设 定 非 常 丰 富 , 这 里 介 绍 几 种 较 重 要 的 。(1) 独 立 : 即 不 相 关 , 在 SPSS 中 又 细 分 为 Scaled Identity 和 Diagonal 两 种 , 前 者 假 定 各 次 测量 的 方 差 相 同 , 而 后 者 则 无 此 限 制 。(2) 等 相 关 : 相 应 的 选 项 为 Compound Symmetry, f 固 定 即 任 意 两 时 点 的 观 察 值 间 的 相 关 是 相等 的 , 又 称 可 交 换 的 (Exchangeable)长 的 纵 向 观 察 资 料 , 或 同 时 间 点 的 重 复 测 量 资 料 的 分 析 。 在 SPSS为 三 种 。, 其 内 部 相 关 与 时 间 无 关 , 为 常 数 ρ 。 一 般 用 于 时 间 间 隔 不 太中 根 据 方 差 是 否 变 动 又 被 细 分(3) 平 稳 相 关 : 选 项 为 Toeplitz , 即 间 隔 长 度 相 同 的 两 次 测 量 间 的 相 关 系 数 相 同 , 其 组 内 相 关结 构 为 ( 以 4 次 重 复 测 量 为 例 ) :( 1ρlρ2ρ3\|ρ1ρlρ2|R =!|ρ2ρ1ρ1 I飞 ρ3ρ2ρ1 )同 样 , 根 据 方 差 是 否 恒 定 , 平 稳 相 关 在 SPSS 里 也 被 分 成 了 几 种 不 同 的 类 型 。(4) 白 相 关 : 其 组 内 相 关 结 构 为 ρ k ρ Ij -kl 用 矩 阵 表 达 则 为 :( 1ρρ2ρ3\R=|plρρ2|I pL ρ1ρ|\ρ3ρ2ρ1 )即 相 邻 的 两 次 观 察 值 间 相 关 为 ρ , 相 隔 次 数 越 长 , 相 关 关 系 越 小 。 这 种 相 关 称 为 1(First Order Auto-Correlation) 。 一 般 用 于 不 同 时 间 点 的 纵 向 观 察 资 料 的 分 析 。阶 白 相 关(5) 非 确 定 相 关 : 选 项 为 U nstructured , 即 不 作 任 何 限 定 , 任 意 两 点 间 的 相 关 部 可 能 不 等 。 一般 不 用 于 最 终 模 型 , 常 用 来 判 定 是 否 有 内 部 相 关 以 及 相 关 结 构 。在 以 上 相 关 类 型 中 , 最 常 用 的 是 等 相 关 与 自 相 关 , 具 体 的 组 内 相 关 矩 阵 结 构 的 选 择 可 用 似 然比 检 验 等 方 法 , 但 对 具 体 资 料 , 笔 者 建 议 按 专 业 知 识 来 确 定 其 结 构 。 SPSS为 上 述 每 种 相 关 方 式都 按 照 方 差 是 否 恒 定 分 成 了 许 多 选 项 , 大 家 可 根 据 数 据 的 具 体 情 况 加 以 设 定 , 详 情 可 参 见 软 件 帮助 中 的 相 应 部 分 。4.4 模 型 总 结4.4.1 混 合 效 应 模 型 的 用 途通 过 本 章 的 学 习 , 大 家 可 能 己 经 感 觉 到 混 合 效 应 模 型 功 能 非 常 强 大 , { 且 操 作 上 也 很 复 杂 , 一不 小 心 就 会 出 错 。 那 么 它 具 有 实 用 价 值 吗 ? 当 然 是 有 的 , 具 体 来 说 有 以 下 几 点 :(1) 对 固 定 效 应 参 数 进 行 更 准 确 的 估 计 : 由 于 在 模 型 的 设 置 上 就 考 虑 了 数 据 的 聚 集 性 问 题 ,并 采 用 了 相 应 的 迭 代 方 法 加 以 拟 和 , 混 合 效 应 模 型 可 以 获 得 回 归 系 数 的 有 效 估 计 , 并 且 可 以 提 供正 确 的 标 准 误 , 从 而 假 设 检 验 的 结 果 也 更 加 准 确 。 一 般 来 说 , 它 估 计 出 的 标 准 误 会 更 大 一 些 , 从• 86 •
而 比 传 统 方 法 更 " 保 守 "。 后 者 的 标 准 误 是 通 过 简 单 地 忽 略 聚 集 的 存 在 而 获 得 的 , 往 往 并 不 准确 。 这 一 问 题 在 聚 集 性 较 强 的 时 候 更 为 明 显 。(2) 对 变 异 的 影 响 因 素 加 以 研 究 : 传 统 模 型 对 离 散 趋 势 的 估 计 、 推 断 及 影 响 因 素 研 究 几 乎 是无 能 为 力 的 , 而 这 正 是 多 水 平 模 型 的 特 长 。 通 过 对 模 型 的 精 细 设 置 , 研 究 者 可 以 探 讨 数 据 的 变 异究 竟 是 否 在 高 层 次 中 存 在 聚 集 性 , 而 这 种 变 异 间 的 差 异 又 是 由 哪 些 变 量 的 不 同 所 导 致 的 , 从 而 为控 制 某 些 数 据 的 离 散 度 提 供 线 索 。