结构方程模式：偏最小平方法PLS-SEM pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书以国际主流偏最小平方法(PLS)软件SmartPLS为分析工具，从理论到实践，深入浅出地向读者介绍偏最小平方法(PLS)的常用模型与应用上需注意的问题，并以实例演示SmartPLS分析过程，适合社会科学领域的大学教师、研究人员以及博硕士生作为教科书或者参考书籍。

探寻复杂系统的未知边界：深度学习的理论基石与前沿应用 本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，探讨现代数据科学领域中一个至关重要的分支——深度学习的底层原理、关键技术及其在不同领域的实际应用。我们不再局限于传统统计模型的框架，而是将目光聚焦于那些能够自主学习和表征复杂非线性关系的神经网络架构。 本书将从数学基础出发，循序渐进地构建起理解深度学习的知识体系。我们将详细阐述线性代数、概率论与信息论在构建神经网络模型中的核心作用，着重分析梯度下降法及其各种优化变体（如SGD、Adam、RMSProp）如何驱动模型参数的迭代优化，实现误差最小化。对于反向传播算法（Backpropagation），我们将从微积分的角度，结合链式法则，细致剖析其高效计算网络梯度的内在机制，这是训练深层网络的理论核心。 在模型架构方面，本书将系统性地介绍当前主流的深度神经网络（DNN）结构，并深入探讨它们各自的设计哲学和适用场景。首先，多层感知机（MLP）作为基础模型，其激活函数（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的选择对模型非线性和收敛速度的影响将被详尽讨论。 随后，我们将进入对卷积神经网络（CNN）的深度剖析。CNN的设计灵感来源于生物视觉皮层，其核心在于卷积层（Convolutional Layer）和池化层（Pooling Layer）。我们将详细解释卷积核（滤波器）如何实现局部特征提取和参数共享的优势，以及如何通过构建多层级联的CNN结构（例如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）来捕捉从边缘、纹理到复杂物体的高层语义信息。对于残差连接（Residual Connections）在解决深层网络退化问题中的关键作用，我们将提供详实的数学解释和直观的图示。 针对序列数据和时序分析的挑战，本书将重点讲解循环神经网络（RNN）及其改进模型。标准RNN在处理长序列时面临的梯度消失与爆炸问题将被清晰地呈现。为解决这一难题，我们将深入探讨长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的内部结构，特别是其“门控机制”（遗忘门、输入门、输出门）如何精确地控制信息流的流动和记忆的更新，从而实现对长期依赖关系的有效建模。 迁移学习作为提升模型泛化能力和解决数据稀疏问题的关键策略，将在本书中占据重要篇幅。我们将探讨预训练模型（如在大型语料库上训练的Word2Vec、GloVe）的原理，并详细阐述如何在下游任务中应用微调（Fine-tuning）技术，以最小的成本获得高性能的专业模型。 此外，本书还将跨越感知任务，进入到生成模型的前沿领域。生成对抗网络（GAN），作为一种包含判别器与生成器相互博弈的学习框架，其纳什均衡的求解过程和训练稳定性问题将被深入探讨。我们不仅会介绍基础的GAN结构，还会涉及其变体，如条件GAN（cGAN）、Wasserstein GAN（WGAN），以及它们在图像合成、数据增强中的突破性应用。 在模型训练与正则化方面，本书会系统梳理各种正则化技术，包括L1/L2正则化、Dropout机制的设计原理和实施细节，以及批量归一化（Batch Normalization）如何稳定训练过程、加速收敛并降低对初始化参数的敏感性。超参数的选择与网格搜索、随机搜索等策略的有效性分析，也将为实践者提供指导。 本书的实践导向性强，内容覆盖了从TensorFlow到PyTorch等主流深度学习框架的使用方法，旨在帮助读者将理论知识迅速转化为实际的编程能力。我们相信，通过对这些复杂计算模型的深入理解，读者将能够更好地驾驭现代人工智能的核心技术，为解决现实世界中复杂的、高维度的非线性问题奠定坚实的理论与实践基础。

审订者简介

吴政达

　　现职：国立政治大学教育学系专任教授暨教育学院院长、中华民国教育行政学会理事长
　　学历：国立政治大学教育学博士
　　专长领域：教育政策分析、教育行政、教育统计

译者简介

汤家伟

　　现职：中山大学师资培育中心助理教授
　　学历：英国布里斯托大学教育博士
　　经历：新北市政府教育局科员
　　专长领域：教育组织行为、高等教育评鑑

ch01　结构方程模式简介
ch02　路径模式设定与资料蒐集
ch03　路径模式估计
ch04　PLS-SEM估计结果(一)：反映性测量模式之评估
ch05　PLS-SEM估计结果(二)：形成性测量模式之评估
ch06　PLS-SEM估计结果(三)：结构模式评估
ch07　PLS-SEM进阶议题
ch08　建立异质性资料模式

