教育學門論文寫作格式指引-APA格式第七版之應用 (2版)

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書籍介紹 　　由美國心理學會在其發行的出版指引中所規範的APA格式，自1929年起刊出第一版後，已於2020年修訂至第七版，在美國已成為教育、心理等社會科學領域，以及護理學、傳播學、商學與工程學等領域上的寫作格式標準。經過多年發展，APA格式在我國教育、心理、護理學等學門也已成為學術論文寫作格式與出版規範之主流。 　　要寫好一篇論文，除了需有原創性題材與寫作熱忱外，寫作者還要能使用正確的寫作格式，才能讓論文順利面世，使讀者閱讀到這篇作品。本書透過介紹APA格式在論文寫作上之應用，協助寫作者在撰寫學術文章時，能在主題設定、文獻引用、表與圖製作與參考文獻上掌握APA格式之內涵及在中文上的轉換用法，進一步提高論文撰寫與學術研究的品質。 審閱者簡介 吳清山 博士 　　臺北市立大學教育行政與評鑑研究所名譽教授 　　國立暨南國際大學名譽講座教授 主要經歷 　　教育部國民及學前教育署署長、國家教育研究院院長、臺北市政府教育局長、財團法人高等教育評鑑基金會執行長、臺北市立師範學院校長（現臺北市立大學） 學術專長 　　教育行政、國民教育、高等教育、師資培育、教育評鑑 主要著作 　　教育行政學、十二年國民基本教育、教育的新希望、教育概論、當代教育議題研究、學校行政、教育小辭書、教育e 辭書、教育行政學研究、教育的正向力量、未來教育發展、幸福教育的實踐等數十冊專書與發表400餘篇學術論文 作者簡介 林雍智 博士 　　亞洲大學幼兒教育學系助理教授 　　中華民國中小學校長協會研究員兼第七屆教育顧問 　　臺北市立大學師資培育及職涯發展中心兼任助理教授 　　日本岐阜大學教職大學院訪問學者 主要經歷 　　社團法人111 教育發展協進會理事、臺北市與宜蘭縣學校及非學校型態實驗教育審議委員、新北市親子館輔導專家、新北市防災教育諮詢委員、日本愛知縣玩具圖書館連絡協議會顧問、新竹縣文教獅子會長期顧問等 學術專長 　　教育法規與制度、教育行政、幼兒教育、實驗教育、日本教育 主要著作 　　實驗教育面面觀、師傅校長培育、教育的理念與實踐、近十年來日本教育改革重大議題研究、世界の教員養成：アジア編等專書，以及發表教育行政類、課程與教學類、特殊教育類期刊專論80餘篇，參與各種研究計畫20部 目次 第 1 章　教育學門論文寫作之格式規範 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　什麼是APA格式 　　　　第三節　APA格式在教育學門的適用 　　　　第四節　《APA出版手冊第七版》之架構與重點 　　　　第五節　本書各章之架構與重點 　　　　第六節　本書定位 第 2 章　文章結構 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　文章的架構內涵 　　　　第三節　縮寫字的使用 　　　　第四節　使用避免偏見的用語 第 3 章　內文中的文獻引用 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　引用方式 　　　　第三節　基本寫法 　　　　第四節　不同作者人數的引用寫法 　　　　第五節　引用文獻的標點符號寫法與順序 　　　　第六節　直接引用參考文獻的內文 　　　　第七節　引用具有完整日期的文獻 　　　　第八節　作者未知或未標明作者，及作者為無名氏時的引用 　　　　第九節　翻譯、再製、再出版、重新發行資料之引用 　　　　第十節　第二手資料的引用 　　　　第十一節　引用特定局部文獻 　　　　第十二節　引用個人通訊紀錄 　　　　第十三節　其他引用 　　　　第十四節　引用上的抄襲與剽竊 第 4 章　參考文獻 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　構成參考文獻的核心元素 　　　　第三節　文獻排列順序 　　　　第四節　常用的參考文獻類別 　　　　第五節　參考文獻格式與範例 　　　　第六節　參考文獻中常用的英文縮寫 第 5 章　製作表和圖 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　