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Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）

為了解決線性回歸分析的問題，作者張甜 這樣論述：

Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，因其功能豐富、效率高、操作簡便深受廣大用戶尤其在校師生的青睞。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》先講解Stata的各個操作功能，再通過綜合案例講述Stata在各個行業中的實際應用。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》內容共分為兩部分：首部分（第1-16章）按照統計類型講述Stata的具體應用；第二部分（第17-19章）分行業講述Stata的具體應用。各章均附有與正文部分對應的上機操作習題，目的在於著重培養讀者的動手能力，使讀者在實際練習的過程中能夠快速提高應用水準。 《Stata 統計分析與行業應用案

例詳解（第3版）》面向具備一定統計學基礎和電腦操作基礎的在校各專業學生，以及企事業單位的相關資料統計分析人員。 《Stata 統計分析與行業應用案例詳解（第3版）》特點： 全面解讀Stata在統計分析中的行業應用 以Stata16.0版本為基礎兼顧老版本應用 提供6個多小時多媒體教學視頻 50多個基礎案例及7個大型行業應用案例詳解Stata統計分析方法、思路和分析流程 近60個上機練習讓讀者學練結合，快速掌握Stata統計分析方法 第1章 Stata16．0的基本視窗及管理變數與資料 1．1 Stata16．0窗口說明 1．2 Stata16．0資料檔案的創建與

讀取 1．2．1 Stata16．0資料檔案的創建 1．2．2 Stata16．0資料檔案的讀取 1．3 創建和替代變數 1．3．1 創建和替代變數概述 1．3．2 相關資料來源 1．3．3 Stata分析過程 1．3．4 結果分析 1．3．5 案例延伸 1．4 分類變數和定序變數的基本操作 1．4．1 分類變數和定序變數概述 1．4．2 相關資料來源 1．4．3 Stata分析過程 1．4．4 結果分析 1．4．5 案例延伸 1．5 資料的基本操作 1．5．1 資料的基本操作概述 1．5．2 相關資料來源 1．5．3 Stata分析過程 1．5．4 結果分析 1．5．5 案例延伸 1．6 定

義資料的子集 1．6．1 定義資料的子集概述 1．6．2 相關資料來源 1．6．3 Stata分析過程 1．6．4 結果分析 1．6．5 案例延伸 1．7 本章習題 第2章 Stata圖形繪製 2．1 實例一——長條圖 2．1．1 長條圖的功能與意義 2．1．2 相關資料來源 2．1．3 Stata分析過程 2．1．4 結果分析 2．1．5 案例延伸 2．2 實例二——散點圖 2．2．1 散點圖的功能與意義 2．2．2 相關資料來源 2．2．3 Stata分析過程 2．2．4 結果分析 2．2．5 案例延伸 2．3 實例三——曲線標繪圖 2．3．1 曲線標繪圖的功能與意義 2．3．2 相關資

料來源 2．3．3 Stata分析過程 2．3．4 結果分析 2．3．5 案例延伸 2．4 實例四——連線標繪圖 2．4．1 連線標繪圖的功能與意義 2．4．2 相關資料來源 2．4．3 Stata分析過程 2．4．4 結果分析 2．4．5 案例延伸 2．5 實例五——箱圖 2．5．1 箱圖的功能與意義 2．5．2 相關資料來源 2．5．3 Stata分析過程 2．5．4 結果分析 2．5．5 案例延伸 2．6 實例六——圓形圖 2．6．1 圓形圖的功能與意義 2．6．2 相關資料來源 2．6．3 Stata分析過程 2．6．4 結果分析 2．6．5 案例延伸 2．7 實例七——橫條圖 2．7

