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Stata統(tǒng)計(jì)分析商用建模與綜合案例精解

Stata統(tǒng)計(jì)分析商用建模與綜合案例精解

定 價(jià):¥109.00

作 者: 楊維忠,張?zhí)?著
出版社: 清華大學(xué)出版社
叢編項(xiàng):
標(biāo) 簽: 暫缺

ISBN: 9787302585756 出版時(shí)間: 2021-08-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁(yè)數(shù): 424 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  Stata作為一款流行的經(jīng)典統(tǒng)計(jì)分析軟件,非常適合作為各行業(yè)進(jìn)行數(shù)據(jù)建模分析的工具。本書將 Stata建模技術(shù)應(yīng)用于當(dāng)下熱門的商業(yè)領(lǐng)域,為各類有志于改善自身商業(yè)運(yùn)營(yíng)能力或致力于提升自身競(jìng)爭(zhēng)力的讀者提供借鑒。 本書第1章為Stata操作快速入門,第2章為建模技術(shù)要點(diǎn)介紹,第3章為Stata基本分析檢驗(yàn),后續(xù)各章均以實(shí)際商業(yè)應(yīng)用案例的形式介紹Stata在商業(yè)運(yùn)營(yíng)實(shí)踐建模中的應(yīng)用。本書z大的特色和優(yōu)勢(shì)在于將Stata建模技術(shù)和商業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用有機(jī)結(jié)合,從使用的Stata建模技術(shù)來(lái)看,包括線性回歸分析、Logit回歸分析、Probit回歸分析、截取回歸分析、斷尾回歸分析、相關(guān)分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、描述性分析、方差分析、平穩(wěn)時(shí)間序列分析、非平穩(wěn)時(shí)間序列分析、長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)分析、短面板數(shù)據(jù)分析等多種常見統(tǒng)計(jì)建模技術(shù)。研究應(yīng)用領(lǐng)域全部為當(dāng)下熱門的商業(yè)運(yùn)營(yíng)領(lǐng)域,涉及的行業(yè)包括商超連鎖、美容連鎖、醫(yī)藥制造業(yè)、國(guó)際貿(mào)易、財(cái)險(xiǎn)公司、酒水飲料、手機(jī)游戲、家政行業(yè)、健身行業(yè)、生產(chǎn)制造、影音企業(yè)等,涉及的商業(yè)運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)包括利潤(rùn)分析、市場(chǎng)營(yíng)銷、客戶滿意度調(diào)查、連鎖門店分類管理、上市公司估值等。 本書內(nèi)容豐富,結(jié)構(gòu)安排合理,采用由淺入深、循序漸進(jìn)的講述方法進(jìn)行介紹。企業(yè)中的經(jīng)營(yíng)預(yù)測(cè)者與決策者,財(cái)會(huì)、市場(chǎng)營(yíng)銷、生產(chǎn)管理等部門的工作者,經(jīng)濟(jì)管理部門或政府的廣大工作者都可將本書用作參考書。同時(shí),本書還可供大專院校經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)的高年級(jí)本科生、研究生和MBA學(xué)員學(xué)習(xí)和參考。

作者簡(jiǎn)介

  張?zhí)穑綎|大學(xué)金融學(xué)博士生,金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域研究專家,參與《地方金融運(yùn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究》等多項(xiàng)重大項(xiàng)目,精通SPSS、Stata、R語(yǔ)言,編著有《SPSS統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解》 《Stata統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用案例詳解》等暢銷書。 楊維忠,山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)碩士,CPA,十年商業(yè)銀行工作經(jīng)歷,歷任運(yùn)營(yíng)、風(fēng)控、營(yíng)銷、內(nèi)控等多個(gè)職位,擅長(zhǎng)商務(wù)建模,精通SPSS、Stata、EViews,編著有《SPSS數(shù)據(jù)挖掘與案例分析應(yīng)用實(shí)踐》 《Stata統(tǒng)計(jì)分析與實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)》等近十本暢銷書。

