结构方程模式：Mplus的应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书是以实务及理论兼容的方式来介绍结构方程模式，并利用Mplus这个具强大统计分析功能的软体来实际验证结构方程模式的相关理论，因此不论对于初学者或是已有基础的读者而言，都有相当的助益。对于打算使用结构方程模式的读者可以透过本书中的理论、实例以及结果分析等三个步骤，来完成相关的分析。

　　本书从结构方程模式概论、Mplus操作实例、完整结构模型、多样本分析、潜在成长模型以及SEM与HLM估计之比较等六章，循序渐进地说明如何运用Mplus来进行结构方程模式的统计分析，因此除理论说明之外，配合Mplus统计软体的统计报表结果详细说明，并包括操作的步骤图档，若读者按图操作，详加阅读，相信您的结构方程模式的分析能力必能更为棈进。

深度学习在计算机视觉中的前沿进展与实践 本书导读 随着计算能力的飞速提升与海量数据的积累，深度学习已成为驱动计算机视觉领域革新的核心引擎。本书旨在全面、深入地探讨当前计算机视觉领域最热门、最具影响力的深度学习技术与应用，为读者提供一个从理论基础到前沿实践的完整知识体系。我们聚焦于那些正在重塑图像识别、目标检测、图像生成与视频分析等关键任务的最新架构和方法论，力求以严谨的学术视角和清晰的工程实践相结合的方式，揭示这些技术的内在逻辑与应用潜力。 第一部分：深度学习基础架构与视觉范式 本部分为深度学习在视觉任务中的应用奠定坚实的理论基础。我们将从卷积神经网络（CNN）的演进历程开始，详细解析经典的LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，直至现代的ResNet、DenseNet和Inception家族。重点将放在残差连接、批标准化（Batch Normalization）、空间金字塔池化（SPP）等关键创新如何克服深度网络中的梯度消失与信息瓶颈问题。 随后，本书将深入探讨Transformer架构在视觉领域的突破性应用。从最初的Vision Transformer (ViT) 如何将自注意力机制引入图像处理，到后续的Swin Transformer等分层结构如何优化计算效率和多尺度特征提取能力，我们将细致剖析自注意力机制的数学原理及其在捕获全局依赖性方面的优势。 此外，我们还将系统梳理当前主流的正则化技术（如Dropout、DropBlock、数据增强策略）和优化器（如SGD的变种、AdamW）在视觉任务中的具体调优策略，确保读者能够构建出高性能、泛化能力强的模型。 第二部分：核心视觉任务的深度解析 本部分是全书的实践核心，围绕当前计算机视觉的三大支柱任务展开深入讨论。 2.1 高精度图像分类与识别 除了基础的CNN架构，我们将探讨针对特定挑战的优化方案，例如如何利用对抗性训练（Adversarial Training）增强模型的鲁棒性。我们还将介绍如何利用知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术，将复杂模型的知识迁移到轻量级模型中，以满足边缘计算的需求。对于细粒度分类（Fine-Grained Classification），本书将介绍基于注意力机制的区域聚焦方法，以及如何构建有效的判别性特征表示。 2.2 目标检测与实例分割的演进 目标检测的篇章将覆盖两阶段（如Faster R-CNN的最新改进）和单阶段（如YOLO系列、SSD）检测器的核心思想。对于YOLO系列，我们将追踪其最新版本（如YOLOv7/v8/v9）在速度与精度上的权衡优化，分析其在实时应用中的价值。对于实例分割，Mask R-CNN及其衍生模型（如Cascade Mask R-CNN）的原理将被详细拆解，特别是感兴趣区域（ROI）对齐和掩码分支的设计。我们还会探讨基于Anchor-free的检测方法，如FCOS和CenterNet，及其对预设锚框依赖的消除。 2.3 语义分割与场景理解 在语义分割领域，本书将重点介绍全卷积网络（FCN）的开创性工作，以及如何利用空洞卷积（Dilated Convolution/Atrous Convolution）在不损失分辨率的情况下扩大感受野。