结构方程模型——Amos实务进阶 以不同实际案例说明SEM的各种应用 SEM量化研究 数学 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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出版社： 重庆大学出版社

ISBN：9787562471455

商品编码：12659133943

出版时间：2016-01-01

商品参数

书名：结构方程模型——Amos实务进阶

作者：吴明隆著

ISBN ：9787562471455

出版社：重庆大学出版社

出版时间：2013-04-01

印刷时间：2013-04-01

字数：字

页数：383页

开本：16开

包装：平装

重量：g

定价：58元

内容简介

《结构方程模型：Amos实务进阶》实例方式解析AMOS於SEM的应用，包括模型界定与模型适配的判别、验证性因素分析、形成性指标与反映性指标的实例、潜在及混合变项的路径分析、多群组SEM分析、贝氏估计法的应用等，《结构方程模型：Amos实务进阶》以深入浅出的方式，以不同实际案例说明SEM的各种应用，是一本SEM量化研究的参考用书。

目录

第1章 结构方程模型理论内涵

一、假设模型与模型的界定

二、样本的大小

三、模型适配度的评估

四、数据插补法

五、模型估计程序

参考文献

第2章 测量模型的验证与模型聚敛效度检验

一、测量模型验证的相关理论

二、测量模型的识别

三、量表或测量之CFA 模型验证

四、测量模型之聚敛效度

五、一阶因素模型与二阶因素模型

六、反映性测量与形成性测量

参考文献

第3章 因素构念之区别效度的检验

一、区别效度的意涵

二、量表区别效度的操作实务

三、区别效度解析——以父母期望量表为例

参考文献

第4章 潜在变量路径分析

一、Amos的操作流程

二、界定参照指标之路径系数

三、参数估计与模型检验

参考文献

第5章 模型界定与模型修正

一、模型的测量模型与结构模型

二、限定特殊群体为分析样本数据

三、模型的修正或再界定

参考文献

第6章 因果结构效度的检验

一、混合测量模型的因果结构分析

二、退休教师生活满意因果模型分析

三、未符合模型简约原则的修正

四、模型简化修正图

参考文献

第7章 多群组分析

一、多群组分析相关理论

二、测量模型不变性

三、多群组分析范例说明

四、建立基线模型

五、建立多群组分析模型图与模型估计

六、多群组分析之竞争模型

七、性别变量之多群组分析

参考文献

第8章 贝氏估计法

一、贝氏估计法相关理论

二、贝氏估计法的操作实例

三、CFA 模型的贝氏估计应用

四、非散布事前分布的贝氏估计法

五、潜在变量路径分析_贝氏估计法

六、贝氏估计法之PP p值解析

七、贝氏估计法于多群组之应用

参考文献

附录模型估计的其他议题

一、不适当解值的问题

二、非正定问题

三、潜在变量间关系的修正

深度学习、自然语言处理与计算机视觉：前沿技术与实践应用 本书导读： 在信息技术飞速发展的今天，人工智能（AI）已不再是遥远的未来概念，而是深刻改变着我们生活、工作和社会运作方式的核心驱动力。本书《深度学习、自然语言处理与计算机视觉：前沿技术与实践应用》旨在为读者提供一个全面、深入且极具实践指导意义的学习路径，探索当下最为热门和具有变革性的三大AI领域。 本书的定位并非针对某一特定软件工具的入门教程，而是聚焦于核心理论的构建、算法原理的剖析以及在真实世界问题中的创新应用。我们摒弃了对基础统计或结构方程模型的复述，转而深入探究如何利用海量数据驱动复杂的学习系统，实现从数据到决策的智能转化。 第一部分：深度学习的基石与架构演进 本部分将带领读者从最底层的数学原理出发，理解人工神经网络（ANN）的运作机制，为后续复杂的模型构建打下坚实基础。 1. 神经网络基础与优化算法： 深入探讨前馈网络、反向传播算法的数学推导，重点解析激活函数（如ReLU、Sigmoid及其变体）的选择对模型收敛性和表达能力的影响。我们不会止步于标准梯度下降法，而是详细剖析动量法（Momentum）、自适应学习率方法（如AdaGrad、RMSProp和Adam的原理与适用场景），讨论如何有效避免局部最优解和梯度消失/爆炸问题。 2. 