圖書目錄

第1章 Stata操作快速入門 1
1.1 Stata 16.0窗口說(shuō)明 1
1.1.1 設(shè)定偏好的界面語(yǔ)言 2
1.1.2 編輯數(shù)據(jù)與變量 4
1.1.3 讀取以前創(chuàng)建的Stata格式的數(shù)據(jù)文件 6
1.2 Stata 16.0變量與數(shù)據(jù)常用操作 7
1.2.1 創(chuàng)建和替代變量 7
1.2.2 分類變量和定序變量的基本操作 10
1.2.3 數(shù)據(jù)的基本操作 13
1.2.4 定義數(shù)據(jù)的子集概述 17
1.3 Stata描述統(tǒng)計(jì) 20
1.3.1 定距變量的描述性統(tǒng)計(jì) 20
1.3.2 正態(tài)性檢驗(yàn)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 24
1.4 Stata 制圖簡(jiǎn)介 27
1.4.1 直方圖 27
1.4.2 散點(diǎn)圖 30
1.4.3 曲線標(biāo)繪圖 33
1.4.4 實(shí)例四—連線標(biāo)繪圖 36
1.4.5 實(shí)例五—箱圖 38
1.4.6 餅圖 40
1.4.7 條形圖 42
1.4.8 點(diǎn)圖 44
第2章 Stata建模技術(shù)要點(diǎn)介紹 47
2.1 Stata中的建模技術(shù) 47
2.1.1 匯總、表格和假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)K 47
2.1.2 線性模型及相關(guān)模塊 53
2.1.3 二元結(jié)果模塊 58
2.1.4 序數(shù)結(jié)果模塊 59
2.1.5 分類結(jié)果模塊 60
2.1.6 多元分析模塊 61
2.1.7 時(shí)間序列模塊 66
2.1.8 多元時(shí)間序列模塊 70
2.1.9 縱向/面板數(shù)據(jù)模塊 73
2.1.10 生存分析模塊 75
2.1.11 貝葉斯分析模塊 79
2.1.12 本書寫作思路 79
2.2 建模注意事項(xiàng) 80
2.2.1 注意事項(xiàng)一:建模是為了解決具體的問(wèn)題 80
2.2.2 注意事項(xiàng)二:有效建模的前提是具備問(wèn)題領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí) 80
2.2.3 注意事項(xiàng)三:建模之前必須進(jìn)行數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備 81
2.2.4 注意事項(xiàng)四:最終模型的生成在多數(shù)情況下并不是一步到位的 82
2.2.5 注意事項(xiàng)五:模型要能夠用來(lái)預(yù)測(cè),但預(yù)測(cè)并不僅含直接預(yù)測(cè) 82
2.2.6 注意事項(xiàng)六:對(duì)模型的評(píng)價(jià)方面要堅(jiān)持結(jié)果導(dǎo)向和價(jià)值導(dǎo)向 83
2.2.7 注意事項(xiàng)七:建立的模型應(yīng)該是持續(xù)動(dòng)態(tài)優(yōu)化完善的,而非一成不變的 84
2.3 研究方案設(shè)計(jì) 84
2.3.1 要有明確的研究目的,在此基礎(chǔ)上制定可行的研究計(jì)劃 85
2.3.2 根據(jù)已制定的研究計(jì)劃搜集研究所需要的資料 85
2.3.3 運(yùn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)搜集到的資料進(jìn)行整理 86
2.3.4 使用合適的分析方法和工具對(duì)資料進(jìn)行各種分析 86
2.3.5 分析研究結(jié)果,得出研究結(jié)論 86
第3章 Stata基本分析檢驗(yàn) 87
3.1 Stata參數(shù)檢驗(yàn) 87
3.1.1 單一樣本T檢驗(yàn) 87
3.1.2 獨(dú)立樣本T檢驗(yàn) 89
3.1.3 配對(duì)樣本T檢驗(yàn) 91
3.1.4 單一樣本方差的假設(shè)檢驗(yàn) 93
3.1.5 雙樣本方差的假設(shè)檢驗(yàn) 94
3.2 Stata非參數(shù)檢驗(yàn) 96
3.3 分類變量描述統(tǒng)計(jì) 105
第4章 商超連鎖企業(yè)按門店特征聚類建模技術(shù) 111
4.1 建模技術(shù) 111
4.2 建模思路 113
4.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 113
4.4 聚類分析 114
4.4.1 劃分聚類分析過(guò)程 115
4.4.2 劃分聚類結(jié)果分析 115
4.4.3 層次聚類分析過(guò)程 128
4.4.4 層次聚類結(jié)果分析 130
4.5 研究結(jié)論 147
第5章 醫(yī)藥制造業(yè)上市公司估值建模技術(shù) 149
5.1 建模數(shù)據(jù)來(lái)源與研究思路 149
5.2 描述性分析 151
5.2.1 Stata分析過(guò)程 151