U-Net及其在医学图像分割中的变体将被深入分析。此外，跨越不同尺度的特征融合技术，如特征金字塔网络（FPN）在多尺度目标分割中的作用，也将是重点探讨的内容。 第三部分：生成模型与跨模态学习的前沿研究 深度学习的另一重要方向是数据的生成与模态间的理解与转换。 3.1 扩散模型（Diffusion Models）的崛起 本书将对当前最先进的生成模型——扩散模型（DALL-E 2, Stable Diffusion的底层原理）进行详尽的数学推导与实现分析。我们将解释前向加噪过程、反向去噪过程、条件控制（如Classifier-Free Guidance）以及如何有效地将Transformer融入到扩散模型的U-Net骨架中，以实现高质量、高保真的图像合成。 3.2 生成对抗网络（GANs）的深度优化 尽管扩散模型兴起，但GANs在特定任务中仍有其优势。我们将探讨StyleGAN系列（StyleGAN2/3）在解耦潜在空间和控制生成细节方面的突破，分析其对生成质量和模型稳定性的贡献。此外，条件GAN（如Pix2Pix, CycleGAN）在图像到图像翻译中的应用将被系统回顾。 3.3 跨模态视觉理解 本书将探讨视觉语言模型（VLM）的最新发展，特别是如何利用对比学习（Contrastive Learning）如CLIP、ALIGN等模型，在海量无标签数据上学习图像与文本的联合表示。我们将分析这些模型如何实现零样本（Zero-Shot）分类和图像检索，以及它们在构建通用视觉智能体中的作用。 第四部分：模型优化、部署与伦理考量 完成模型的训练后，如何确保其在真实世界中的高效运行和负责任的应用是至关重要的。 4.1 模型压缩与加速 本部分将介绍模型量化（Quantization，包括后训练量化和量化感知训练）、模型剪枝（Pruning）和知识蒸馏在视觉模型部署中的应用。我们将探讨如何使用TensorRT、OpenVINO等推理引擎对模型进行图优化和内核融合，以最大化GPU/NPU的计算效率。 4.2 可解释性与对抗鲁棒性 为了建立对深度学习系统的信任，模型的可解释性（XAI）至关重要。我们将介绍Grad-CAM、SHAP值等工具在可视化模型决策依据方面的应用。同时，针对深度学习模型在对抗样本面前的脆弱性，我们将讨论防御性蒸馏、输入变换等前沿防御策略。 4.3 负责任的AI与数据偏差 最后，本书将以对计算机视觉领域伦理问题的讨论作结。我们将分析训练数据中存在的社会偏见如何被模型放大，以及在人脸识别、自动驾驶等高风险应用中，如何通过公平性度量和数据平衡策略来减轻潜在的社会危害。 本书特色 紧跟前沿： 聚焦于过去三年内发表在顶会（CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS）上的突破性工作，确保内容的时代性。 理论与实践并重： 每个章节均提供核心算法的数学推导，并辅以主流深度学习框架（如PyTorch）的关键代码实现思路。 系统性强： 从基础架构到高级应用，再到部署与伦理，构建了一个完整的研究与开发闭环。 本书适合高等院校的计算机科学、人工智能、模式识别等专业的硕士及博士研究生、算法工程师、以及所有希望深入掌握当代计算机视觉前沿技术的科研人员和从业者阅读。阅读本书，您将能够驾驭当前最先进的深度学习工具，解决复杂的视觉难题。

作者简介

陈新丰

　　学历：国立政治大学教育学系博士
　　现职：国立屏东教育大学教育学系副教授
　　经历：嘉南药理科技大学幼儿保育学系助理教授
　　美国马里兰大学EDMS（Measurement, Statistics, and Evaluation）研究学者一年
　　个人网页：cat.npue.edu.tw/

CHAPTER 1　结构方程模式概论
　　　　1.1　绪论
　　　　1.2　SEM分析软体
　　　　1.3　SEM的分析步骤
　　　　1.4　SEM的统计原理
　　　　1.5　相关名词及概念
　　　　1.6　模式列述
　　　　1.7　模式辨识
　　　　1.8　参数估计的方法
　　　　1.9　结构方程模式适配度指标