．1 橫條圖的功能與意義 2．7．2 相關資料來源 2．7．3 Stata分析過程 2．7．4 結果分析 2．7．5 案例延伸 2．8 實例八——點圖 …… 第3章 Stata描述統計 第4章 Stata參數檢驗 第5章 Stata非參數檢驗 第6章 Stata方差分析 第7章 Stata相關分析 第8章 Stata主成分分析與因數分析 第9章 Stata聚類分析 第10章 Stata最小二乘線性回歸分析 第11章 Stata回歸診斷與應對 第12章 Stata非線性回歸分析 第13章 StataLogistic回歸分析 第14章 Stata因變數受限回歸分析 第15章 Stata時間序列分

析 第16章 Stata面板資料分析 第17章 Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用 第18章 Stata在經濟增長分析中的應用 第19章 Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用 第20章 Stata在旅遊業中的應用（電子書） 第21章 Stata在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用（電子書） 第22章 Stata在農業中的應用（電子書） 第23章 Stata在保險業中的應用（電子書） 前言 Stata是公認的應用廣泛的專業資料分析軟體之一，以功能豐富、效率高、操作簡便而著稱，主要針對經濟、管理、醫學、農學、教育、市場研究、社會調查等多個行業和領域。Sta

ta的視窗具有親和力，使用者自行建立程式時，軟體能提供具有直接命令式的語法，是非常適合進行資料分析的工具軟體。本書在前兩版的基礎上進行了軟體版本升級，通過多個實例詳細介紹Stata16.0在現實生活中的應用。 全書共19章，分為如下兩部分： 第1部分（第1~16章）為Stata的各個操作功能在具體實例中的應用。 第1章介紹Stata16.0基本視窗及管理變數與資料，包括Stata16.0視窗說明、資料檔案的創建與讀取、創建和替代變數、分類變數和定序變數的基本操作、資料的基本操作以及定義資料的子集等。 第2章介紹Stata圖形繪製實例，包括長條圖、散點圖、曲線標繪圖、連線標繪圖、箱圖、圓

形圖、橫條圖、點圖等。 第3章介紹Stata描述統計實例，包括定距變數的描述性統計分析、正態性核對總和資料轉換、單個分類變數的匯總、兩個分類變數的列聯表分析、多表和多維列聯表分析等。 第4章介紹Stata參數檢驗實例，包括單一樣本T檢驗、獨立樣本T檢驗、配對樣本T檢驗、單一樣本方差的假設檢驗、雙樣本方差的假設檢驗等。 第5章介紹Stata非參數檢驗實例，包括單一樣本的正態分佈檢驗、兩獨立樣本檢驗、兩相關樣本檢驗、多獨立樣本檢驗、游程檢驗等。 第6章介紹Stata方差分析實例，包括單因素方差分析、多因素方差分析、協方差分析、重複測量方差分析等。 第7章介紹Stata相關分析實例，包括簡

單相關分析、偏相關分析等。 第8章介紹Stata主成分分析與因數分析實例。 第9章介紹Stata聚類分析實例，包括劃分聚類分析和層次聚類分析等。 第10章介紹Stata最小二乘線性回歸分析實例，包括簡單線性回歸和多重線性回歸等。 第11章介紹Stata回歸診斷與應對實例，包括異方差檢驗、自相關檢驗、多重共線性檢驗等。 第12章介紹Stata非線性回歸分析實例，包括非參數回歸分析、轉換變數回歸分析以及非線性回歸分析等。 第13章介紹Stata的Logistic回歸分析實例，包括二元Logistic回歸分析、多元Logistic回歸分析以及有序Logistic回歸分析等。 第14章介

紹Stata的因變數受限回歸分析實例，包括斷尾回歸分析和截取回歸分析。 第15章介紹Stata時間序列分析實例，包括時間序列分析的基本操作、單位根檢驗、協整檢驗、格蘭傑因果關係檢驗等。 第16章介紹Stata的面板資料分析實例，包括長面板資料分析和短面板資料分析。 第2部分（第17~23章）為Stata在各個行業中的實際應用。 第17章介紹Stata在研究城市綜合經濟實力中的應用。 第18章介紹Stata在經濟增長分析中的應用。 第19章介紹Stata在ROE與股權集中度之間關係研究中的應用。 第20章（電子書）介紹Stata在旅遊業中的應用。 第21章（電子書）介紹Stata