製作表格 　　　　第三節　製作圖形 第 6 章　數字與統計符號 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　數字的格式與使用原則 　　　　第三節　統計符號格式與使用原則 第 7 章　學生報告與其他常用格式 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　學生報告 　　　　第三節　其他常用格式 第 8 章　APA 格式第六版與第七版的主要差異 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　內文中的文獻引用與參考文獻之差異 　　　　第三節　文章格式的主要變更 　　　　第四節　使用更有包容性的、避免偏見的用語 　　　　第五節　表與圖製作上之主要差異 第 9 章　如何寫好學術文章 　　　　第一節　緒論 　　　　第二節　撰寫學術文章前的呼吸法（心理建設） 　　　　第三節　撰寫學術論文這件事 　　　　第四節　結論 第 10 章　邁向共通的學術規範 參考文獻 附錄 1　APA格式第七版通用範例參考 附錄 2　APA格式運用上的常見問題（FAQ） 後記

社會科學研究方法 (4版)

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社會科學研究方法 ISBN13：9789579282888 出版社：雙葉書廊 作者：Earl Babbie 裝訂：平裝 附件：林秀雲 規格：23cm*17cm*3cm (高/寬/厚) 出版日：2021/05/31 中國圖書分類：方法；目的 內容簡介 你能立即做研究也會寫報告 　　Earl Babbie 所著《社會科學研究方法》（The Practice of Social Research）於1975年問世，本書為2021年第15版的中譯本；新版除了更新圖表統計數字與說明，並介紹新近學者研究成果和國際時事，更於每章起頭新添「你的想法？」專欄，就該章主題以案例啟發學生思考實務上的是非，再於章末「你的想法？……再思」專欄中，由方法學的角度為學生解惑。 　　本書最大的特色為作者清晰易懂、類似在課堂上與學生對話的寫作風格，詳細解說研究設計、實驗法、問卷調查、田野研究、非介入性方法、質化與量化資料處理與分析等內容，讓讀者有效地了解研究方法和實務操作，並隨時提醒讀者注意研究工作易犯的錯誤。作者重視研究倫理，除專章討論研究倫理與政治議題，在其他章小節討論涉及的倫理議題。 　　讀者循序研讀練習，學習研究工作的邏輯與技巧，以及撰寫研究報告的各個步驟，適合社會學、社會工作、心理學、行政學、社區研究、教育學、大眾傳播學、企業管理及政治學等多門不同學科，是一本兼顧理論與實務的研究方法暢銷教科書。 目錄 第一篇 探究的概說 第01章 人類的探究與科學 導言 尋求真實 社會科學的基礎 社會研究的一些辯證 第02章 典範、理論與研究 導言 一些社會科學的典範 社會理論的元素 再論兩種邏輯系統 演繹理論的建構 歸納理論的建構 理論與研究之間的關聯 理論在「現實世界」的重要性 研究倫理與理論 第03章 社會研究的倫理與政治 導言 社會研究的倫理議題 兩件倫理的爭議 社會研究的政治議題 第二篇 探究的建構：量化與質化 第04章 研究設計 導言 研究的三個目的 個案解釋 通則解釋的邏輯 必要與充分原因 分析單元 時間面向 混合的方法 如何設計研究計畫 研究計畫書 研究設計的倫理 第05章 概念化、操作化與測量 導言 測量任何存在的事物 概念化 描述性與解釋性研究的定義課題 操作化的選擇 測量品質的判準 測量的倫理 第06章 指數、量表與分類法 導言 指數與量表 指數的建構 量表的建構 分類法 第07章 抽樣的邏輯 導言 抽樣簡史 非機率抽樣 機率抽樣的邏輯與方法 母體與抽樣架構 抽樣設計的類別 多階段集群抽樣 機率抽樣的回顧 抽樣的倫理 第三篇 觀察方法 第08章 實驗法 導言 適合實驗法的主題 古典實驗法 挑選受試者 實驗設計的變型 實驗法的案例 運用網路實驗法 「自然的」實驗法 實驗法的優缺點 倫理與實驗法 第09章 調查研究 導言 適合調查研究法的主題 提問的準則 問卷編製 自填式問卷 訪問調查 電話調查 網路調查 混合模式的調查 不同調查方法的比較 