CHAPTER 2　Mplus操作实例
　　　　2.1　利用Mplus进行模型的估计
　　　　2.2　Mplus的指令说明
　　　　2.3　利用Mplus来估计模式参数
　　　　2.4　模式的结果报告
　　　　2.5　结构方程模式中的效果值

CHAPTER 3　完整结构模型
　　　　3.1　完整结构模型的涵义
　　　　3.2　完整结构模型的辨识
　　　　3.3　完整结构模型的适合度检定

CHAPTER 4　多样本分析
　　　　4.1　多样本SEM分析的目的
　　　　4.2　多样本分析的步骤
　　　　4.3　路径分析的范例
　　　　4.4　多样本的验证性因素分析
　　　　4.5　多群组CFA中的量尺化
　　　　4.6　ULI与UVI在多群组CFA
　　　　4.7　多样本的验证性因素分析

CHAPTER 5　潜在成长模型
　　　　5.1　线性成长模型的特征
　　　　5.2　如何预测线性成长模型
　　　　5.3　范例：数学成就的线性成长模型
　　　　5.4　具共变数的线性成长模型
　　　　5.5　模式比较

CHAPTER 6　SEM与HLM估计比较
　　　　6.1　整理阶层性分析资料
　　　　6.2　利用HLM软体分析资料
　　　　6.3　Mplus与HLM软体估计结果比较

参考文献

序

　　本书共分为六章，分别为结构方程模式概论、Mplus操作实例、完整结构模型、多样本分析、潜在成长模型以及SEM与HLM估计比较等。全书的结构中首先探讨结构方程模式的认识及其观念澄清、模式辨识及参数估计的方法说明、适配度指标等，接下来是介绍本书主要的分析工具Mplus如何应用在SEM的分析中。而后探讨完整结构模型、多样本分析以及潜在成长模型分析等实例的分析说明，最后比较SEM与HLM之估计方法。

　　本书是以实务及理论兼容的方式来介绍结构方程模式的相关分析，对于初次接触结构方程模式的资料分析者运用于期刊论文的投稿上，实质上会有相当的助益。不过囿于个人知识能力有限，必有不少偏失及谬误之处，愿就教于先进学者，若蒙不吝指正，笔者必虚心学习，并于日后补正。

　　本书的完成要感谢的人相当多，尤其是鼓励并支持我在研究中一直前进的林邦杰、余民宁老师。感谢心理出版社总编辑林敬尧先生对于本书的诸多协助，并慨允出版本书。

　　最后，要感谢我的妻子金雅，她用心照顾两个可爱的儿女婉平及敬仁，使我无后顾之忧，而能够全心地撰写此书。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，统计分析软件的学习，最关键的是能够将软件的功能与研究问题紧密结合。《结构方程模式：Mplus的应用》这本书，从书名来看，就非常注重“应用”二字，这正是我所看重的。SEM作为一种强大的统计建模技术，其核心在于能够同时处理多个变量之间的关系，并区分测量误差与真实关系。而Mplus作为目前最流行的SEM软件之一，其功能之强大毋庸置疑。我非常期待这本书能够深入地讲解Mplus在SEM领域的各项应用。例如，在探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）方面，Mplus提供了非常灵活的选项，可以帮助我们识别潜变量的结构，并检验理论模型的测量精度。我希望这本书能够详细介绍如何利用Mplus进行EFA和CFA，并讲解如何根据模型拟合情况来优化模型。此外，在构建结构模型时，如何检验变量之间的直接效应、间接效应和总效应，以及如何处理中介和调节变量，这些都是SEM的核心内容。我希望这本书能够提供清晰的Mplus操作指南，帮助我们一步步地实现这些分析。我尤其关注书中是否会涉及一些更高级的SEM技术，比如多层结构方程模型（MLSEM）或增长曲线模型（GCM），这些模型在处理具有层次结构或纵向数据时非常有用。