(3) 重 复 测 量 资 料 的 分 析 及 规 律 探 讨 : 传 统 模 型 也 可 以 对 重 复 测 量 资 料 加 以 分 析 , 但 是 , 一般 而 言 , 这 些 方 法 需 要 数 据 是 平 衡 的 , 即 要 求 每 一 个 体 有 相 同 次 数 的 重 复 测 量 值 。 但 在 实 践 中 ,测 量 次 数 常 是 不 规 则 的 , 有 的 个 体 有 很 多 测 量 值 , 而 有 的 可 能 只 有 一 个 。 此 时 传 统 模 型 的 估 计 可能 有 误 。 而 混 合 效 应 模 型 通 过 将 这 种 数 据 看 成 一 般 的 两 水 平 结 构 ( 单 次 测 量 为 低 水 平 , 个 体 为高 水 平 ) , 从 而 熟 练 地 应 用 标 准 的 多 水 平 模 型 技 术 处 理 任 何 测 量 模 式 的 数 据 , 并 在 提 供 无 偏 参 数估 计 的 同 时 , 探 讨 各 次 重 复 测 量 间 的 相 关 结 构 。 另 一 方 面 , 如 果 重 复 测 量 的 是 生 长 数 据 类 型 的 资料 , 则 在 多 水 平 分 析 框 架 中 , 每 一 个 体 可 以 具 有 它 们 自 身 的 生 长 曲 线 , 从 而 可 以 在 更 精 细 的 程 度上 探 讨 生 长 发 育 的 一 般 规 律 及 个 体 变 动 情 况 。4.4.2 混 合 效 应 模 型 与 一 般 线 性 模 型 的 联 系混 合 线 性 模 型 是 一 个 非 常 有 用 的 工 具 , 可 以 对 许 多 以 前 只 能 进 行 粗 略 分 析 的 复 杂 的 问 题 进行 更 加 深 入 和 全 面 的 分 析 , 并 得 到 更 为 准 确 的 结 果 。 在 本 章 的 实 例 分 析 中 , 大 家 己 经 看 到 只 要 通过 正 确 的 设 置 , 就 能 用 混 合 效 应 模 型 得 到 和 普 通 方 差 分 析 模 型 完 全 相 同 的 分 析 结 果 。 事 实 上 , 许多 较 简 单 的 方 法 都 可 以 被 看 成 是 混 合 线 性 模 型 的 特 例 。 为 了 使 读 者 对 它 们 之 间 的 关 系 有 一 个 更完 整 的 了 解 , 这 里 将 该 模 型 和 其 他 模 型 的 关 系 列 举 如 下 : 单 因 素 方 差 分 析 模 型 : 等 价 于 当 只 有 一 个 固 定 因 素 时 混 合 线 性 模 型 的 结 果 , 显 然 , 由 于只 有 一 个 因 素 , 不 会 存 在 重 复 测 量 或 者 数 据 层 次 性 之 类 的 问 题 。 方 差 分 析 模 型 : 等 价 于 无 重 复 测 量 , 且 所 有 随 机 效 应 被 限 定 为 Scaled Identity 时 的 混 合效 应 模 型 。 线 性 回 归 : 显 然 , 由 于 线 性 回 归 模 型 等 价 于 方 差 分 析 模 型 ( 被 统 一 在 一 般 线 性 模 型 的 框架 中 ) , 因 此 线 性 回 归 过 程 等 价 于 只 含 有 协 变 量 , 无 因 素 时 混 合 线 性 模 型 的 分 析 结 果 。 方 差 成 分 模 型 : 等 价 于 无 重 复 测 量 , 且 所 有 随 机 效 应 被 限 定 为 Scaled Identity 时 的 混 合效 应 模 型 。思 考 与 练 习现 测 量 了 4 个 家 庭 共 18 个 个 体 的 身 高 ( 英 尺 ) 以 及 性 别 , 数 据 见 mixed. sav , 试 做 如 下 分 析 :1 将 家 庭 作 为 随 机 因 素 , 拟 合 普 通 的 方 差 分 析 模 型 ( 不 考 虑 交 互 作 用 )。2 按 照 混 合 线 性 模 型 的 方 法 对 数 据 进 行 拟 合 , 回 答 身 高 在 家 庭 间 是 否 有 聚 集 性 的 问 题 。3 上 述 两 个 模 型 的 参 数 估 计 值 相 差 大 吗 , 为 什 么 ?4 为 什 么 从 专 业 知 识 讲 , 身 高 应 当 是 有 聚 集 性 的 , 而 本 例 却 未 能 得 到 此 结 论 ?• 87 •
- Page 1 and 2:
•【 苗 C~ , 饵 " .7. Il ,~
- Page 5 and 6:
序---Ì......口知 识 经 济
- Page 8 and 9:
日 录第 一 部 分一 般 线
- Page 10 and 11:
6.3.2 分 析 实 例 .............