調查研究法的優缺點 次級資料分析 倫理與調查研究法 第10章 質化田野研究 導言 適合田野研究的主題 質化田野研究的特殊考量 質化田野研究的一些典範 執行質化田野研究 質化田野研究的優缺點 質化田野研究的倫理 第11章 非介入性研究 導言 內容分析法 分析既有統計資料 比較與歷史研究 非介入性線上研究 倫理與非介入方法 第12章 評估研究 導言 適合評估研究的主題 界定問題：測量的課題 評估研究設計的類型 社會指標研究 倫理與評估研究 第四篇 資料分析：量化與質化 第13章 質化資料分析 導言 連結理論與分析 質化資料處理 用於質化資料的電腦程式 量化資料的質化分析 質化研究的品質評鑑 倫理與質化資料分析 第14章 量化資料分析 導言 資料的量化 單變項分析 次團體的比較 雙變項分析 多變項分析導論 社會學診斷 倫理與量化資料分析 第15章 多變項分析的邏輯 導言 精確模型的起源 精確模型的範型 精確模型與事後提出假設 第16章 社會統計 導言 描述統計 推論統計 其他多變項分析技術 第17章 閱讀與撰寫社會研究報告 導言 閱讀社會研究報告 撰寫社會研究報告 閱讀與撰寫社會研究報告的倫理 附錄 附錄A圖書館的使用 附錄B亂數表 附錄C卡方分配 附錄D常態分配 附錄E抽樣誤差的估計

給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅰ (5版)

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給論文寫作者的統計指南：傻瓜也會跑統計I ISBN13：9786263439016 出版社：五南圖書出版 作者：顏志龍;鄭中平 裝訂／頁數：平裝／440頁 規格：25.6cm*19cm*2.2cm (高/寬/厚) 版次：5 出版日：2023/04/01 中文圖書分類：統計學總論 內容簡介 「80%的學生看到這本書都哭了。」 ●獨立單元，各取所需。 ●實用表格範例，直接套用。 ●統計分析和論文書寫合而為一。 ●可愛Excel小幫手，輕鬆寫論文。 ●實用統計觀念澄清和說明。   「這是一本強大的SPSS操作手冊！」   耶穌為了拯救世人而生；這本書為了拯救正在寫論文的人......和兩位作者的三餐而出版。這是一本專為學生設計的統計指南，它的特色有：   （一）27個獨立的操作單元：本書的每一個單元都是獨立的，各自包含了一種論文中常用的統計操作；你可以直接選你所需，完成統計分析。   （二）43個「統計表格範例」：指引你如何將分析結果轉化成論文中所需要的表格呈現；而且，本書已經幫你把這些表格都畫好了，貼進你的論文即可。   （三）84個「論文書寫範例」：引導你如何將分析結果寫成文字；直接套用書中範例，就可以使統計分析和論文書寫合而為一，不必再為了如何將分析結果寫成論文而煩惱。   （四）33個Excel工具：這些可愛的Excel小幫手，可以幫你完成論文中常用但SPSS無法直接作到的事；例如：迴歸調節效果的繪圖、單純斜率考驗、ANOVA的各種單純效果檢定與事後檢定等等......族繁不及備載。   （五）40個進階的統計註解：本書提供了一些實用統計觀念的澄清和說明，你可以選讀，也可以直接跳過，完全不會影響統計操作。認真讀這些統計註解會帶來兩個好處，一則可以增進你的統計功力，二則......在睡不著時拿來讀一讀很快就能睡著。   有了這本書，那些本來不會跑統計的人，可以跑得輕鬆愜意；那些本來就會跑統計的人，會跑得健步如飛。 目錄 作者序 必讀一 本書結構與使用說明 必讀二 我該用那一種統計方法？ Unit 1 論文中的SPSS基本操作 Unit 1-1 SPSS的資料結構 Unit 1-2 資料的輸入、存檔、讀檔，以及更改變項名稱 Unit 1-3 更改語言界面 Unit 1-4 描述統計 Unit 1-5 資料的檢查 Unit 1-6 反向題的轉換 Unit 1-7 分數的加總 Unit 1-8 產生高、低分組 Unit 1-9 產生虛擬變項 Unit 1-10 只想分析部分資料 Unit 2 信度分析及選題 Unit 2-1 信度分析概述 Unit 2-2 SPSS操作 Unit 2-3 統計報表解讀 Unit 2-4 分析結果的撰寫 Unit 2-5 選題及刪題 Unit 3 