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有 2 項符合
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1. 介紹某種多變異分析方法前,先提綱挈領說明此方法在每章的要義及應用例。讀者馬上可以掌握主要觀念。
2. 在論述抽象的方法之前,先以幾何圖形說明該方法的直觀意義
3. 主文說明多變量的分析方法,而將較難的數學公式放在附錄陳述,減少讀者閱讀的困難。
4. 各種多變異分析方法的舉例,必有其解法的統計軟體 ( SAS 或 SPSS ) 程式及報表的詳細解讀。使讀者可以真正地學會如何使用該方法。
5. 強調分析資料時,不可迷信資料,在統計顯著性之外,要注意實務顯著性。
6. 每章最後常有案例研討,增加該方法的應用性。
呂金河
學歷:美國威斯康辛大學統計博士
清華大學應用數學所碩士
現職:南台科技大學企管系教授兼管理學院院長
第1章 緒論
第2章 資料處理的幾何觀念
第3章 資料處理的基礎
第4章 主成分分析
第5章 因素分析
第6章 驗證性因素分析
第7章 群集分析
第8章 兩群的判別分析
第9章 多群判別分析
第10章 邏輯斯迴歸
第11章 多變量變異數分析
第12章 假設
第13章 典型相關
第14章 互變異結構模式
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