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多變量統計之線性代數基礎:應用STaTa分析

多變量統計之線性代數基礎:應用STaTa分析

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訂購需時10-14天
9789571198040
張紹勳
五南
2018年8月10日
333.00  元
HK$ 316.35  

 $16.65





ISBN:9789571198040
  • 規格:平裝 / 1048頁 / 19 x 26 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣


  • 專業/教科書/政府出版品 > 財經類 > 統計 > 統計軟體











      在自然與社會科學領域,常會針對研究主題,同時測量許多不同變數的資料。針對這種資料的統計分析,就需要用到多變量分析技術。多變量分析涉及一次觀察和分析多個統計結果變數,所得出的結果也較為精準,是進行資料觀察時所必知的一個統計分析!



      本書教導如何運用以統計軟體STaTa來進行多變量分析,全書介紹的多變量分析內容,包含平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、區別分析、主成分分析、因素分析、集群分析和多元尺度法等。從基礎統計知識引導,輔以練習題與範例,讓學習者能從做中學,靈活學習、效果倍增。



    本書特色



      ◎本書從多變量統計基礎教起,運用功能多樣的統計軟體STaTa分析,學習效果倍增。



      ◎多變量分析能使研究結果更準確,是自然與社會科學界常用的統計分析。



      ◎本書內容結合理論、方法及統計,並輔以範例練習,使學習者能靈活運用。



      ◎適用於生物學、經濟學、市場行銷、工程學、遺傳學、醫學、教育學、心理學、社會科學、生產管理、風險管理、人資管理、航運管理、財務金融、會計和公共衛生等學術領域。



      隨書附贈資料檔光碟

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    自 序



    Chapter00 STaTa 是地表最強的統計軟體

    0-1 STaTa 是地表最強大的統計軟體

    0-1-1 多變量統計(multivariate analysis) 之指令

    0-1-2 單層次:連續vs. 類別依變數迴歸之種類

    0-1-3 多層次模型(HLM) 及重複測量之STaTa 指令

    0-1-4 STaTa panel-data 迴歸的種類

    0-1-5 STaTa 流行病(epidemiologists) 之選擇表對應的指令

    0-1-6 STaTa 存活分析的選擇表之對應指令

    0-1-7 STaTa 縱貫面—時間序列之選擇表

    0-1-8 邏輯斯迴歸及離散選擇模型之STaTa 選擇表

    0-1-9  有限混合模型(finite mixtures models, FMM):EM algorithm



    Chapter01 多變量:統計概念的基礎

    1-1 認識數學符號

    1-1-1 數學符號

    1-1-2 希臘字符號

    1-2 統計技術之分類

    1-2-1 統計分析技術之分類

    1-2-2 單變量vs. 多變量統計

    1-3 單變量:統計學回顧

    1-3-1 統計分析法

    1-3-2 統計公式之重點整理

    1-3-3 檢定與信賴區間之關係

    1-4 多變量常態分布、樣本平均數、變異數和共變異數:統計基礎

    1-4-1 多變量假定:常態分布之統計基礎

    1-4-2 數據矩陣的列(row) 與行(column):多變量統計基礎

    1-4-3 共變異數矩陣的性質:多變量統計基礎

    1-4-4 樣本平均數、變異數和共變異數:統計基礎

    1-5 單層次:各類型ANOVA 練習題

    1-5-1 單層次:各類型ANOVA 練習題(anova 指令)

    1-5-2 單層次:各類型MANOVA 練習題(manova 指令)

    1-5-3  重複測量MANOVA 之練習題(manova, manovatest,ytransform() 指令)

    1-6 評比敵對模型,適配指標有7 種



    Chapter02 統計基礎:一個和二個母群體平均數之Hotelling’s T2 檢定

    2-1 幾種常用的多變量分析方法

    2-2 單變量:Student’s 分布及t-test 統計基礎

    2-2-1 單變量:Student’s 分布

    2-2-2 單變量:Student’s t 檢定(t-test)

    2-3 單一獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定

    2-3-1 多變量:Hotelling’s T2 檢定之概念

    2-3-2 多變量:Hotelling’s T2 檢定範例

    2-4 兩個獨立樣本平均數之Hotelling’s T2 檢定

    2-5 配對組法及前測後測設計之T 檢定

    2-5-1多變量配對組T 檢定(multivariate paired Hotelling’s T-square)

    2-5-2多變量配對組T 檢定(hotelling 指令)

    2-6 單一組重複量數統計分析

    2-6-1單一組重複測量(hotelling 指令) ≒混合設計二因子ANOVA(anova 指令)