在原油與黃金價格聯動關係研究中的應用。 第22章（電子書）介紹Stata在農業中的應用。 第23章（電子書）介紹Stata在保險業中的應用。 本書實例經典，內容豐富，有很強的針對性。書中各章不僅詳細介紹實例的具體操作步驟，還配有一定數量的習題，以供讀者學習使用。讀者只需按照書仲介紹的步驟一步一步地實際操作，就能完全掌握本書的內容。 為了幫助讀者更加直觀地學習本書，編者將書中實例和練習題所涉及的全部操作檔都收錄到本書的下載資源中，分別將素材檔和視頻檔存放到sample資料夾和video資料夾中。前者包含書中涉及的所有Stata原始檔案，後者收錄了書中所有實例和練習題的操作視頻檔。下載資源

可以通過掃描下面的二維碼獲取。 案例素材操作視頻1操作視頻2第20~23章電子書 本書既可作為資料統計分析的培訓教材，又可作為資料統計分析人員的參考書。 編者力圖使本書的知識性和實用性相得益彰，但由於水準有限，書中紕漏之處在所難免，歡迎廣大讀者、同仁批評斧正。   編者 2021年5月  

線性回歸分析進入發燒排行的影片

消防人員於黑暗複雜建築環境之搜索教育訓練研究

為了解決線性回歸分析的問題，作者林世明 這樣論述：

依據內政部消防署統計年報，1997至2020年間共計84名消防人員因公死亡(殉職)，5人因公全殘、17人因公半殘、2,903人因公受傷，其中最嚴重的傷亡都是執行黑暗複雜環境的火災勤務所致，消防人員在黑暗又複雜的火場環境中搜索可能會失去空間方向，嚴重時將會在火場上危及自身生命安全，充分突顯加強黑暗複雜環境的搜救能力訓練刻不容緩。本研究於新北市政府消防局汐止保長坑訓練中心（New Taipei City Government Fire Department,NTFD）的黑暗複雜空間(濃煙搜索訓練立體鐵籠)進行，由58位消防人員參與實驗，全身穿戴消防衣、帽、鞋(PPE)及空氣呼吸器(SCBA)完成

重裝體能訓練，接續執行全尺寸黑暗複雜空間(Dark and Complex Environments,DCEs)的尋路時間實驗，針對性別、年齡、消防分隊特性（都市、郊區或山區）、服務年資、救助隊訓練、慣用手、尋路的起始方向、火場搜索經驗、懼高症、怕黑、害怕陌生人、容易緊張及幽閉恐懼症等13個因子間尋路時間的差異，透過t檢定獲得敘述性統計資料，並進行多元線性回歸分析檢定顯著有意義因子，最後綜合問卷資料與統計分析資料獲得結果。經實驗結果得知，「年齡」可能是「次要顯著」及「幽閉恐懼症」為「顯著」的有意義因子，針對研究結論提出，協助透過行為、藥物理療降低對幽閉空間恐懼程度並評估調整執行之勤務性質建議，

及透過訓練可以改善「年齡」次要顯著影響，提出建立標準化黑暗複雜環境(DCEs)尋路行為安全訓練模式、成立制度化專業訓練教官團、建置機關專屬黑暗複雜環境(DCEs)訓練設施等短、中、長程建議，提供各消防機關參考，期有效縮短消防人員處於黑暗及複雜的火場環境尋路時間，提升緊急應變與確保自身安全能力。