獨立樣本t檢定 Unit 3-1 獨立樣本t檢定概述 Unit 3-2 SPSS操作 Unit 3-3 統計報表解讀 Unit 3-4 效果量的計算 Unit 3-5 論文中的表格呈現 Unit 3-6 分析結果的撰寫 Unit 4 相依樣本t檢定 Unit 4-1 相依樣本t檢定概述 Unit 4-2 SPSS操作 Unit 4-3 統計報表解讀 Unit 4-4 效果量的計算 Unit 4-5 論文中的表格呈現 Unit 4-6 分析結果的撰寫 Unit 5 Pearson相關 Unit 5-1 Pearson相關概述 Unit 5-2 SPSS操作 Unit 5-3 統計報表解讀 Unit 5-4 論文中的表格呈現 Unit 5-5 分析結果的撰寫 Unit 5-6 兩個相關係數的差異檢定（操作） Unit 5-7 兩個相關係數的差異檢定（分析結果的撰寫） Unit 6 迴歸—一般線性迴歸 Unit 6-1 迴歸概述 Unit 6-2 SPSS操作 Unit 6-3 統計報表解讀 Unit 6-4 論文中的表格呈現 Unit 6-5 分析結果的撰寫 Unit 7 迴歸—中介效果 Unit 7-1 迴歸中介分析概述 Unit 7-2 四步驟法—SPSS操作 Unit 7-3 四步驟法—統計報表解讀 Unit 7-4 四步驟法—論文中的表格呈現 Unit 7-5 四步驟法—分析結果的撰寫 Unit 7-6 Sobel test（操作） Unit 7-7 Sobel test（分析結果的撰寫） Unit 8 迴歸—階層迴歸 Unit 8-1 階層迴歸概述 Unit 8-2 SPSS操作 Unit 8-3 統計報表解讀 Unit 8-4 論文中的表格呈現 Unit 8-5 分析結果的撰寫 Unit 8-6 當控制變項有間斷變項時 Unit 9 迴歸—二階交互作用（調節效果） Unit 9-1 迴歸交互作用概述 Unit 9-2 SPSS操作 Unit 9-3 統計報表解讀 Unit 9-4 論文中的表格呈現 Unit 9-5 繪圖及單純斜率檢定 Unit 9-6 分析結果的撰寫 Unit 10 迴歸—二階交互作用（調節效果：有間斷變項） Unit 10-1 迴歸交互作用概述 Unit 10-2 SPSS操作 Unit 10-3 統計報表解讀 Unit 10-4 論文中的表格呈現 Unit 10-5 繪圖及單純斜率檢定 Unit 10-6 分析結果的撰寫 Unit 11 迴歸—三階交互作用（調節效果） Unit 11-1 迴歸交互作用概述 Unit 11-2 SPSS操作 Unit 11-3 統計報表解讀 Unit 11-4 論文中的表格呈現 Unit 11-5 繪圖及單純斜率檢定 Unit 11-6 分析結果的撰寫 Unit 12 迴歸—三階交互作用（調節效果：有間斷變項） Unit 12-1 迴歸交互作用概述 Unit 12-2 SPSS操作 Unit 12-3 統計報表解讀 Unit 12-4 論文中的表格呈現 Unit 12-5 繪圖及單純斜率檢定 Unit 12-6 分析結果的撰寫 Unit 13 卡方檢定—兩間斷變項關聯 Unit 13-1 卡方檢定概述 Unit 13-2 SPSS操作 Unit 13-3 統計報表解讀 Unit 13-4 論文中的表格呈現 Unit 13-5 分析結果的撰寫 Unit 14 因素分析（斜交） Unit 14-1 因素分析概述 Unit 14-2 SPSS操作 Unit 14-3 統計報表解讀 Unit 14-5 哪些題目屬於哪個因素？因素如何命名？ Unit 14-6 分析結果的撰寫 Unit 14-7 使用因素分析刪題 Unit 15 因素分析（正交） Unit 15-1 因素分析概述 Unit 15-2 SPSS操作 Unit 15-3 統計報表解讀 Unit 15-4 哪些題目屬於哪個因素？因素如何命名？ Unit 15-5 分析結果的撰寫 Unit 15-6 使用因素分析刪題 Unit 16 單因子變異數分析（ANOVA）：獨立樣本 Unit 16-1 單因子獨立樣本ANOVA概述 Unit 16-2 SPSS操作 Unit 16-3 統計報表解讀 Unit 16-4 論文中的表格呈現 Unit 16-5 分析結果的撰寫 ...