    2-6-2單變量:重複量數分析(anova 指令)

    2-7 單變量:混合設計二因子

    2-7-1單變量:混合設計Two way ANOVA( 交互作用)(anova 指令)



    Chapter03 多變量變異數分析:獨立樣本(manova 指令)

    3-1 t-檢定、ANOVA、判別分析、迴歸的關係 (ttest、oneway、reg、manova、discrim 指令)

    3-2 多變量:One way 變異數分析(manova 指令)

    3-2-1 One way 多變量變異數分析之概念

    3-2-2  One way 多變量變異數分析(manova、oneway, scheffe、matlist() 指令)

    3-2-3a  如何處理MANOVA ≠ ANOVA 顯著性結果不一致呢?1實驗組vs. 2 對照組(manova、tabstat, by()、manovatest, test()、margins、anova 指令)

    3-2-3b  MANOVA 顯著後之5 類追蹤分析(rwolf 外掛指令)

    3-2-4  練習題:One way 多變量變異數分析:6 棵樹砧木之4成長數據(manova、lincom、test、mat list() 指令)

    3-3 多變量:二因子變異數分析( 無交互作用)(manova、manovatest,test()指令)

    3-3-1a  混合設計Two way 變異數分析≒實驗組—控制組「前測—後測」設計

    3-3-1b  Two way 多變量變異數分析(manova 指令、lincom事後比較)

    3-3-2  練習題:二因子MANOVA( 交互作用)( 先manova;後margins、contrasts、predict 指令)

    3-3-3  二因子混合設計ANOVA:廣義估計方程式(GEE) 分析Panel-data:雌激素貼片治療產後憂鬱症的療效(xtgee 指令)

    3-4 多變量:細格人數不等的二因子變異數分析(manova 指令、lincom事後比較)

    3-5 三因子MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe)指令)

    3-5-1  Three-way MANOVA( 交互作用)(manova、margins,predict(equation(y1))、contrast A@B#_eqns, mcompare(scheffe) 指令)

    3-5-2  練習題:Three-way MANOVA( 交互作用):塗層織品的磨損數據(manova 指令)

    3-6 Nested( 階層/ 巢狀) 設計MANOVA(manova、manovatest、margins,within() [removed]) 指令)

    3-7 階層(hierarchical) 設計MANOVA(manova 指令)

    3-8 Latin 方格的多變量變異數分析:交互作用項給予平衡(manova 指令)

    3-8-1拉丁方陣實驗設計之概念

    3-8-2a單變數:拉丁方格實驗設計ANOVA(anova 指令)

    3-8-2b單變數:拉丁方格實驗設計ANOVA[anova、contrast,mcompare(scheffe) 指令]

    3-8-3多變數:拉丁方格設計MANOVA:去除交互作用項(manova 指令)

    3-9 多變量:混合/split-plot 設計的變異數分析:二學程5班3種技能(manova 指令)

    3-10 重複測量之隨機區組設計(randomized block) 設計:4 高粱品種種在5 塊地(manova、manovatest 指令)



    Chapter 04 單層vs. 雙層次ANOVA 模型:重覆測量(repeated measures)

    4-1 單層vs. 雙層:重複測量的混合效果模型(mixed effect model for repeated measure)

    4-1-1 ANOVA 及無母數統計之分析流程圖

    4-1-2 重複測量ANOVA 之F 檢定公式

    4-1-3a  單層次:重複測量MANOVA( 無a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)

    4-1-3b  單層次:重複測量MANOVA(a 因子)(manova、manovatest、ytransform 指令)

    4-1-4  單層次:混合設計二因子ANOVA ≒單因子重複測量MANOVA(anova、contrast、margin、marginsplot 指令)

    4-1-5  重複測量ANOVA 之主要效果 / 單純主要效果檢定(雙層xtmixed 或mixed vs. 單層anova 指令)

    4-1-6  雙層次:二因子混合設計ANOVA (mixed 或xtmixed 指令)



    Chapter 05 多變量共變數分析(multivariate analysis of covariance, mancova 指令)

    5-1 單因子MANCOVA

    5-1-1 單因子MANCOVA 之原理

    5-1-2  單因子MANCOVA 之重點整理

    5-2 單因子MANCOVA:3 個檢定(manova、manovatest 指令)

    5-2-1  獨立樣本單因子多變量共變數分析(2 個共變量)(manova、manovatest、contrast、mat list() 指令)