SPSS統計分析商用建模與綜合案例精解

為了解決線性回歸分析的問題，作者楊維忠 這樣論述：

SPSS高級建模技術可廣泛應用於商業領域的量化分析。本書的最大特色以精選的商用案例詳解SPSS前沿建模技術在商業領域的綜合應用，以期為通過建模量化分析改善商業運營水準管理，或提升核心競爭力的職場人士閱讀參考。 全書共12章，第1章～第2章介紹SPSS快速入門和建模技術要點，後續各章節均以實際商業應用案例的形式詳解SPSS在商用實踐建模中的應用與分析。建模技術方面，本書系統介紹了神經網路多層感知器、徑向基函數、決策樹等熱門大資料處理建模技術應用，以及SPSS專門用於市場行銷的聯合分析、直銷模組分析等高級專業建模技術應用，也介紹了經典的線性回歸分析、相關分析、因數分析、聚類分析、描述性分析、方差

分析、交叉表分析等一般統計建模技術應用；精選的案例都是當下流行熱門的商業運營領域，包括市場調研、市場行銷、客戶滿意度調查、連鎖門店分類管理、乳製品物流配送、客戶關係分級分類維護、務審批、消費者綜合體驗、上市公司估值等。書中每一個案例都以解決實際問題、提升價值貢獻為導向，通過具體案例詳解涉及多種SPSS技術的綜合應用，融會貫通組合應用多種建模技術達到理想分析效果。 本書內容翔實、應用範圍廣泛。一是可供商業運營領域的各類職場人士借鑒參考，無論是高層管理者、決策者、具備多年從業經驗的資深人士，還是基層應用崗位、職場新手，只要在工作中有量化分析的需求，都可通過學習本書舉一反三提高商業運營水準或提升職

場競爭力；二是可供高等院校經濟管理類、商業運營類及相關專業專科生、本科生、研究生和MBA學員學習閱讀，也可作為掌握建模技巧以完成畢業設計的學生參考書。 張甜,山東大學金融學博士生，金融風險領域研究專家，參與《地方金融運行動態監測及系統性風險預警研究》等多項重大專案，精通SPSS、Stata、R語言，編著有《SPSS統計分析與行業應用案例詳解》 《Stata統計分析與行業應用案例詳解》等暢銷書。   楊維忠,山東大學經濟學碩士，CPA，十年商業銀行工作經歷，歷任運營、風控、行銷、內控等多個職位，擅長商務建模，精通SPSS、Stata、EViews，編著有《SPSS資料採擷與案例

分析應用實踐》 《Stata統計分析與實驗指導》等近十本暢銷書。 第1章 SPSS快速入門 1 1.1 SPSS軟體的開啟 3 1.2 SPSS軟體的關閉 6 1.3 SPSS資料編輯器 7 1.3.1 SPSS資料編輯器變數視圖 8 1.3.2 SPSS資料編輯器資料視圖 12 1.4 增加新的變數或樣本觀測值 13 1.4.1 在現有資料檔案中增加新的變數 13 1.4.2 在現有資料檔案中增加新的樣本觀測值 14 1.5 變數和樣本觀測值基本操作 14 1.5.1 變數和觀測值的移動、複製和刪除 14 1.5.2 數據轉置 15 1.5.3 變數計算 16 1.6 對資

料按照變數或樣本觀測值進行排序 19 1.6.1 對資料按照變數進行排序 19 1.6.2 對資料按照樣本觀測值進行排序 21 1.7 數據查找 22 1.7.1 按照觀測值序號查找儲存格 22 1.7.2 按照變數值查找資料 23 1.8 資料合併 24 1.8.1 按照樣本觀測值合併資料檔案 24 1.8.2 按照變數合併資料檔案 27 1.9 生成新的時間序列 29 1.10 缺失值處理 32 1.11 讀取其他格式的資料檔案 35 1.11.1 讀取Stata資料檔案 36 1.11.2 讀取Excel資料檔案 38 1.11.3 讀取文本資料檔案 41 1.12 SPSS統計分析報告