大數據分析與資料挖礦 (2版)

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書名：大數據分析與資料挖礦2/e 作者：簡禎富、許嘉裕 出版社：前程 出版日期：2019 條碼：9789869688130 內容簡介 本書主要介紹大數據分析與資料挖礦的理論方法與應用，並加入豐富的實務案例介紹，深入淺出地剖析從數據中淘金的祕訣。新版內容共分為三篇十三章，涵蓋大數據分析的基本概念、數據的前處理、大數據分析的方法與實證，以及大數據分析在商業與製造上的進階應用，並且新增機器學習與深度學習相關的方法介紹，增加讀者在大數據分析實務應用上更多元的分析方法。書中也提供R程式語言與實作範例輔以說明，使讀者易於應用，進而提升大數據分析和數位決策能力。 專文推薦（以姓名筆劃排序） 大數據分析是一門需要理論與實務緊密依存的新顯學，其應用層面廣泛，近年來各產業均積極投入巨量資料的分析和研究，為台灣經濟發展注入一股活水。半導體製程中，每秒鐘產生上百萬筆的產品檢測和生產參數值，台積電長期致力於半導體大數據分析，在提升良率、改善流程、降低成本與縮短先進製程的研發週期等方面均成效顯著。台積電也持續與學術界密切交流、分享成功經驗，透過產學合作實現產學互惠，使學界理論和業界應用與時俱進。大數據分析與資料挖礦技術，將是台灣產業革新的推手，本書不僅是理論指南，更是實戰手冊，為企業搭建一座資料與決策之間的橋樑，協助企業經營與產業環境的永續發展。－王建光 先生（台積電 副總經理） 知識經濟的時代，巨量資料必須經過分析提煉才能產出潛在有用的資訊，進而成為知識以協助相關決策，成為現代企業和國家決勝之關鍵軟實力。人力資源的資料也可以透過大數據分析，以提升企業人力資本效益和人力資源管理決策品質。簡教授及其研究團隊將長期累積的研發成果整理成書，並結合實際案例和參考程式，內容充實完整，可作為各產業經理人進修之重要參考，並與1111人力銀行合作建立「大數據人才專區」，以培育國內亟需的大數據分析人才。－林文雄 先生（1111人力銀行 總裁） 隨著資訊科技的飛快進步，企業中每個業務或生產活動所產生的資料量也隨著大幅增加。如何善加利用這些存在於企業內、外部的巨量資料，決定了企業對未來的決策速度和競爭優勢，也是企業必須面臨的新挑戰。本書不但具有深厚且嚴謹的理論基礎，還詳述了資料挖礦流程和各種分析工具，更提供實務上的應用經驗，是想要了解巨量資料不可或缺的參考書籍。－李秉傑 先生（晶元光電 董事長兼策略長） 在資訊爆炸的時代，從巨量資料中找到有價值的資訊成為企業重要的課題，如同在海底尋找寶藏一般，在充斥著洋流、生態變化的環境下尋找未知的寶藏，搜尋的過程充滿著未知，並不能永遠按照原來的構想去做，而是在充滿變化的環境中略有耳聞、心嚮往之的摸索、尋找有價值的寶藏。簡教授及其研究團隊和台達電子合作，協助企業在大數據中理出頭緒、整理出脈絡，才能依循著脈絡獲得智慧，這是門值得學習的科學，也在企業運作中發揮實質的成效。－鄭 平 先生（台達電子 執行長） 工程資料分析和資料挖礦是半導體產業提升良率的重要工具，也是旺宏電子的核心能力之一，隨著晶圓廠的高度自動化和奈米先進製程技術的導入，大數據分析的挑戰更勝以往。簡教授及其研究團隊和旺宏電子有長期的產學合作研究，其精心編著的《大數據分析與資料挖礦》提供完整的分析架構和工具，並結合各種產業案例和心得，對於個人和組織全面提升大數據分析能力、挖掘蘊藏在資料礦山中的寶藏有非常大的幫助，亦可協助台灣企業轉型面向數位決策時代。－盧志遠 先生（中央研究院院士、欣銓科技董事長、旺宏電子總經理） 當今企業無不競逐巨量資料的無限商機以建立領先群雄的競爭優勢，如何駕馭巨量資料的應用以擷取其中可實行的新商業契機、同時結合決策者經驗與能力是企業致勝的關鍵。本書精闢的資料挖礦理論、工具與大數據分析等方法的闡述，有效縮短使用大數據分析應用的學習曲線、提供營運者有決策價值之關鍵資訊，也啟發讀者從不同角度洞悉巨量資料訊息的價值，以激發出企業界新創思維的魅力。