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作者运用R语言，分析中国综合社会调查数据，涵盖了初级的描述性统计、简单的回归模型、中阶的广义线性回归、二值型回归、泊松回归模型、高阶的匹配模型、主成分分析、机器学习等内容。本书通过可复制的代码、模型原理解读和丰富的图表，展现了如何将R语言应用在社会科学的研究中。
- 封面
- 前折页
- 书名页
- 前言
- 目录
- 第一章 R语言简介
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第二章 数据读入与清理
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一 下载和导入数据
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二 包的获取和使用
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三 数据读入
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四 截取CGSS 2015数据集
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第三章 描述性统计分析
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一 描述性统计命令示例
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二 创建表格和图示
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三 双变量描述性统计
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四 描述性统计结果可视化
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第四章 简单线性回归
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一 简单线性回归介绍
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二 解读简单线性回归模型参数
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三 其他线性回归模型
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四 高阶拟合示例
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第五章 多元线性回归
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一 多元线性回归模型拟合
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二 变量重编码
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三 模型汇总
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四 交互效应模型
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五 可视化工具
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第六章 二分变量回归
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一 二值型回归模型
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二 更多的解决方案
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三 交互效应与可视化
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第七章 广义线性模型扩展：泊松回归
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一 泊松回归案例：幸福感分析
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二 参数解读及模型诊断
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三 模型扩展与可视化
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第八章 有序因变量回归
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一 模型构建和解读
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二 模型扩展
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三 模型结果可视化
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第九章 匹配模型
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一 匹配模型案例
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二 模型可视化解读
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第十章 主成分与因子分析
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一 主成分分析数据准备
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二 主成分分析结果
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三 因子分析
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第十一章 机器学习
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一 非平衡数据处理
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二 决策树建模
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三 决策树可视化
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四 神经网络
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- 结语
- 参考文献
- 附录 参考R包
- 版权页
- 后折页
- 封底
- 出版地 ： 中國大陸
- 語言 ： 簡體中文
- DOI ： 10.978.75201/31193
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