- Page 12 and 13:
思 考 与 练 习 ..............
- Page 14 and 15:
19.3.3 比 例 风 险 性 的 图
- Page 16 and 17:
Yij μ i + E: iJ其 中 Yij 代 表
- Page 18 and 19:
3. 元 素 CElement)元 素 指 用
- Page 20 and 21:
值 。 因 此 在 多 因 素 方
- Page 22 and 23:
表 1. 4 是 对 前 面 所 假
- Page 24 and 25:
义 不 难 理 解 , 具 体 输
- Page 26 and 27:
中 的 Weight Estimation 过 程
- Page 28 and 29:
表 1. 13 Tests of Between-Subjects
- Page 30 and 31:
在 设 定 好 一 张 轮 廓 图
- Page 32 and 33:
表 1. 17 Lack of Fit TestsDependen
- Page 34 and 35:
表 1. 18 中 给 出 的 是 各
- Page 36 and 37:
一 下 。因 篇 幅 所 限 ,
- Page 38 and 39:
此 。 而 在 随 机 效 应 方
- Page 40 and 41:
第 2 章 常 用 实 验 设 计
- Page 42 and 43:
受 试 对 象 按 性 质 ( 如
- Page 44 and 45:
Patient 选 入 Random Factor 框 ,
- Page 46 and 47:
表 2.5Tests of Between-Subjects Ef
- Page 48 and 49: 此 为 2 x3 析 因 设 计 , 一
- Page 50 and 51: 表 2.11正 交 设 计 及 其 结
- Page 52 and 53: 表 2.14均 匀 设 计 安 排 及
- Page 54 and 55: 2.3.2 重 复 测 量 设 计重
- Page 56 and 57: 理 的 小 白 鼠 其 进 食 量
- Page 58 and 59: 期 70末考试成 60结90 -l 曰
- Page 60 and 61: 表 2.23 是 两 组 的 修 正
- Page 62 and 63: 第 3 章 多 元 方 差 分 析
- Page 64 and 65: 文 、 数 学 、 英 语 的 考
- Page 66 and 67: 迹 。 值 越 大 , 该 效 应
- Page 68 and 69: 3. 1. 4 对 引 例 的 进 一 步
- Page 70 and 71: 大 , 即 计 算 F 值 时 的 分
- Page 72 and 73: 促 销 手 段 前 两 个 月 的
- Page 74 and 75: 区 、 实 行 不 同 促 销 手
- Page 76 and 77: 表 3.16 即 为 一 元 方 差
- Page 78 and 79: 第 4 章 混 合 线 性 模 型
- Page 80 and 81: 图 4. 1 第 一 所 学 校 的
- Page 82 and 83: 表 4.1 是 方 差 分 析 的 检
- Page 84 and 85: l i i可 号 事 3气 》 矿标
- Page 86 and 87: 表 4.11 同 样 是 对 随 机
- Page 88 and 89: 由 上 面 的 分 析 结 果 可
- Page 90 and 91: 进 行 动 态 监 测 , 走 时
- Page 92 and 93: 在 预 定 义 对 话 杠 中 未
- Page 94 and 95: 表 4.25 中 给 出 了 4 次 重
- Page 96 and 97: 表 4.31任 意 两 次 的 相 关
- Page 100 and 101: 参 考 文 献221 Liang KY , Zeger
- Page 102 and 103: 第 5 章 多 重 线 性 回 归
- Page 104 and 105: 此 处 之 所 以 从 散 点 图
- Page 106 and 107: 将 自 变 量 引 起 的 变 异
- Page 108 and 109: 町 ,…, 与 ) 与 反 应 变 量
- Page 110 and 111: 5.3 同 归 预 测 与 残 差 分
- Page 112 and 113: 图 5.5三 维 空 间 中 的 可
- Page 114 and 115: 图 5.6几 种 常 见 的 残 差
- Page 116 and 117: 差 间 相 互 独 立 。 例 5.