经典与前沿网络架构： 全面解析卷积神经网络（CNN）的结构设计哲学，包括感受野、参数共享和池化操作的意义。我们将详细介绍经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception结构）以及ResNet（残差连接）的创新点，并拓展至更深层次的结构，例如DenseNet（密集连接）和Transformer架构的早期思想在序列处理中的初步应用。讨论不同架构在处理图像数据时的计算效率与性能权衡。 3. 训练策略与正则化技术： 学习如何设计高效的训练流程。内容涵盖数据增强（Data Augmentation）技术在提高模型泛化能力中的作用，以及Dropout、L1/L2正则化、批量归一化（Batch Normalization）和层归一化（Layer Normalization）在稳定训练过程中的关键作用。此外，还将探讨迁移学习（Transfer Learning）的思想，如何利用预训练模型进行高效的模型初始化和微调（Fine-tuning）。 第二部分：自然语言处理（NLP）的语义飞跃 本部分聚焦于机器如何理解、生成和处理人类语言，这是一个高度依赖于上下文理解和序列建模的领域。本书将完全绕开传统基于特征工程和统计概率的方法，直接切入基于神经网络的现代NLP范式。 1. 词向量的进化： 剖析词嵌入（Word Embeddings）的原理，从早期的One-hot编码到基于矩阵分解的（如LSA），再到基于预测模型的（如Word2Vec的CBOW与Skip-gram模型）。重点讨论如何通过这些向量捕捉词汇间的语义和句法关系。 2. 序列建模的革命： 深入讲解循环神经网络（RNN）及其主要挑战（长期依赖问题）。详细阐述长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）内部的门控机制如何解决梯度问题，使其成为早期处理文本序列的标准模型。 3. Transformer架构与大规模语言模型： 这是NLP领域的关键转折点。本书将详尽解析Transformer模型的全部组件，尤其是自注意力机制（Self-Attention）的计算过程，理解它如何取代循环结构，实现对序列中任意位置的并行依赖建模。随后，将介绍基于该架构演化出的预训练模型家族，如BERT（双向编码器）、GPT系列（自回归生成模型）的工作原理、预训练任务（如掩码语言模型、下一句预测）以及它们在下游任务（如问答系统、情感分析）中的微调策略。 4. 文本生成与信息抽取： 讨论如何利用序列到序列（Seq2Seq）模型（通常结合注意力机制）实现机器翻译和文本摘要。对于信息抽取，探讨如何将命名实体识别（NER）和关系抽取任务转化为序列标注问题进行求解。 第三部分：计算机视觉（CV）的感知世界 本部分探讨机器如何“看懂”图像和视频内容，重点放在如何设计高效的视觉特征提取器，并将其应用于复杂的感知任务。 1. 图像识别与分类进阶： 在介绍CNN基础之上，深入分析目标检测技术的发展脉络。详细对比基于区域提议（Region Proposal）的两阶段检测器（如R-CNN系列：Fast R-CNN, Faster R-CNN）与一阶段检测器（如YOLO系列、SSD）的架构差异、速度与精度的权衡。 2. 语义与实例分割： 探讨像素级理解的重要性。系统介绍全卷积网络（FCN）的原理，以及U-Net结构在医学图像分析等领域的应用。进一步区分语义分割与实例分割，解析Mask R-CNN等模型如何在检测边界框的同时生成高质量的像素级掩码。 3. 生成模型与图像合成： 介绍如何利用深度学习生成逼真的图像数据。详细讲解生成对抗网络（GAN）的博弈过程、判别器与生成器的训练技巧，并分析DCGAN、WGAN等变体的改进方向。此外，还将简要介绍变分自编码器（VAE）在潜在空间学习和数据生成中的作用。 4. 视频理解与时序分析： 讨论如何将空间特征提取（CNN）与时间序列建模（如使用LSTM或3D-CNN）结合，以完成动作识别、视频标题生成等任务，实现对动态场景的理解。 结语： 本书的核心价值在于提供一个高阶的、面向应用研究的知识框架。它假设读者已具备一定的数学基础和编程经验，目标是使读者能够独立分析最新的AI论文，理解前沿模型的内在逻辑，并将这些复杂的算法应用于解决具有挑战性的实际工程问题，从而在数据驱动的智能时代占据技术制高点。本书不涉及通过回归分析或路径图来验证特定变量间关系的传统计量方法。