－蔡文弘 先生（廣達電腦 執行副總經理） 目錄 第1 章 大數據分析與資料挖礦概論 第2 章 大數據分析的基礎：Hadoop 第3 章 資料與資料準備 第4 章 關聯規則 第5 章 約略集合理論 第6 章 決策樹分析 第7 章 類神經網路 第8 章 多變量分析 第9 章 迴歸與時間資料分析 第10 章 簡單貝氏分類法與貝氏網路 第11 章 商業智慧 第12 章 製造智慧 第13 章 數位決策及商業分析與最佳化

給論文寫作者的進階統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅱ(SPSS+R) (2版)

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財經、商管、統計-研究方法與論文寫作-論文寫作 給論文寫作者的進階統計指南：傻瓜也會跑統計Ⅱ (SPSS+R) 作　　者：顏志龍 、鄭中平 出版社別：五南 書　　系：研究&方法 出版日期：2022/12/07(2版1刷) ＩＳＢＮ：9786263435452 書　　號：1H9A 頁　　數：356 開　　數：16K 簡介 「誰說等級低就不能拿勇者之劍？」 本書是《傻瓜也會跑統計I》的續作。延續前作「就算不懂統計，也能跑完統計、寫完論文」的精神，本書希望為不懂統計但卻迫切需要統計的學生們……或是懂統計，但卻必須和不懂統計的學生相依為命的老師們，帶來一些溫暖。 本書的特色有： ✔18種常用的「進階統計操作步驟」—就算不懂統計也能照著這本書跑完統計。 ✔57個「論文書寫範例」—就算看不懂分析結果，也能依著這些範例寫完論文。 ✔25個「統計表格範例」—跟著書中指示去填，就能完成論文所需的表格。 ✔28個可愛的Excel小工具—可以幫你處理一般統計軟體無法處理，但論文需要的統計分析。 ✔32個精采的統計註解—增加你對統計奧密的理解……但可能同時伴隨有助眠的副作用。 ✔2個上了年紀但仍然帥氣的作者……這就不多作解釋了。 相較於前作，本書介紹的是更進階的統計方法。面對進階統計分析的學生，就像剛踏入電玩冒險世界等級還很低的新手，卻必須立刻和血量無盡、攻防爆表的BOSS戰鬥。這時候已經沒有時間再慢慢練等級了，唯一能作的，就是帶上最強的武器裝備，硬著頭皮上陣。本書就是一把能夠立刻上手的勇者之劍；就算你的等級不高，也可以帶著這勇者之劍，平定那守在論文關卡前的統計魔龍！ 目錄 作者序 必讀之章 I 本書結構與使用說明 必讀之章 II 我該用哪一種統計方法？ Unit 28 多變量變異數／共變數分析 Unit 28-1　MANOVA概述 Unit 28-2　MANOVA —SPSS操作 Unit 28-3　MANOVA—統計報表解讀 Unit 28-4　單純效果檢定 Unit 28-5　MANOVA—表格呈現 Unit 28-6　MANOVA—分析結果的撰寫 Unit 29 邏吉斯迴歸 Unit 29-1　邏吉斯迴歸概述 Unit 29-2　邏吉斯迴歸—SPSS操作 Unit 29-3　邏吉斯迴歸—統計報表解讀 Unit 29-4　邏吉斯迴歸—分析結果的表格呈現 Unit 29-5　邏吉斯迴歸—分析結果的撰寫 Unit 30 典型相關分析 Unit 30-1　典型相關分析概述 Unit 30-2　典型相關—SPSS操作 Unit 30-3　典型相關—統計報表解讀 Unit 30-4　典型相關—表格呈現 Unit 30-5　典型相關分析的圖示 Unit 30-6　典型相關分析—結果的撰寫 Unit 31 組內相關係數 Unit 31-1　組內相關係數概述 Unit 31-2　組內相關係數—資料的格式 Unit 31-3　組內相關係數—SPSS操作 Unit 31-4　組內相關係數—統計報表解讀 Unit 31-5　組內相關係數—結果的撰寫 