45 1.13 SPSS説明系統 50 第2章 SPSS建模技術要點介紹 53 2.1 SPSS中的建模技術 53 2.1.1 描述性統計模組 53 2.1.2 比較平均值模組 54 2.1.3 相關分析模組 56 2.1.4 回歸分析模組 57 2.1.5 非參數檢驗分析模組 60 2.1.6 聚類分析模組 61 2.1.7 降維分析模組 62 2.1.8 一般線性模型分析模組 63 2.1.9 廣義線性模型分析模組 64 2.1.10 混合模型分析模組 65 2.1.11 對數線性模型分析模組 66 2.1.12 生存分析模組 67 2.1.13 刻度分析模組 68 2.1.14 貝葉

斯統計分析模組 69 2.1.15 直銷模組 70 2.1.16 神經網路模組 71 2.1.17 決策樹模組 72 2.2 建模注意事項 73 2.2.1 建模是為了解決具體的問題 73 2.2.2 有效建模的前提是具備問題領域的專業知識 73 2.2.3 建模之前必須進行資料的準備 74 2.2.4 最終模型的生成在多數情況下並不是一步到位的 74 2.2.5 模型要能夠用來預測，但預測並不僅含有直接預測 75 2.2.6 對模型的評價方面要堅持結果導向和價值導向 76 2.2.7 建立的模型應該是持續動態優化完善的 76 2.3 研究方案設計 77 2.3.1 在明確的研究目的基礎上制定

可行的研究計畫 77 2.3.2 根據已制定的研究計畫搜集研究所需要的資料 78 2.3.3 運用資料統計分析軟體對搜集到的資料進行整理 78 2.3.4 使用合適的分析方法和工具對資料進行各種分析 79 2.3.5 分析研究結果並得出研究結論 79 2.4 研究結論與重點回顧 79 第3章 SPSS在電子商務平臺商戶行銷中的應用 80 3.1 建模技術 80 3.2 建模思路 81 3.3 幫助確定我的最佳連絡人（RFM分析） 82 3.3.1 SPSS分析過程 82 3.3.2 結果分析 90 3.4 將我的連絡人分為多個集群分析 92 3.4.1 SPSS分析過程 92 3.4.2 結

果分析 95 3.5 生成對產品做出了回應的連絡人的概要 105 3.5.1 SPSS分析過程 106 3.5.2 結果分析 109 3.6 確定回應最多的郵遞區號 111 3.6.1 SPSS分析過程 111 3.6.2 結果分析 115 3.7 選擇最有可能進行採購的連絡人 117 3.7.1 SPSS分析過程 117 3.7.2 結果分析 122 3.8 控制包裹檢驗 128 3.8.1 SPSS分析過程 128 3.8.2 結果分析 131 3.9 研究結論與重點回顧 131 第4章 商業銀行授信客戶信用風險評估 133 4.1 建模技術 133 4.2 建模思路 135 4.3 神

經網路多層感知器分析一 135 4.3.1 準備資料以進行分析 135 4.3.2 分析過程 138 4.3.3 結果分析 149 4.4 神經網路多層感知器分析二 157 4.4.1 準備資料以進行分析 157 4.4.2 分析過程 158 4.4.3 結果分析 161 4.5 研究結論與重點回顧 170 第5章 線上旅遊供應商客戶分類建模技術 172 5.1 建模技術 172 5.2 建模思路 174 5.3 神經網路徑向基函數分析一 174 5.3.1 分析過程 175 5.3.2 結果分析 181 5.4 神經網路徑向基函數分析二 187 5.4.1 分析過程 187 5.4.2 結

果分析 189 5.5 研究結論與重點回顧 202 第6章 小額快貸大資料審批建模技術 204 6.1 建模技術 204 6.2 建模思路 206 6.3 決策樹分析一 206 6.3.1 分析過程 207 6.3.2 結果分析 227 6.4 決策樹分析二 237 6.4.1 分析過程 238 6.4.2 結果分析 246 6.5 研究結論與重點回顧 262 第7章 汽車消費市場調研建模技術 263 7.1 建模技術 263 7.2 建模思路 265 7.3 研究過程 266 7.3.1 為聯合分析生成計畫檔 266 7.3.2 根據計畫檔以及其他相關因素設計調查問卷 282 7.3.3