5.2.2 結(jié)果分析 152
5.3 相關(guān)性分析 162
5.3.1 Stata分析過(guò)程 162
5.3.2 結(jié)果分析 163
5.4 建立模型 167
5.4.1 市盈率口徑估值與業(yè)績(jī)表現(xiàn)研究 167
5.4.2 市凈率口徑估值與業(yè)績(jī)表現(xiàn)研究 175
5.5 研究結(jié)論 183
第6章 財(cái)險(xiǎn)公司客戶服務(wù)滿意度調(diào)研建模技術(shù) 185
6.1 建模背景與理論基礎(chǔ) 185
6.2 建模數(shù)據(jù)來(lái)源與研究思路 188
6.3 描述性分析 190
6.3.1 Stata分析過(guò)程 190
6.3.2 結(jié)果分析 191
6.4 信度分析 196
6.4.1 Stata分析過(guò)程 196
6.4.2 結(jié)果分析 196
6.5 相關(guān)性分析 197
6.5.1 Stata分析過(guò)程 197
6.5.2 結(jié)果分析 198
6.6 建立模型 199
6.6.1 客戶滿意度影響因素的實(shí)證分析 199
6.6.2 客戶再次購(gòu)買行為影響因素的實(shí)證分析 205
6.6.3 關(guān)于客戶推薦購(gòu)買行為影響因素的實(shí)證分析 211
6.7 優(yōu)化模型 215
6.7.1 客戶滿意度影響因素的實(shí)證分析 216
6.7.2 客戶再次購(gòu)買行為影響因素的實(shí)證分析 221
6.7.3 關(guān)于客戶推薦購(gòu)買行為影響因素的實(shí)證分析 226
6.8 研究結(jié)論 232
第7章 影音企業(yè)會(huì)員量與價(jià)值貢獻(xiàn)分析建模技術(shù) 234
7.1 建模技術(shù) 234
7.2 建模思路 235
7.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 235
7.4 建模分析 236
7.5 研究結(jié)論 244
第8章 生產(chǎn)制造企業(yè)利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)因素分析建模技術(shù) 245
8.1 建模思路 245
8.2 描述性分析 246
8.3 時(shí)間序列趨勢(shì)圖 249
8.4 相關(guān)性分析 252
8.5 單位根檢驗(yàn) 254
8.6 建立模型 262
8.7 研究結(jié)論 263
第9章 手機(jī)游戲玩家體驗(yàn)評(píng)價(jià)影響因素建模分析 265
9.1 建模技術(shù) 265
9.2 數(shù)據(jù)來(lái)源 267
9.3 建立模型 268
9.4 研究結(jié)論 287
第10章 家政行業(yè)客戶消費(fèi)滿意度調(diào)研建模技術(shù) 289
10.1 建模技術(shù) 289
10.2 建模數(shù)據(jù)來(lái)源與分析思路 291
10.3 建模前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 294
10.4 建立斷尾回歸分析模型 306
10.5 研究結(jié)論 331
第11章 國(guó)際貿(mào)易行業(yè)建模分析應(yīng)用舉例 333
11.1 建模數(shù)據(jù)來(lái)源與研究思路 333
11.2 描述性分析 334
11.2 時(shí)間序列趨勢(shì)圖 336
11.3 相關(guān)性分析 342
11.4 單位根檢驗(yàn) 345
11.5 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn) 350
11.6 建立模型 353
11.7 研究結(jié)論 354
第12章 美容連鎖企業(yè)按門店特征分類分析建模技術(shù) 356
12.1 建模技術(shù) 356
12.2 建模思路 357
12.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 357
12.4 因子分析 358
12.5 研究結(jié)論 388
第13章 酒水飲料行業(yè)營(yíng)銷診斷短面板數(shù)據(jù)建模技術(shù) 390
13.1 建模技術(shù) 390
13.2 建模思路 390
13.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 391
13.4 建模分析 392
13.5 研究結(jié)論 407
第14章 健身行業(yè)經(jīng)營(yíng)分析長(zhǎng)面板數(shù)據(jù)建模技術(shù) 408
14.1 建模技術(shù) 408
14.2 建模思路 408
14.3 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 409
14.4 建模分析 410
14.5 研究結(jié)論 424

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