    5-2-2  單因子MANCOVA:3 個檢定(manova、manovatest、contrast 指令)

    5-3 二因子多變量共變數分析(manova、manovatest 指令)

    5-3-1  獨立樣本二因子多變量共變數分析( 無交互作用)(manova、manovatest 指令)

    5-3-2  二因子MANCOVA 分析( 交互作用之單純主要效果比較)(manova、manovatest、margins、contrast 指令)

    5-4 階層(hierarchical/ 巢狀nested) 設計二因子MANCOVA (manova、manovatest 指令)



    Chapter06 典型相關分析(canonical correlation,canon 指令)

    6-1 典型相關(canonical correlation) 之概念

    6-2 單變量:相關係數之統計基礎

    6-3 典型相關分析:範例(canonical correlation)(canon、canon, test()、estat correlations 指令)

    6-3-1  典型相關分析(canonical correlation):5 項高中測驗對項大學入學成績(canon、canon, test()、estat correlations)指令

    6-3-2  典型相關分析(canonical correlation):3 項心理變數對4 項學業成績(canon、canon, test()、estat correlations 指令)



    Chapter07 判別分析/ 線性判別分析(discriminant analysis)

    7-1 線性判別分析/ 判別分析(discriminant analysis) 之概念

    7-1-1 貝葉斯(Bayes) 定理及分類(classification)

    7-1-2 線性與二次分類方法

    7-1-3 費雪(Fisher) 的判別分析與線性判別分析

    7-2 線性判別分析:範例(discriminant analysis)(candisc, group()、scoreplot、loadingplot 指令)

    7-2-1  線性判別分析:3 組高中生對3 種成就測驗(candisc,group()、scoreplot、loadingplot) 指令

    7-2-2  判別/ 線性判別分析(discriminant analysis):3 個職位分類是否適合不同人格類型(candisc) 指令

    7-2-3  練習題:典型線性判別分析:6 棵樹砧木之4 成長數據(candisc 指令)

    7-3 練習題:無母數線性判別分析:第k 近鄰(kth-nearest-neighbor) 區別分析(discrim knn 指令)

    7-4 練習題:線性(linear) 線性判別分析(discrim lda 指令)

    7-5 練習題:logistic 線性判別分析(discrim logistic 指令)

    7-6 練習題:二次(quadratic) 線性判別分析(discrim qda 指令)



    Chapter08 集群(cluster) 分析/ 聚類分析

    8-1 集群分析/ 聚類分析(cluster analysis) 之概念

    8-2 階層聚類分析/ 集群分析(hierarchical cluster):範例(cluster, cluster dendrogram, cluster generate, cluster kmeans and kmedians 指令)

    8-2-1  階層集群分析(hierarchical cluster analysis):17 學區的4 項學生成績(cluster linkage、xi: mvreg) 指令有7 種方法

    8-2-2  練習題:集群分析(hierarchical cluster analysis):mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法

    8-2-3  練習題:集群分析(hierarchical cluster analysis):mammal 資料(cluster linkage) 指令有7 種方法

    8-3 大樣本之K-means 集群分析(K-means and K-medians cluster analysis):50 棵植物4 個化學實驗數據(cluster kmeans、cluster kmedians 指令)

    8-4 計算similarity、dissimilarity:50 棵植物4 個化學實驗數據(matrix dissimilarity、mat list 指令)

    8-5 二元變數(binary variables) 之集群分析(cluster kmeans 指令)

    8-5-1  二元變數(binary variables) 關聯性(association) 之概念

    8-5-2  二元變數之集群分析(cluster analysis for binary variables):35 題是非題(cluster kmeans、cluster kmedians 指令)



    Chapter09 主成分分析(principal componentsanalysis, pca 指令)

    9-1 主成分分析(principal components analysis) 之重點整理(pca 指令)

    9-1-1 主成分分析(principal components analysis) 之概念

    9-1-2 主成分分析(principal components analysis) 之統計基礎

    9-1-3 主成分分析:標準化居住品質9 指標(pca 指令)



    Chapter10 測量工具檢定:信度(reliability) 與建構效度(construct validity)

    10-1 測量工具檢定:信度(reliability) 與效度(validity)

    10-1-1 信度與效度之重點整理

    10-1-2 因素分析(factor analysis, FA),又譯因子分析

    10-2 因素分析(factor analysis, PCA) 之重點整理

    10-2-1 因素分析(factor analysis, PCA) 之概念

    10-2-2 因素分析:居住社區9 個評量指標(factor 指令)

    10-2-2a 最大概似估計(maximum likelihood estimation)