- Page 118 and 119: 根 据 公 式 55 total = 55R + 55
- Page 120 and 121: SPSS 输 出 结 果 如 下 :表 5
- Page 122 and 123: 表 5. 12 Excluded Variables eColli
- Page 124 and 125: 读 者 可 自 行 练 习 在 例
- Page 126 and 127: 共 线 性 越 强 , 提 取 主
- Page 128 and 129: 参 考 文 献1 John Neter, Michae
- Page 130 and 131: 2.52.01.51.01!ð主 0.5附口 口
- Page 132 and 133: 因 变 量 模 型 ; 自 变 量
- Page 134 and 135: 自 身 预 测 值 或 者 其 他
- Page 136 and 137: 系 数 必 然 会 小 于 普 通
- Page 138 and 139: Source variable. . n POWER value =
- Page 140 and 141: 映 的 实 际 上 是 除 了 生
- Page 142 and 143: 际 上 是 假 设 这 4 档 间
- Page 144 and 145: 还 对 两 种 分 类 变 量 类
- Page 146 and 147: 结 果 输 出 的 最 后 就 是
- Page 148 and 149:
第 7章 路 径 分 析 入 门在
- Page 150 and 151:
表 7. 2 Coefficients aUnstandardiz
- Page 152 and 153:
个 , 因 变 量 为 LW , 最 下
- Page 154 and 155:
型 中 各 变 量 的 具 体 联
- Page 156 and 157:
根 据 该 测 量 值 , 可 以
- Page 158 and 159:
表 7. 10 Model SummaryModel R R Sq
- Page 160 and 161:
第 8 章 非 线 性 回 归 模
- Page 162 and 163:
相 应 的 主 对 话 杠 如 图
- Page 164 and 165:
的 相 关 系 数 可 用 来 辅
- Page 166 and 167:
从 图 8. 3 中 可 以 看 到 ,
- Page 168 and 169:
图 8.5一 乘 法 与 二 乘 法
- Page 170 and 171:
Source DF Sum of Squares Mean Squar
- Page 172 and 173:
接 下 来 方 杠 中 的 文 本
- Page 174 and 175:
第 9 章 二 分 类 Logistic 回
- Page 176 and 177:
0.5 为 对 称 点 , 分 布 在 o
- Page 178 and 179:
81) 1 (42/69) = 1. 217 , 并 不
- Page 180 and 181:
Waldx2 , 是 对 总 体 回 归
- Page 182 and 183:
exp ( - 5. 642 - 1. 356 X sex - O.
