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統計學的目的在於「數據的解析」。最近,統計學已在各種領域中雷厲風行地使用著。譬如:
●金融的領域:投資風險管理
●醫學的領域:生活習慣病的風險預防
●行政的領域:環境破壞的風險迴避
●社會的領域:人口風險預測
●心理的領域:離婚危害曲線
●經管的領域:倒閉風險度等級
●犯罪的領域:誘拐風險機率
其理由之一是「資訊的計量化」。
所謂風險管理是將各種資訊適切地計量化使風險最小。因此有需要「以數值評估風險」。而且,它的評估工具是「數學」與「統計學」。
為了數據的分析,統計學與多變量分析中開發有各種的統計處理方法。書中提供有許多方法,的確是「風險分析與評估」的最適方法。
隨著社會的發展和科技的進步,現實生活中的風險因素越來越多,無論企業還是家庭,都日益認識到進行風險管理的必要性和迫切性。人們想出種種辦法來對付風險,但無論採用何種方法,風險管理的一條基本原則是:以最小的成本獲得最大的保障。
本書是從風險分析的角度探討企業所面臨各種風險時可能採取的各種統計分析手法,如能以數量評估了解風險對企業的影響,即可防範未然。統計分析與數學一向被視為畏途,但有了SPSS之後,任何人都可隨心所欲的應用,從分析風險到化險為夷,不妨試著一讀並著手分析看看。
●金融的領域:投資風險管理
●醫學的領域:生活習慣病的風險預防
●行政的領域:環境破壞的風險迴避
●社會的領域:人口風險預測
●心理的領域:離婚危害曲線
●經管的領域:倒閉風險度等級
●犯罪的領域:誘拐風險機率
其理由之一是「資訊的計量化」。
所謂風險管理是將各種資訊適切地計量化使風險最小。因此有需要「以數值評估風險」。而且,它的評估工具是「數學」與「統計學」。
為了數據的分析,統計學與多變量分析中開發有各種的統計處理方法。書中提供有許多方法,的確是「風險分析與評估」的最適方法。
隨著社會的發展和科技的進步,現實生活中的風險因素越來越多,無論企業還是家庭,都日益認識到進行風險管理的必要性和迫切性。人們想出種種辦法來對付風險,但無論採用何種方法,風險管理的一條基本原則是:以最小的成本獲得最大的保障。
本書是從風險分析的角度探討企業所面臨各種風險時可能採取的各種統計分析手法,如能以數量評估了解風險對企業的影響,即可防範未然。統計分析與數學一向被視為畏途,但有了SPSS之後,任何人都可隨心所欲的應用,從分析風險到化險為夷,不妨試著一讀並著手分析看看。
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01 章 利用優勝比的風險分析
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1.1 優勝(odds)與優勝比(odds ratio)
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1.2 優勝比的區間估計
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1.3 優勝比的檢定
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02 章 利用檢定與估計的風險分析
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2.1 利用比率估計風險的區間
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2.2 利用平均檢定風險
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2.3 利用2 個母比率差的風險檢定
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03 章 利用二元邏輯斯迴歸分析的風險分析
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3.1 利用二元邏輯斯迴歸分析的風險評估
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3.2 風險預測機率
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04 章 傾向分數的風險分析
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4.1 想法
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4.2 比較2 個組的研究案例
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4.3 選擇傾向分數比對的方法
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05 章 比例風險模式的風險分析
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5.1 Kaplan-Meier 法的離婚率曲線
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5.2 利用比例風險模式的風險預測
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06 章 時間數列分析的風險分析
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6.1 利用指數平滑化的風險預測
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6.2 利用自我迴歸模式AR(P)風險預測
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07 章 迴歸分析的風險分析
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7.1 利用迴歸直線的風險預測
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7.2 使用時間數列數據利用迴歸分析的風險預測
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08 章 利用主成分分析的風險分析
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8.1 利用主成分分析分級風險度
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09 章 利用判別分析的風險分析
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9.1 利用線性判別函數判別風險
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10 章 次序迴歸分析的風險分析
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10.1 利用次序迴歸分析的風險預測
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11 章 風險變異數與投資組合之風險分析
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11.1 高風險、高利潤
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11.2 投資組合的利潤與風險
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11.3 價值與風險(Value and Risk, VaR)
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12 章 利用主成分的風險分析
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12.1 適配曲線的風險預測
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12.2 利用Fourier 級數適配曲線
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13 章 Probit 迴歸分析的風險分析
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13.1 Probit 迴歸分析簡介
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13.2 Probit 迴歸分析的步驟
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14 章 卜瓦松迴歸的風險分析
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14.1 簡介
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14.2 卜瓦松迴歸分析的步驟
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15 章 對數線性分析的風險分析
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15.1 對數線性分析的簡介
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15.2 對數線性分析的交互作用
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15.3 對數線性分析的步驟
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16 章 Logit 對數線性分析的風險分析
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16.1 前言
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16.2 Logit 對數線性分析
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17 章 類別迴歸分析的風險分析
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17.1 類別迴歸分析
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17.2 利用sPss 的類別迴歸分析
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18 章 多元邏輯斯迴歸的風險分析
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18.1 簡介
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19 章 Mantel-Haenszel 檢定的風險分析
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19.1 Mantel-Haenszel 檢定簡介
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19.2 Mantel-Haenszel 檢定的步驟
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20 章 無母數檢定之風險分析
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20.1 無母數檢定簡介
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20.2 Wilcoxon 的等級和檢定
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20.3 Wilcoxon 等級和檢定的步驟
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20.4 Kruskal-Wallis 檢定
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20.5 Kruskal-Wallis 檢定的步驟
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20.6 steel–Dwass 的多重比較
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20.7 steel-Dwass 檢定的步驟
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20.8 steel 的多重比較
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20.9 steel 檢定步驟
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21 章 變異數分析與多重比較之風險分析
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21.1 實驗計畫法與統計解析
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21.2 區間估計
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21.3 檢定的3 個步驟
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21.4 多重比較簡介
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21.5 tukey 的多重比較
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21.6 tukey 的多重比較步驟
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21.7 Dunnett 的多重比較
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21.8 Dunnett 的多重比較步驟
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22 章 語意差異法之風險分析
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22.1 語意差異法(sD)
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22.2 SD法的因素分析
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22.3 利用因素分數表現對象空間
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23 章 結構方程模式之風險分析
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23.1 多母體的聯合分析
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23.2 指定資料的檔案
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23.3 繪製共同的路徑圖
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23.4 指定共同的參數
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23.5 資料的組管理
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23.6 於各類型中部分變更參數的指定
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23.7 Amos的執行
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23.8 輸出結果的顯示
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24 章 決策樹之風險分析
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24.1 簡介
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24.2 解析例
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24.3 決策樹的分析步驟
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25 章 比率檢定之風險分析
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25.1 獨立性的檢定
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25.2 sPss 分析步驟
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25.3 適合度檢定
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25.4 常態性檢定
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25.5 Mcnemar檢定
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25.6 Cochran’s Q 檢定
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26 章 相關分析與偏相關分析之風險分析
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26.1 散佈圖相關係數
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26.2 利用SPSS的散佈圖畫法
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26.3 SPSS 的相關分析
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26.4 SPSS 的複迴歸分析
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26.5 SPSS 偏相關分析
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26.6 利用SPSS的順位相關係數
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26.7 Cramer’s V相關係數
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- 出版地 : 臺灣
- 語言 : 繁體中文
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