第一节 相关和回归 第二节 一元线性回归模型 第三节 多元线性回归模型 第四节 方程的解释能力 第五节 回归方程的检验和回归系数的推断统计 第六节 虚拟变量的应用 第七节 多重共线性及其解决方案 第八节 计算机应用

社会学专业必修课程。本课程需预修社会研究方法等前期课程作为基础 基本内容:社会统计学作为社会学专业必修课程侧重于社会研究的统计应用,并为学习 SPSS软件打好基础。本课程主要包括三个方面:叙述统计,内容为集中趋势测量、离散趋 势测量的单变量分析,两个变量分布及λ、Ty、 Gamma、r、E2等相关测量法;推论统计, 内容为抽样与统计推论,参数估计以及ⅹ2检定、F检定、T检定等假设检定;

一、目的要求 1. 熟悉重复测量资料的概念和特点，了解综合指标的分析方法； 2.了解连续型重复测量资料的一般线性模型；掌握用统计软件实现连续型重复测量资料的方差分析及正确解释结果

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EViewsWindows能为我们提供基于平台 的复杂的数据分析、回归及预测工具, 通过 EViews能够快速从数据中得到统计 关系,并根据这些统计关系进行预测。 EViews在系统数据分析和评价、金融分 析、宏观经济预测、模拟、销售预测及 成本分析等领域中有着广泛的应用

事件史分析 本章将对事件史分析的基本概念和模型进行非技术性的介绍。具体地说,首 先我们将讨论什么是事件历史分析。然后介绍几种广泛使用的事件历史分析的模 型,特别要着重介绍的是离散时间的 logit模型和Cox比例风险模型(Cox pro portional hazards model)。我们将用1988年中国千分之二生育节育抽样调查的数 据来示范如何使用这两种模型,并在本章后面强调一些应该注意的问题。本章的 附录中提供了使用SPSS软件数据处理和估计的步骤

一、引言 多元回归分析在社会科学中已经得到广泛应用,成为标准的统计工具。作为多元分析,它能够对社会现象提供较深入的解释力同时,它的计算机软件现在 已广为流传,它的统计结果又可以比较直观地得到解释。多元回归的确具有许多良好的统计性质,甚至在应用中的一些必要的假设条件不能完全满足时,它也仍 然可以得到不失为合理的结果

EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在第九章 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本章,列出了几 种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合曲线 图。 这些图包含着复杂计算和大量的特殊操作,这些将在下面 详细论述。对某些完全技术性的介绍,不必掌握所有细节。 EViews中设置的缺省值除了对极特殊的分析外,对一般分析而 言是足够的。直接点击ok键接受缺省设置,就可以轻松的展现 出每个图

EViews的用途:统计、计量分析和预测。 除菜单操作外,EViews还提供命令语言 矩阵语言和程序设计。 共分六个部分: ·第一部分: EViewsEViews基础介绍 的基本用法。另外对基本的 Windows操作系 统进行讨论,解释如何使用 EViews来管理数 据。(1-10章)

在第十二章中,我们对事件史分析的基本概念和模型作了介绍。 但在事件史分析的实际操作中,研究人员常常发现数据预处理是一项很麻烦 的工作。在应用其他分析方法时,输入的数据资料都往往已经具备相当标准化的 格式,无需再进行处理。与此相比,应用事件史分析的实际数据格式却往往因不 同的调查、不同的专题而有数据格式方面的很大差别