- Page 184 and 185:
有 意 义 , 有 些 无 意 义
- Page 186 and 187:
表 9.15Variables in the EquationB
- Page 188 and 189:
验 , 就 可 以 得 知 它 们
- Page 190 and 191:
法 的 分 析 结 果 。表 9.18
- Page 192 and 193:
究 者 找 到 一 系 列 的 指
- Page 194 and 195:
: Graphs• ROC Curve:Test Variable
- Page 196 and 197:
就 一 定 很 好 。 例 如 使
- Page 198 and 199:
的 知 识 都 可 以 被 系 统
- Page 200 and 201:
第三部分多 元 统 计 分 析
- Page 202 and 203:
特 别 需 要 注 意 的 是 ,
- Page 204 and 205:
计 量 不 一 定 能 真 实 地
- Page 206 and 207:
图 10.2 Output 子 对 话 框图
- Page 208 and 209:
(1) Test of Parallel Lines 检 验
- Page 210 and 211:
O. 458 • Csex = 1) 00.4)表 10. 1
- Page 212 and 213:
变 量 叫 ,… , X m 对 目 标
- Page 214 and 215:
表 10. 15 Model Fitting Informatio
- Page 216 and 217:
10.4.2 实 例 一 与 Logistic 模
- Page 218 and 219:
关 ) 的 不 同 取 值 水 平
- Page 220 and 221:
!Analyze• Regression• Probit:Re
- Page 222 and 223:
第 11 章 主 成 分 分 析 与
- Page 224 and 225:
的 信 息 , 其 他 的 可 以
- Page 226 and 227:
表 1 1. 1 为 8 个 原 始 变
- Page 228 and 229:
各 个 因 子 间 互 不 相 关
- Page 230 and 231:
由 Bartlett 检 验 可 以 看
- Page 233 and 234:
于 斜 交 旋 转 则 显 示 旋
- Page 235 and 236:
F2 =0. 011ZX1 +0. 387ZX2 +0. 129ZX3
- Page 237 and 238:
部 的 经 济 结 构 , 找 到
- Page 239 and 240:
化 , 对 初 始 因 子 载 荷
- Page 241 and 242:
得 到 综 合 因 子 得 分 sco
- Page 243 and 244:
AUi从ì (U 11IU 21川AU l2 从U 22
- Page 245 and 246:
图 12.1不 同 的 分 类 方 法
- Page 247 and 248:
目 前 , 非 层 次 聚 类 法
- Page 249 and 250:
从 表 12. 1 中 可 以 看 出 5
- Page 251 and 252:
一 次 出 现 是 在 第 1 步 ,
- Page 253 and 254:
藏 等 13 省 市 ;第 5 类 : 包
- Page 255 and 256:
第 4 类 : 消 费 水 平 相 对
- Page 257 and 258:
更 新 类 别 中 心 点 。(5)
- Page 259 and 260:
3. 结 果 解 释分 析 结 果
- Page 261 and 262:
在 K - Means 生 成 的 结 果
- Page 263 and 264:
0.017 3 。现 希 望 通 过 聚
- Page 265 and 266:
这 就 意 味 着 在 原 来 12
- Page 267 and 268:
散 变 量 和 连 续 变 量 。
- Page 269 and 270:
思 考 与 练 习1. 对 于 例 1
- Page 271 and 272:
x2图 13.1典 型 判 别 分 析
- Page 273 and 274:
就 说 明 判 别 的 效 果 较
- Page 275 and 276:
Analyze• Classify • Discriminan
- Page 277 and 278:
表 13.4 给 出 的 是 判 别
- Page 279 and 280:
Canonical OiscriminantFunction 2UO-
- Page 281 and 282:
别 函 数 进 行 新 样 品 的
- Page 283 and 284:
er) 、 贝 叶 斯 学 派 。 它
- Page 285 and 286:
刚 毛 王 军 尾 花 y = - 80. 2
- Page 287 and 288:
第 14章 典 型 相 关 分 析
- Page 289 and 290:
(Rl~lR12R2;lR21 -Â;) (Slâ ω) =0(
- Page 291 and 292:
Correlations Between Set - 1 and Se
- Page 293 and 294:
由 这 两 对 典 型 变 量 的
- Page 295 and 296:
0.5640.733立 定 { 本 前 屈图
- Page 297 and 298:
变 量 所 求 出 的 典 型 相
- Page 299 and 300:
第 15章 对 应 分 析15.1 模
- Page 301 and 302:
数 据 由 Fisher 在 1940 年 首
- Page 303 and 304:
功 能 作 进 一 步 解 释 。
- Page 305 and 306:
的 是 各 类 别 的 信 息 在
- Page 307 and 308:
的 Dimensions In Solution 杠 中
- Page 309 and 310:
换 , 交 叉 表 就 被 转 换
- Page 311 and 312:
!Analyze• Data Reduction→ Corre
- Page 313 and 314:
15.4 多 重 对 应 分 析15.4.1
- Page 315 and 316:
表 15.10 Iteration History 表 15.
