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書籍內容
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統計學的目的在於「數據的解析」。最近,統計學已在各種領域中雷厲風行地使用著。譬如:
●金融的領域:投資風險管理
●醫學的領域:生活習慣病的風險預防
●行政的領域:環境破壞的風險迴避
●社會的領域:人口風險預測
●心理的領域:離婚危害曲線
●經管的領域:倒閉風險度等級
●犯罪的領域:誘拐風險機率
其理由之一是「資訊的計量化」。
所謂風險管理是將各種資訊適切地計量化使風險最小。因此有需要「以數值評估風險」。而且,它的評估工具是「數學」與「統計學」。
為了數據的分析,統計學與多變量分析中開發有各種的統計處理方法。書中提供有許多方法,的確是「風險分析與評估」的最適方法。
隨著社會的發展和科技的進步,現實生活中的風險因素越來越多,無論企業還是家庭,都日益認識到進行風險管理的必要性和迫切性。人們想出種種辦法來對付風險,但無論採用何種方法,風險管理的一條基本原則是:以最小的成本獲得最大的保障。
本書是從風險分析的角度探討企業所面臨各種風險時可能採取的各種統計分析手法,如能以數量評估了解風險對企業的影響,即可防範未然。統計分析與數學一向被視為畏途,但有了SPSS之後,任何人都可隨心所欲的應用,從分析風險到化險為夷,不妨試著一讀並著手分析看看。
- 目錄
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01 章 利用優勝比的風險分析
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02 章 利用檢定與估計的風險分析
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03 章 利用二元邏輯斯迴歸分析的風險分析
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04 章 傾向分數的風險分析
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05 章 比例風險模式的風險分析
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06 章 時間數列分析的風險分析
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07 章 迴歸分析的風險分析
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08 章 利用主成分分析的風險分析
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09 章 利用判別分析的風險分析
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10 章 次序迴歸分析的風險分析
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11 章 風險變異數與投資組合之風險分析
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12 章 利用主成分的風險分析
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13 章 Probit 迴歸分析的風險分析
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14 章 卜瓦松迴歸的風險分析
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15 章 對數線性分析的風險分析
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16 章 Logit 對數線性分析的風險分析
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17 章 類別迴歸分析的風險分析
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18 章 多元邏輯斯迴歸的風險分析
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19 章 Mantel-Haenszel 檢定的風險分析
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20 章 無母數檢定之風險分析
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21 章 變異數分析與多重比較之風險分析
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22 章 語意差異法之風險分析
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23 章 結構方程模式之風險分析
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24 章 決策樹之風險分析
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25 章 比率檢定之風險分析
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26 章 相關分析與偏相關分析之風險分析
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