SPSS統(tǒng)計(jì)分析高級(jí)教程

第1章 直銷(xiāo) / 1

1.1 識(shí)別最佳聯(lián)系人 / 1

1.2 客戶(hù)分類(lèi) / 8

1.3 生成潛在客戶(hù)概要文件 / 12

1.4 基于郵政編碼響應(yīng)率分析的客戶(hù)選擇 / 14

1.5 基于控制包裝檢驗(yàn)的營(yíng)銷(xiāo)效果優(yōu)化 / 18

1.6 基于購(gòu)買(mǎi)傾向分析的客戶(hù)選擇 / 20

第2章 偏相關(guān)、部分相關(guān)和復(fù)相關(guān) / 25

2.1 偏相關(guān) / 25

2.2 部分相關(guān) / 29

2.3 復(fù)相關(guān) / 31

第3章 方差分析進(jìn)階 / 34

3.1 單因素方差分析適用條件的檢驗(yàn) / 34

3.2 有交互效應(yīng)時(shí)的單純主效應(yīng) / 39

3.3 多元方差分析 / 42

第4章 調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng) / 50

4.1 調(diào)節(jié)效應(yīng) / 50

4.2 中介效應(yīng) / 57

第5章 多元統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)階 / 61

5.1 對(duì)應(yīng)分析 / 61

5.2 典型相關(guān) / 66

5.3 多維標(biāo)度 / 70

5.4 逐步判別 / 79

5.5 兩步聚類(lèi) / 88

第6章 微觀計(jì)量模型 / 95

6.1 二值選擇模型 / 95

6.2 多值logistic回歸 / 111

6.3 Ordinal回歸 / 118

6.4 廣義線性模型 / 122

SPSS統(tǒng)計(jì)分析高級(jí)教程

IV

第7章 多層回歸模型 / 137

7.1 零模型 / 137

7.2 隨機(jī)截距模型 / 144

7.3 隨機(jī)截距隨機(jī)斜率模型 / 148

7.4 重復(fù)測(cè)量數(shù)據(jù)的多層模型 / 151

7.5 廣義線性混合模型 / 156

第8章 因果推斷 / 162

8.1 隨機(jī)實(shí)驗(yàn) / 162

8.2 匹配與回歸 / 167

8.3 工具變量法 / 173

8.4 面板數(shù)據(jù)分析 / 182

8.5 雙重差分法 / 188

8.6 回歸控制法 / 198

第9章 機(jī)器學(xué)習(xí) / 205

9.1 K近鄰法 / 205

9.2 決策樹(shù) / 211

9.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) / 220

第10章 對(duì)數(shù)線性模型 / 230

10.1 對(duì)數(shù)線性模型的基本思想 / 230

10.2 飽和和非飽和對(duì)數(shù)線性模型 / 234

10.3 一般對(duì)數(shù)線性模型 / 241

10.4 Logit對(duì)數(shù)線性模型 / 245

10.5 泊松對(duì)數(shù)線性模型 / 247

第11章 生存分析 / 250

11.1 非參數(shù)模型 / 250

11.2 半?yún)?shù)模型 / 257

11.3 參數(shù)模型 / 263

參考文獻(xiàn) / 267