评分☆☆☆☆☆

拿到《结构方程模式：Mplus的应用》这本书，我最期待的就是其“Mplus的应用”这一部分。SEM的理论固然重要，但最终还是要落实到软件操作上，而Mplus无疑是目前SEM领域最强大、最受欢迎的软件之一。我曾多次尝试使用Mplus，但由于其语法和操作逻辑的独特性，总是感觉摸不到门道，走了不少弯路。我希望这本书能够成为我的“Mplus圣经”，带领我从零开始，一步步掌握Mplus的精髓。从基础的数据导入、变量定义，到复杂的模型构建、参数估计，再到深入的模型诊断和结果解释，我都希望书中能够有详尽的指导。特别是一些Mplus特有的功能，例如如何处理分类变量、如何进行潜在类别分析、如何进行多层模型分析等等，如果书中能够提供清晰的讲解和实例，那将极大地提升我的学习效率。我希望书中能够包含大量的Mplus代码示例，并且对每一段代码都进行详细的注释和解释，让我能够理解代码背后的逻辑，而不仅仅是复制粘贴。此外，我也非常期待书中能够提供一些关于Mplus输出结果解读的指导，因为Mplus的输出信息非常丰富，理解这些信息并从中提取有用的研究洞察，是每一个SEM学习者面临的挑战。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对量化研究方法充满兴趣的研究者，我一直认为结构方程模式（SEM）是探索复杂社会现象、检验理论模型不可或缺的工具。《结构方程模式：Mplus的应用》这本书的出现，正好满足了我对SEM实操学习的迫切需求。SEM涉及的概念和模型种类繁多，从简单的路径分析到复杂的潜在变量模型，如何将这些理论模型有效地转化为实际操作，是许多研究者面临的挑战。而Mplus作为一款功能强大且应用广泛的SEM软件，其学习曲线虽然相对陡峭，但一旦掌握，将能极大地提升研究的效率和深度。我非常期待这本书能够提供系统性的Mplus操作指导，帮助我理解如何使用Mplus构建、检验和解释各种SEM模型。例如，从基础的因子分析开始，如何通过Mplus进行探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA），如何评估模型的拟合程度，以及如何根据分析结果来优化模型。更进一步，如何将测量模型与结构模型相结合，构建完整的SEM模型，并检验变量之间的因果关系，这正是我最期待的内容。我希望书中能够提供一些贴近实际研究需求的案例，例如关于消费者行为、组织管理、教育心理等方面的研究，并通过这些案例详细演示Mplus的操作步骤和结果解读。

评分☆☆☆☆☆

这本书《结构方程模式：Mplus的应用》的出现，对我而言，不仅仅是一本关于统计方法的书籍，更像是一把能够开启我研究新视野的钥匙。我一直对SEM的强大功能心向往之，尤其是在处理复杂、多变量、潜在变量之间的关系时，SEM展现出的威力是其他统计方法难以比拟的。然而，理论知识的壁垒，以及对Mplus这样专业软件的陌生感，常常让我望而却步。我期待这本书能够成为连接理论与实践的桥梁。我希望它能够从最基础的SEM概念讲起，用通俗易懂的语言解释诸如潜变量、路径、模型拟合等核心概念，并且深入浅出地讲解Mplus软件的各项功能。特别是，我希望书中能够提供大量的、具有代表性的Mplus代码示例，并对每个代码段进行详细的解释，让我能够理解代码的逻辑，而不仅仅是“照猫画虎”。举例来说，如果书中能够展示如何用Mplus进行验证性因子分析（CFA）来检验一个测量模型的质量，如何通过路径分析来探索变量之间的直接和间接关系，甚至如何运用Mplus进行中介效应和调节效应的分析，那将极大地提升我的研究能力。我更期待的是，书中的案例分析能够贴近我们台湾地区的研究情境，例如在社会科学、教育学、心理学等领域，通过具体的案例来演示如何运用SEM和Mplus来解决实际研究问题。