Unit 31-6　將資料轉置為ICC所需格式 Unit 32 群集分析 Unit 32-1　群集分析概述 Unit 32-2　決定群集數—SPSS操作 Unit 32-3　群集分析—SPSS操作 Unit 32-4　群集分析—統計報表解讀 Unit 32-5　群集分析—表格呈現 Unit 32-6　群集分析—分析結果的撰寫 Unit 33 區辨分析 Unit 33-1　區辨分析概述 Unit 33-2　區辨分析—SPSS操作 Unit 33-3　區辨分析—統計報表解讀 Unit 33-4　區辨分析—表格呈現 Unit 33-5　區辨分析—分析結果的撰寫 Unit 34 使用R之前，你必須先知道的事 Unit 34-1　R是什麼 Unit 34-2　下載與安裝R—必須安裝3.6版以上的R Unit 34-3　開啟R及關閉R Unit 34-4　進入R後，一定要做的事—改變預設工作路徑 Unit 34-5　R的介面簡介 Unit 34-6　程式的執行 Unit 34-7　統計結果的存檔 Unit 34-8　準備R所需的資料檔 Unit 34-9　安裝套件—一定要執行 Unit 34-10　關於R的其他重要概念 Unit 35 驗證性因素分析 Unit 35-1　簡介 Unit 35-2　統計操作—前置作業 Unit 35-3　統計操作—程式碼 Unit 35-4　報表解讀 Unit 35-5　CFA—表格呈現 Unit 35-6　書寫範例 Unit 36 結構方程模型 Unit 36-1　簡介 Unit 36-2　統計操作—前置作業 Unit 36-3　統計操作—程式碼 Unit 36-4　報表解讀 Unit 36-5　SEM—表格呈現 Unit 36-6　以圖呈現SEM的結果 Unit 36-7　書寫範例 Unit 37 徑路分析（無交互作用） Unit 37-1　簡介 Unit 37-2　統計操作—前置作業 Unit 37-3　統計操作—程式碼 Unit 37-4　報表解讀 Unit 37-5　徑路分析—表格呈現 Unit 37-6　以圖呈現徑路分析的結果 Unit 37-7　書寫範例 Unit 38 徑路分析（二因子交互作用） Unit 38-1　簡介 Unit 38-2　統計操作—前置作業 Unit 38-3　統計操作—程式碼 Unit 38-4　報表解讀 Unit 38-5　徑路分析—表格呈現 1H9acon.indd 14 2020/5/27 上午 11:37:56 Unit 38-6　以圖呈現徑路分析的結果 Unit 38-7　呈現交互作用圖及單純斜率檢定 Unit 38-8　書寫範例 Unit 39 徑路分析（三因子交互作用） Unit 39-1　簡介 Unit 39-2　統計操作—前置作業 Unit 39-3　統計操作—程式碼 Unit 39-4　報表解讀 Unit 39-5　徑路分析—表格呈現 Unit 39-6　徑路分析—圖形呈現 Unit 39-7　呈現交互作用圖及單純斜率檢定 Unit 39-8　書寫範例 Unit 40 調節中介分析（一個調節變項的二因子效果） Unit 40-1　簡介 Unit 40-2　統計操作—前置作業 Unit 40-3　統計操作—程式碼 Unit 40-4　報表解讀 Unit 40-5　調節中介分析—表格呈現 Unit 40-6　以圖呈現調節中介分析的結果 Unit 40-7　呈現交互作用圖及單純斜率檢定 Unit 40-8　書寫範例 Unit 41 調節中介分析（兩個調節變項的二因子效果） Unit 41-1　簡介 Unit 41-2　統計操作—前置作業 Unit 41-3　統計操作—程式碼 Unit 41-4　報表解讀 Unit 41-5　調節中介分析—表格呈現 Unit 41-6　以圖呈現調節中介分析的結果 Unit 41-7　呈現交互作用圖及單純斜率檢定 Unit 41-8　書寫範例 ...