评分☆☆☆☆☆

如果用一个词来形容这本书的阅读感受，我会选择“蜕变”。在接触这本书之前，我对结构方程模型（SEM）的理解还停留在因子分析和回归分析的简单叠加阶段，总觉得它像是一个高高在上的黑箱。然而，随着阅读的深入，特别是涉及到潜变量的测量模型构建和验证性因子分析（CFA）部分，我才真正体会到SEM的精髓所在——即对潜变量的精确测量和关系建模。作者对信度和效度的讨论极其详尽，不同指标的取舍和权重分配都有详细的案例佐证，这让我对自己的研究数据质量有了全新的审视角度。这本书不是那种只会告诉你“怎么做”的书，它更侧重于教你“为什么这么做”，它是在培养你作为研究者的批判性思维，这种深度远非一般教程可比拟，真正做到了将数学工具的严谨性与社会科学的复杂性完美融合。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计风格，简直是为我们这些偏爱动手操作的定量分析爱好者量身定做的。我尤其欣赏作者在案例选择上的独到眼光，它们并非那些教科书上千篇一律的“标准模型”，而是带着鲜明的时代烙印和行业特色。我记得书中有一个关于消费者行为与品牌忠诚度之间关系的探讨，那套数据处理流程和参数估计的解读，与我目前手头上正在处理的一个市场调研项目惊人地相似。作者没有停留在给出最终的结果，而是深入剖析了模型修正过程中可能遇到的各种陷阱，比如多重共线性、测量误差的处理策略，以及如何根据修正指数（Modification Indices）进行合理的理论指导下的模型再构。这种“手把手”的教学方式，极大地增强了我对AMOS软件实际操作的信心，让原本冰冷的统计软件界面，瞬间变得富有生命力和可操作性，阅读体验堪称一流。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种偏爱学术钻研的读者来说，这本书的价值在于其对方法论前沿的把握能力。它不仅仅是简单地介绍AMOS软件的功能，更是将SEM置于当代量化研究方法的宏大背景下进行审视。书中对潜变量交互作用和高阶模型的处理，展现了作者对于该领域最新进展的深刻洞察。我特别留意了关于“模型拟合度指标”的章节，作者没有简单地罗列χ²、RMSEA、CFI等指标，而是深入探讨了它们各自的局限性以及在不同样本量和复杂模型下的适用条件，这种审慎的态度，是保证研究结果可靠性的关键。读完后，我感觉自己的研究工具箱得到了极大的升级，对于如何构建一个既具有统计学稳健性，又能深刻反映理论内涵的复杂模型，心中已经有了一套清晰的行动蓝图。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，这本书的学术厚重感是毋庸置疑的，但最让我感到惊喜的是其强大的“解惑”能力。很多时候，我们在使用SEM软件时，会遇到一些突发状况，比如模型收敛失败、标准化路径系数出现反常等问题，这些在其他入门书籍中往往是一笔带过。然而，这本书却用专门的篇幅，系统梳理了这些“疑难杂症”的成因，并提供了详尽的诊断和解决步骤。例如，关于“负的残差方差”的讨论，作者不仅指出了其潜在的理论不合理性，还提供了诸如增加样本量、重新审视测量模型等多种实用的补救措施。这种对实务操作中“不完美”情况的关注和指导，极大地提升了这本书的实用价值，它更像是一位经验丰富、耐心细致的导师，时刻伴随着我们进行严谨的量化研究。

评分☆☆☆☆☆

这本关于结构方程模型的著作，其深度和广度都超出了我的预期。初次翻阅时，我就被其行文的流畅感所吸引，作者似乎有一种魔力，能将那些原本令人望而生畏的统计学概念，通过生动活泼的语言娓娓道来。尤其是在处理模型设定和路径分析时，作者并没有陷入枯燥的公式堆砌，而是巧妙地融入了大量贴近现实的研究场景。例如，在探讨中介效应的检验时，作者所举的案例涉及的变量关系错综复杂，但最终呈现的解释却清晰得令人拍案叫绝。我感受到的是一种扎实的理论功底与丰富的实操经验的完美结合，这对于我们这些试图将SEM技术真正落地到具体研究中的实践者来说，无疑是极大的福音。书中的逻辑推进自然而然，从基础构建到复杂模型的迭代，每一步都有清晰的步骤指引，让人在学习新知的同时，也能不断反思自己过往研究中的不足之处，无疑是一本值得反复研读的宝典。