评分☆☆☆☆☆

拿到《结构方程模式：Mplus的应用》这本书，我第一时间翻阅了目录，就被里面涵盖的丰富内容所吸引。从最基础的SEM概念，如路径分析、因子分析，到更复杂的潜在变量模型，再到Mplus在这些模型中的具体应用，几乎涵盖了SEM的方方面面。我尤其关注书中关于模型拟合指数的讲解，以及如何根据这些指数来判断模型的优劣。这是一个在实际操作中经常遇到的难题，因为不同的拟合指数往往会给出不同的信号，需要研究者具备一定的经验来综合判断。我希望这本书能提供一套清晰的指导原则，帮助我们理解各个拟合指数的含义，以及在什么情况下应该优先考虑哪些指数。此外，关于测量模型和结构模型的结合，也就是完整的SEM模型，这本书的讲解也是我非常期待的部分。很多时候，研究者需要同时关注测量误差的影响以及变量之间的因果关系，而SEM正是解决这一问题的利器。我希望这本书能详细介绍如何构建包含测量模型和结构模型的SEM，并提供Mplus的实现方法。我猜想书中肯定会有关于如何处理缺失数据、如何进行多组比较、如何使用潜在变量进行中介和调节效应分析等重要议题的讲解，这些都是我在研究中经常会遇到的问题。

评分☆☆☆☆☆

《结构方程模式：Mplus的应用》这本书的出现，对我来说，无疑是一场及时雨！我长久以来一直致力于探索社会科学领域中复杂变量之间的关系，并深刻体会到结构方程模式（SEM）在解决这类问题上的独特优势。然而，SEM的理论深度和Mplus软件操作的复杂性，常常让我感到力不从心。我一直渴望能有一本全面、系统且易于理解的书籍，能够引导我从理论到实践，掌握SEM和Mplus的应用。我非常期待这本书能够从最基础的SEM概念开始，例如路径分析、因子分析等，并逐步引导我理解更复杂的模型，如多层SEM、增长曲线模型等。对于Mplus软件，我希望书中能提供非常详尽的操作指导，包括如何编写Mplus代码、如何设置分析选项、如何解读输出结果等。我特别关注书中是否会包含一些关于模型评估和修正的指导，例如如何选择合适的模型拟合指数，以及在模型不拟合时如何进行修正。如果书中能够提供一些贴近台湾地区社会科学研究的实际案例，例如教育、心理、社会学等领域的研究问题，并通过这些案例详细演示Mplus的操作过程，那将极大地提升我学习的效率和应用的可能性。我希望这本书能成为我研究道路上的得力助手。

评分☆☆☆☆☆

这本书《结构方程模式：Mplus的应用》的出现，对于我这样的初学者来说，简直是一道曙光！我之前尝试过阅读一些SEM的英文教材，虽然内容很扎实，但一来语言障碍，二来很多概念抽象难懂，实在让人望而却步。看到这本书是中文的，而且是针对Mplus这个具体的软件，我感到非常亲切和有信心。我特别期待书中能够详细讲解Mplus的安装和基本操作，以及如何输入数据、设置分析选项等。我知道Mplus的语法可能需要一段时间来适应，如果这本书能提供一些常用的Mplus代码示例，并进行详细的解释，那对我来说简直是福音。例如，如何定义潜变量、如何设定路径、如何选择拟合函数等，这些都是我迫切需要学习的内容。我希望书中能从最简单的路径分析模型开始，逐步过渡到更复杂的SEM模型，比如包含测量误差的因子分析模型，再到包含多个潜变量和观测变量的整体模型。并且，我希望书中能够提供一些实际研究案例，最好是涵盖我们台湾地区研究者可能遇到的常见研究问题，例如家庭教育对子女学业成就的影响，或者社会支持对心理健康的作用等。通过这些案例，我可以学习如何将理论模型转化为Mplus的分析代码，以及如何解读Mplus的输出结果。