    10-2-2b 因素分析:適配度(goodness-of-fit) Chi-Squared 檢定

    10-2-2c 因素轉軸(factor rotations)

    10-2-2d 因素分數的估計(estimation of factor scores)

    10-3 探索性因素分析≒建構效度(explore factor analysis, EFA)(factor、estat kmo、rotate、estat structure、screeplot、predict 指令)

    10-3-1 建構效度(construct validity)

    10-3-2  因素分析4 種估計法的取捨:醫生對成本的6 態度(factor 指令)

    10-3-3  Likert 量表建構: 建構效度來篩選問卷題目(factor、estat kmo、rotate、predict、alpha 指令)

    10-3-4  練習題:讀入相關矩陣之因素分析:知覺3 變數(matrix、factormat 指令)



    Chapter11 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling)

    11-1 古典(classical) 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensionalscaling, MDS) 之重點整理(mds 指令)

    11-1-1  多維標度法/ 多向度量尺(Multidimensional Scaling,MDS) 之概念

    11-1-2  古典(classical) 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS) 之統計基礎

    11-2 多維標度法/ 多向度量尺(multidimensional scaling, MDS)之範例

    11-2-1  古典:多維標度法/ 多向度量尺:美國10 城市社會經濟特徵(infile、mds、screeplot、mdsconfig、mdsshepard 指令)

    11-2-2a  非度量性(nonmetric):多維標度法/ 多向度量尺:2004 年美國總統候選人(matrix dissimilarity、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)

    11-2-2b  多維標度法後續之迴歸分析:2004 年美國總統候選人(infile、regress、graph twoway 指令

    11-2-3  練習題:古典多維標度法:美國10 城市社會經濟特徵(matrix define、mdsmat、mdsconfig、mdsshepard 指令)



    Chapter12 對應分析(correspondence analysis)

    12-1 對應分析(correspondence analysis) 之概念

    12-2 簡單的對應分析(discriminant correspondence analysis)(ca、camat 指令)

    12-2-1  對應分析:「性別與學歷」對科學信仰之對應(ca 指令)

    12-2-2  對應分析(correspondence analysis):輸入矩陣—5 個國家與11 個資源之對應(camat 指令)

    12-3 多重且聯合對應分析(Multiple and joint correspondence analysis):科學四態度之對應圖(mca 指令)



    參考文獻









      混合模型(mixture model) 旨在密度估計、聚類資料(clustered data)、區別(discriminant) 分析,後來演變成「潛在類(unobserved classes) 迴歸預測」的工具。混合模型框架提供了一個方便且靈活的方法來模擬複雜的異質(heterogeneous) 資料庫( 如生物學研究中通常會出現的數據集),例如:細胞計數數據和微陣列數據分析、大型生物醫學數據集中減少維度、非對稱和非常態集群。



      本書中多變量分析,包括平均數之假設檢定(hypothesis testing of means)、多變量變異數分析(multivariate analysis of variance, MANOVA)、多元迴歸分析(multiple regression analysis)、典型相關分析(canonical correlation analysis)、線性判別分析(discriminant analysis)、主成分分析(principal component analysis)、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensionalscaling, MDS)。此外,結構方程模式 (structural equation modeling, SEM) 及階層線性模式(hierarchical linear model, HLM) 作者另有專書介紹。



      多變量分析主要應用在生物學(biology)、經濟學(economics)、工程學(engineering)、遺傳學(genetics)、市場行銷(marketing)、醫學(medicine)、精神病學(psychiatry)、教育學、心理學、社會科學、人管、生產管理、經濟系、風險管理系、航運管理、財務金融、會計、公共衛生、工業工程和土木??。



      本書第0 章先介紹SAS、R 和SPSS 檔案,如何轉成STaTa 檔案使用格式,坊間常見的41 種軟體及大型資料庫之檔案格式,都可轉至STaTa 來分析。STaTa也是大數據分析很好的工具。有鑒於STaTa 分析功能龐大,可說是地表最強統計軟體,故作者撰寫一系列STaTa 相關書籍,包括:



      一、《STaTa 與高等統計分析》一書,該書內容包括描述性統計、樣本數的評估、變異數分析、相關、迴歸建模及診斷、重複測量??。



      二、《STaTa 在結構方程模型及試題反應理論的應用》一書,該書內容包括路徑分析、結構方程模型、測量工具的信效度分析、因素分析??。



      三、《生物醫學統計:使用STaTa 分析》一書,該書內容包括類別資料分析( 無母數統計)、logistic 迴歸、存活分析、流行病(odds ratio) 的計算、篩檢工具與ROC 曲線、工具變數(2SLS)??Cox 比例危險模型、Kaplan-Meier 存活模型、脆弱性之Cox 模型、參數存活分析(六種模型)、加速失敗時間模型、panel-data 存活模型、多層次存活模型??。