一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版)2/e (2版)

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一行指令學Python：用機器學習掌握人工智慧(第二版) 作(編/譯)者：徐聖訓 出 版 日 期：2023/3/2 書 號：0644301 I　S　B　N：9786263284067 本書特色： 1. 本書利用Python的sklearn套件做資料預處理。 2. 學習主題「監督式的機器學習模型」包含：簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等。 3. 「非監督模型」介紹Kmeans。 4. 利用ColumnTransformer、管道器設計簡潔的機器學習程式，實作各種模型的正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線等指標。 stop內容簡介： 現在學機器學習，正是最好的年代！ 　在過去要處理資料，就要用C語言撰寫函數；在Python裡，別人已寫好了許多套件，只要像是在玩樂高積木一樣，就能完成你想要的結果。因此我會說，現在是學機器學習最好的時候，你等於是站在巨人的肩膀上學習。 　本書沒有複雜的數學，沒有複雜的程式碼，以有系統的編排，引領你進入機器學習的世界。 　我們會介紹sklearn的資料預處理；簡單線性迴歸、多元線性迴歸、羅吉斯迴歸、K最近鄰、支持向量機、決策樹、隨機森林等監督式的機器學習模型。而在非監督模型上會介紹Kmeans。 　另外，大部分的書不會強調的ColumnTransformer、管道器製作。許多書沒有解釋清楚的模型預測重要指標：正確率、精確率、召回率、混亂矩陣、綜合報告、PRC曲線、ROC曲線，我們也會一次詳細說明，讓你一手掌握。 　實例演練時會操作中英文的文字處理，並做情感分析和主題探索。還有知名的大數據資料庫，包括波斯頓房價預測、鳶尾花資料、鐵達尼號資料、威斯康辛大學醫院收集的乳癌腫瘤病患預測、電信公司客戶流失預測、信用卡盜刷預測、Newsgroup新聞群組分類、Amazon商品評論預測、Tripadvisor裡兩家航空公司和數字預測。 　最後教大家如何將深度學習的模組也包裝到sklearn。 　現在就讓我們一起學習Python，用機器學習掌握人工智慧。 目錄 Ch00 機器學習介紹 第一部分 Python快速複習 Ch01 Python基本功能介紹 Ch02 Pandas DataFrame介紹 第二部分 Sklearn資料預處理 Ch03 資料預處理 第三部分 線性迴歸 Ch04 Simple Regression Ch05 多元線性迴歸 第四部分 監督式學習 Ch06 羅吉斯迴歸 Ch07 K最近鄰 Ch08 支持向量機 Ch09 決策樹 Ch10 分類預測模板 Ch11 交叉驗證 Ch12 模型參數挑選和網格搜尋 Ch13 組合預測器 Ch14 員工流失率預測 Ch15 客戶流失率預測 Ch16 信用偵測 第五部分 文字分析 Ch17 文字處理 Ch18 Amazon商品評論分析 Ch19 中文文字處理 第六部分 非監督式學習 Ch20 Kmean集群分析 第七部分 深度學習包裝 Ch21 keras深度學習

統計學題解 (4版)

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