评分☆☆☆☆☆

哇，收到《结构方程模式：Mplus的应用》这本新书，我真的迫不及待想跟大家分享一下我的初步感受！首先，这本书的装帧设计就很有质感，拿在手里沉甸甸的，封面配色也很专业，一看就知道是精心打磨过的作品。我平常在学术研究中就经常接触到统计分析，尤其是社会科学领域，结构方程模式（SEM）几乎是必不可少的工具。我一直觉得，SEM虽然强大，但理解起来确实有一定门槛，尤其是如何将理论模型转化为实际操作，更是让不少初学者望而却步。看到这本书的标题，我immediately被吸引住了。Mplus这个软件，在SEM界的名声如雷贯耳，功能强大，应用广泛，但同时也以其相对陡峭的学习曲线著称。这本书直接点明了Mplus的应用，这对我来说简直是福音！我期待这本书能够从最基础的概念讲起，逐步深入，用清晰易懂的语言解释SEM的原理，更重要的是，能有详实的Mplus操作指南，手把手地教我们如何一步步地构建、检验和解释模型。我尤其希望书中能包含一些实际案例，最好是台湾地区比较熟悉的社会科学研究背景，这样在学习过程中，我能够将书本的知识与我自身的经验和研究相结合，融会贯通。例如，在社会心理学、教育学、公共卫生等领域，SEM的应用非常普遍，如果书中能选取一些典型案例，并详细展示Mplus的代码和输出结果，那绝对会让学习过程事半功倍。我曾经为了解决一个建模问题，在网络上查阅了无数资料，耗费了大量时间和精力，如果这本书能提供一个系统性的解决方案，那将极大地节省我的研究成本。

评分☆☆☆☆☆

收到《结构方程模式：Mplus的应用》这本书，我的内心是无比期待的！作为一名长久以来在学术研究领域摸索的学者，我深知结构方程模式（SEM）在检验复杂理论模型、探索变量间潜在关系方面的强大优势。然而，SEM的理论体系庞大且精密，而Mplus作为一款功能极其强大的SEM软件，其操作也并非易事。过去，我在学习SEM和Mplus的过程中，常常因为缺乏系统性的指导而走了不少弯路。因此，我非常期待这本书能够提供一个清晰、完整、且贴合实际操作的学习路径。我希望这本书能够从SEM的基本概念出发，逐步深入到各种复杂的模型构建，如因子分析、路径分析、潜变量交互效应等。同时，对于Mplus软件的应用，我希望能有详细的步骤讲解，从数据准备、语法编写、模型设定，到结果输出和解释，都能够有详尽的指导。我尤其关注书中是否会提供一些关于处理研究中常见问题的技巧，比如如何处理缺失数据、如何进行多群体比较、如何解释模型拟合指数等。如果书中能够结合台湾地区的研究背景，提供一些具有代表性的案例分析，并展示Mplus的实际操作过程，那将大大增强我学习的信心和应用的能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期在研究第一线工作的学者，我深知理论知识的扎实与实操技能的熟练同样重要，而《结构方程模式：Mplus的应用》恰好弥补了这一点。过去，很多关于SEM的书籍，要么过于侧重理论推导，让读者在概念层面云里雾里；要么就是流于简单的软件操作介绍，缺乏对模型构建背后逻辑的深度剖析。我非常期待这本书能够在理论深度和实践操作之间找到一个完美的平衡点。特别是Mplus这个软件，它提供了很多高级的分析功能，例如潜在类别分析（LCA）、增长混合模型（GMM）等等，这些都是在探索数据背后复杂结构时非常强大的工具。我希望这本书能够深入浅出地讲解这些高级模型的原理，并辅以Mplus的具体操作步骤。举例来说，如果我们想研究一个社会现象，可能需要考虑其在不同群体中的异质性，或者追踪其随时间的变化，这时候LCA或GMM就能派上用场。而这本书如果能提供如何利用Mplus来构建和解释这些模型的详细指导，那将是无价之宝。我特别关注书中的案例分析部分，如果案例能够涵盖不同研究领域的实际问题，并且能够详细展示模型拟合、参数估计、效应大小解释等关键步骤，那将大大提升我的学习效率和模型构建的信心。我希望这本书不仅仅是教我如何“点鼠标”，更能让我理解“为什么这么做”，以及如何从Mplus的输出结果中提炼出有价值的研究发现。