      四、《Meta 分析實作:使用Excel 與CMA 程式》一書,該書內容包括統合分析(meta-analysis)、勝算比(odds ratio)、風險比、四種有名效果量(ES) 公式之單位變換等。



      五、《Panel-data 迴歸模型:STaTa 在廣義時間序列的應用》一書,該書內容包括多層次模型、GEE、工具變數(2SLS)、動態模型??。



      六、《STaTa 在財務金融與經濟分析的應用》一書,該書內容包括誤差異質性、動態模型、序列相關、時間序列分析、VAR、共整合??。



      七、《多層次模型(HLM) 及重複測量:使用STaTa》一書,該書內容包括線性多層次模型、vs. 離散型多層次模型、計數型多層次模型、存活分析之多層次模型、非線性多層次模型??。



      八、《模糊多準則評估法及統計》一書,該書內容包括AHP、ANP、TOPSIS、Fuzzy 理論、Fuzzy AHP??理論與實作。



      九、《邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用STaTa 統計》一書,該書內容包括邏輯斯迴歸、多元邏輯斯迴歸、配對資料的條件logistic 迴歸分析、multinomial logistic regression、特定方案rank-ordered logistic 迴歸、零膨脹ordered probit regression迴歸、配對資料的條件邏輯斯迴歸、特定方案conditional logit model、離散選擇模型、多層次邏輯斯迴歸??。



      十、《有限混合模型(FMM):STaTa 分析(以EM algorithm 做潛在分類再迴歸分析)》一書,該書內容包括FMM:線性迴歸、FMM:次序迴歸、FMM:Logit 迴歸、FMM:多項Logit 迴歸、FMM:零膨脹迴歸、FMM:參數型存活迴歸??理論與實作。



      十一、《多變量統計之線性代數基礎:應用STaTa 分析》一書,該書內容包括平均數之假設檢定、多變量變異數分析(MANOVA)、多元迴歸分析、典型相關分析、線性判別分析(discriminant analysis)、主成分分析、因素分析(factor analysis)、集群分析(cluster analysis)、多元尺度法(multidimensional scaling, MDS)??。



      此外,研究者如何選擇正確的統計方法,如適當的估計與檢定方法、與統計概念等,都是實證研究中很重要的內涵,也是本書撰寫的目的。為了讓研究者能正確且精準使用STaTa 統計分析,本書內文儘量結合「理論、方法、統計」,期望能夠對產學界有拋磚引玉的效果。



      最後,特別感謝全傑科技公司(www.softhome.com.tw) 提供STaTa 軟體,晚學才有機會撰寫STaTa 一系列書籍,以嘉惠學習者。


    張紹勳 敬上




    其 他 著 作
    1. 偏最小平方法的結構方程模型(PLS-SEM):應用SmartPLS
    2. 機器學習(Lasso推論模型):使用Stata、Python分析
    3. Meta分析實作:使用Stata
    4. Meta分析實作:使用Excel與CMA程式(2版)
    5. 研究方法:社會科學與生醫方法論
    6. 大數據分析概論
    7. 物聯網概論?
    8. 人工智慧(AI)與貝葉斯(Bayesian)迴歸的整合:應用STaTa分析
    9. 邏輯斯迴歸分析及離散選擇模型:應用SPSS
    10. 存活分析及ROC:應用SPSS
    11. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用SPSS分析
    12. 多變量統計之線性代數基礎:應用SPSS分析
    13. 高等統計:應用SPSS分析
    14. 有限混合模型(FMM):STaTa分析(以EM algorithm做潛在分類再迴歸分析)
    15. 邏輯斯迴歸及離散選擇模型:應用STaTa統計
    16. 多層次模型(HLM)及重複測量:使用STaTa
    17. 生物醫學統計:使用Stata分析
    18. Stata在結構方程模型及試題反應理論的應用
    19. STATA在財務金融與經濟分析的應用
    20. Panel-data迴歸模型:Stata在廣義時間序列的應用
    21. Stata與高等統計分析
    22. Meta分析實作:使用Excel與CMA程式
    23. 計量經濟及高等研究法(附光碟)
    24. 模糊多準則評估法及統計