進行問卷調查並將所得資料錄入到SPSS中 285 7.3.4 SPSS分析 285 7.4 研究結論與重點回顧 301 第8章 住宅社區訂奶量預測分析建模技術 304 8.1 建模技術 304 8.2 建模思路 307 8.3 使用專家建模器進行批量預測 307 8.3.1 分析前資料準備 308 8.3.2 專家建模器分析過程 311 8.3.3 結果分析 321 8.4 通過應用保存的模型重新進行批量預測 329 8.4.1 專家建模器分析過程 329 8.4.2 結果分析 334 8.5 研究結論與重點回顧 342 第9章 手機遊戲玩家體驗評價影響因素建模分析 343 9.1 建模

技術 343 9.2 資料來源 345 9.3 建立模型 346 9.3.1 回歸分析 347 9.3.2 單因素方差分析 357 9.3.3 單因變數多因素方差分析 367 9.4 研究結論與重點回顧 377 第10章 家政行業客戶消費滿意度調研建模技術 378 10.1 建模技術 378 10.2 建模資料來源與分析思路 380 10.3 建模前數據準備 383 10.3.1 資料整理 383 10.3.2 可靠性分析 385 10.3.3 描述性分析 390 10.3.4 相關性分析 393 10.4 建立模型 395 10.4.1 客戶消費滿意度影響因素建模技術 396 10.4.2

客戶消費次數影響因素建模技術 406 10.4.3 客戶推薦次數影響因素建模技術 407 10.5 研究結論與重點回顧 408 第11章 軟體和資訊技術服務業估值建模技術 410 11.1 建模資料來源 410 11.2 建模技術 411 11.3 建模前數據準備 412 11.4 建立模型 419 11.4.1 市盈率口徑估值與業績表現研究 419 11.4.2 市淨率口徑估值與業績表現研究 425 11.5 研究結論與重點回顧 426 第12章 美容連鎖企業按門店特徵分類分析建模技術 427 12.1 建模技術 427 12.2 建模思路 429 12.3 數據準備 429 12.4

因數分析 431 12.4.1 分析過程 431 12.4.2 結果分析 437 12.4.3 圖形分析 440 12.5 聚類分析 442 12.5.1 K均值聚類分析過程 442 12.5.2 K均值聚類結果分析 445 12.5.3 系統聚類分析過程 446 12.5.4 系統聚類結果分析 454 12.6 研究結論與重點回顧 457

電商平台APP之服務品質、知覺價值、知覺風險對使用後的再購買意願與信任度的影響

為了解決線性回歸分析的問題，作者黃靖旻 這樣論述：

隨著科技不斷的進步，人們的手上至少會有一台行動裝置，行動APP的便利性、即時性及行動性，促使其蓬勃發展，加上疫情的影響，帶起宅經濟的發展，電商平台相準了政府防疫政策，使電商平台的商品及服務多元化，根據Sensor Tower資料顯示，2019年全球購物類APP下載量達到11億次，相關數據也顯示消費者對電商平台APP不僅使用頻率增加，對其的黏著度也提高。 本研究主要探討電商平台APP之服務品質、知覺價值與知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度的影響，探究這五個調節變相之間的關係，本研究透過發放問卷的方式，並以SPSS軟體進行數據分析。 結果顯示，（1）不同年齡層的消費者對再買購

意願達到顯著水準；（2）不同教育程度的消費者對電商平台APP之知覺價值與知覺風險達到顯著水準；（3）不同薪資所得的消費者對電商平台APP之知覺風險達到顯著水準；（4）電商平台APP之服務品質及知覺價值對使用者使用後的再買購意願及信任度呈正向的顯著影響；（5）而電商平台APP之知覺風險對使用者使用後的再買購意願及信任度呈負向的顯著影響，意即電商平台APP之服務品質及知覺價值越正向，使用者使用後的再買購意願及信任度也會提升；而電商平台APP之知覺風險越低，使用者使用後的再買購意願及信任度反而會提高。