本數 Chapter 03 二個類別變數之分析 3-1 適用條件 3-2 卡方檢定：關聯性分析3-3 四分相關(Tetrachoric correlations) 3-4 勝算比：logistic 迴歸 Chapter 04 兩組平均數之比較：t 檢定、Meta 分析4-1 t 檢定之簡介 4-2 t 檢定之解說：Comparing Group Means 4-3 Stata 範例實作 4-4 Meta 分析之效果量 Chapter 05 各型ANOVA、共變數分析(ANCOVA) 5-1 變異數分析(ANOVA) 之簡介5-2 One way ANOVA 分析5-3 Two way ANOVA 分析5-3 三因子ANOVA 分析 5-4 ANCOVA：共變數分析 5-5 Nested ANOVA：階層實驗設計ANOVA5-6 Repeated-measures ANOVA：相依樣本one way ANOVA 5-7 Repeated-measures ANOVA with nesting 5-8 Repeated-measures ANOVA with two repeated variables 5-9 Split-plot ANOVA：二因子混合設計ANOVA5-10 拉丁方格(Latin-square) 實驗設計ANOVA Chapter 06 線性迴歸的診斷6-1 偵測異常且有影響力的觀察值6-2 檢查殘差的常態性(Normality of Residuals) 6-3 檢查殘差的異質性(Homoscedasticity) 6-4 共線性(Multicollinearity) 診斷 6-5 自變數與依變數要線性關係(Linearity)，此假定若違反，則取log() 6-6 模型界定：如何篩選足夠的預測變數們？Chapter 07 連續vs. 類別依變數之迴歸分析7-1 瞭解各類型迴歸分析 7-2 Continuous 依變數：線性迴歸模型7-3 如何挑選預測變數的所有可能組合7-4 Binary 依變數：Linear Probability、Probit 及Logit 迴歸7-5 Ordinal 依變數：Ordered Logit 及Ordered Probit Analysis7-6 Nominal 依變數：Multinomial Logit 迴歸之多項選擇 7-7 Count 依變數：Zero-inflated Poisson 迴歸vs.Negative binomial 迴歸 7-8 截取迴歸(censored regression)、斷尾迴歸(truncated regression) Chapter 08 線性迴歸(OLS) 再進階 8-1 穩健迴歸(Robust Regression) 8-2 受限(Constrained)linear least squares (cnsreg..., constraint(1 2) 指令)8-3 含測量誤差的迴歸：Errors-in-variables 迴歸(eivreg 指令)8-4 Multiple Equation 線性迴歸：聯立迴歸式

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