- Page 317 and 318:
以 确 认 图 形 中 所 观 察
- Page 319 and 320:
图 15.14哑 变 量 设 置 格
- Page 321 and 322:
果 上 的 联 系 。(2) 使 用
- Page 323 and 324:
是 用 某 个 r 维 欧 氏 空
- Page 325 and 326:
图 16.3MDS 过 程 的 子 对 话
- Page 327 and 328:
图 16.4 12 城 市 三 维 空 间
- Page 329 and 330:
16. 1. 3 距 离 的 计 算 方
- Page 331 and 332:
别 间 的 问 阳 就 会 比 较
- Page 333 and 334:
Warning # 14654> The total number o
- Page 335 and 336:
在 INDSCAL 模 型 中 , 仍 然
- Page 337 and 338:
接 下 来 方 杠 中 的 结 果
- Page 339 and 340:
(2) 如 果 有 可 能 , 为 每
- Page 341 and 342:
在 后 面 结 合 案 例 给 予
- Page 343 and 344:
Reduced rank: 和 广 义 欧 氏
- Page 345 and 346:
N口。吕A。 中 国 科 大 0.6
- Page 347 and 348:
5 张 文 月 三 主 编 . SPSS 11
- Page 349 and 350:
第 17 章 对 数 线 性 模 型
- Page 351 and 352:
Model Selection 过 程 拟 合 的
- Page 353 and 354:
这 样 做 不 会 影 响 统 计
- Page 355 and 356:
作 用 , 即 不 同 胃 溃 荡
- Page 357 and 358:
17.3 因 果 关 系 明 确 时
- Page 359 and 360:
表 17.14 和 表 17.15 两 个 表
- Page 361 and 362:
表 17.18抽 查 人 员 的 工
- Page 363 and 364:
以 下 方 杠 中 的 文 本 是
- Page 365 and 366:
If Deleted Simple Effect is DF L. R
- Page 367 and 368:
17.5 对 数 线 性 模 型 与
- Page 369 and 370:
本 例 的 主 要 分 析 结 果
- Page 371 and 372:
第 18章 信 度 分 析在 各
- Page 373 and 374:
低 于 0.7 , 则 应 该 弃 之
- Page 375 and 376:
低 , 提 示 这 两 道 题 的
- Page 377 and 378:
表 18.5 ANOVA with Friedman's Test
- Page 379 and 380:
在 表 格 的 最 上 面 , SPSS
- Page 381 and 382:
同 ) , 因 此 计 算 公 式 有
- Page 383 and 384:
续 表类 型 假 设 测 量 的
- Page 385 and 386:
18.4.3 SPSS 中 相 应 的 分 析
- Page 387 and 388:
第 19章 生 存 分 析19. 1 生
- Page 389 and 390:
下 来 , 而 不 是 等 数 据
- Page 391 and 392:
风 险 函 数 非 负 生 存 函
- Page 393 and 394:
= 川 c1 - d/n)ti
- Page 395 and 396:
除 以 上 用 到 的 杠 组 外
- Page 397 and 398:
分 布 曲 线 、 风 险 函 数
- Page 399 and 400:
(1) Pooled over strata: 系 统 默
- Page 401 and 402:
This subfile contains:20 observatio
- Page 403 and 404:
19.3 Cox 同 归 模 型前 面 介
- Page 405 and 406:
杠 的 含 义 与 操 作 和 前
- Page 407 and 408:
模 型 拟 合 时 完 全 相 同
- Page 409 and 410:
间 的 抗 体 水 平 、 不 同
- Page 411 and 412:
会 对 研 究 结 果 造 成 影
- Page 413 and 414:
情 况 :图 19.14真 分 层 时
- Page 415 and 416:
鳞 癌 型 肺 癌 或 夫 访 )
- Page 417 and 418:
集 中 其 他 无 缺 失 变 量
- Page 419 and 420:
20.2.2 对 缺 失 模 式 的 分
- Page 421 and 422:
记 录 的 输 出 。 如 果 指
- Page 423 and 424:
失 值 的 变 量 , 然 后 为
- Page 425 and 426:
20.3.2 使 用 回 归 算 法 进
- Page 427 and 428:
示 。 因 20.6 Ca) 为 回 归
- Page 429 and 430:
图 20.8EM 算 法 的 散 点 图
- Page 431 and 432:
SPSS 产 品 简 介SPSS 系 列