评分☆☆☆☆☆

我一直對研究方法論抱持著高度的好奇心，尤其是能夠處理複雜因果關係和潛在構念的統計模型。結構方程模式 (SEM) 這領域，一直是我非常想深入了解的。過去我曾嘗試閱讀一些 SEM 的書籍，但總覺得它們的寫作風格比較學術化、專業化，對於我這種需要從基礎開始理解的讀者來說，有點吃力。很多時候，一看到那些數學公式和統計術語，就很容易失去學習的動力。 這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》的出現，讓我看到了希望！我聽說 PLS-SEM 在處理較小的樣本量、探索性研究，以及在理論尚不成熟的領域，有著顯著的優勢。書中如果能清楚地介紹 PLS-SEM 的核心概念，像是潛在變數的測量模型、結構模型的建立，以及如何透過軟體來進行分析，那將會非常有幫助。我特別期待書中關於模型評估的部分，了解如何判斷模型的好壞，以及如何針對不同研究問題，選擇合適的 PLS-SEM 分析策略。此外，如果書中能提供一些實際的研究案例，從問題提出、模型建構到結果解釋，都有詳盡的說明，那將對我理解和應用 PLS-SEM 有莫大的幫助。我希望這本書能夠提供一個清晰、易懂、且實用的學習路徑，讓我能夠掌握 PLS-SEM 這項強大的研究工具。

评分☆☆☆☆☆

哇，這本書簡直是我的救星！我最近在做研究，碰到一個棘手的問題，就是我手邊有一些比較複雜的潛在變數，而且理論基礎也不是那麼紮實，傳統的線性迴歸或因素分析根本派不上用場。聽說結構方程模式 (SEM) 在處理這種情況很厲害，但市面上很多書都講得太理論化，看了半天還是霧裡看花，完全不知道該從何下手。尤其是我聽過有些 SEM 的方法，像是 LISREL 那種，需要滿足很多假設，像是常態性、獨立性等等，如果我的資料不符合，就不知道該怎麼辦。 就在我快要放棄的時候，無意間在書店看到了這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》。當我翻開目錄，看到「偏最小平方法 (PLS-SEM)」這個標題時，眼睛瞬間亮了起來！原來還有這種不需要那麼多假設、適合探索性研究的方法！書裡面的講解非常扎實，從概念的建立、模型的建構，到資料的準備、軟體的操作（聽說會介紹 SmartPLS 耶！），都講得非常細緻。而且，書中的範例都是結合實際研究情境，而不是那種生硬的教科書式範例。我印象最深刻的是，作者並沒有把 PLS-SEM 神話化，而是很誠實地告訴我們，它有哪些優點，又有哪些限制，什麼時候適合用，什麼時候可能要考慮其他方法。這種務實的態度，讓我覺得非常安心，也更有信心能夠將學到的知識應用到我的研究上。我已經迫不及待想要跟我的指導教授討論，看看是否能將 PLS-SEM 應用到我的論文裡了！

评分☆☆☆☆☆

身為一個對統計分析抱有高度熱情但又經常在複雜模型面前感到力不從心的研究者，我一直在尋找一本能夠真正幫助我理解結構方程模式 (SEM) 的書籍。過去嘗試過幾本 SEM 的入門書，但總覺得它們要嘛過於強調數學理論，讓非統計背景的我難以理解；要嘛過於簡化，無法深入到實務操作的細節。我常常覺得 SEM 聽起來很厲害，可以處理各種複雜的關係，但真正要動手做的時候，卻不知道從何開始，或者分析出來的結果令人困惑。 這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》的出現，對我來說簡直是一個福音！我聽說 PLS-SEM 在許多應用領域，特別是當理論基礎還不那麼穩固，或者研究目標是探索性為主時，是一種非常有效的工具。我非常期待書中能詳細介紹 PLS-SEM 的核心原理，像是如何處理潛在變數，以及它與傳統 SEM 的不同之處。更重要的是，我希望書中能夠提供實際操作的指導，例如如何使用軟體 (像是 SmartPLS) 來建構和分析模型。如果書中能夠包含豐富的研究範例， showing how to apply PLS-SEM in different disciplines and how to interpret the results critically，那將對我非常有啟發。我期待這本書能夠讓我擺脫對 SEM 的迷思，並且能夠自信地將 PLS-SEM 應用到我的研究中，找出數據背後更深層次的意義。

评分☆☆☆☆☆

這本書的出現，簡直是一場及時雨！我一直對數據分析充滿興趣，尤其是在社會科學領域，很多現象都不能簡單地用一兩個變數來解釋，需要考慮到各種潛在的、測量不易的構念，並且探索它們之間的複雜關係。結構方程模式 (SEM) 這個領域，聽起來就很吸引人，但一直覺得門檻很高，很多教材都充斥著複雜的數學公式和統計術語，讓我望而卻步。尤其是我平常比較少接觸到嚴謹的統計學訓練，看到那些參數估計、模型適配度指標，就頭痛。 但這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》完全顛覆了我對 SEM 的刻板印象！作者的寫作風格非常親切，彷彿是一位經驗豐富的老師在旁邊一步步指導你。書中開頭就先建立了一些基礎概念，然後才慢慢引導到 PLS-SEM 的核心。我特別欣賞書中對於「潛在變數」和「觀測變數」之間關係的闡述，那種將抽象概念具體化的方式，讓我更容易理解。而且，它不像有些書只講理論，而是非常重視「實作」。我聽說書中會提供實際的操作步驟，甚至有範例資料讓我們跟著做，這對我這種「動手做」的學習者來說，簡直是無價之寶。我已經在期待書中關於模型評估的部分，想知道如何判斷我的模型是否合理，以及如何解釋分析結果，相信這本書絕對能幫助我克服對 SEM 的恐懼，開啟數據分析的新篇章！

评分☆☆☆☆☆

我是一名剛開始接觸學術研究的新手，在撰寫論文的過程中，對於如何處理研究中的複雜變數關係感到非常困惑。很多時候，我們關注的不僅是變數之間的直接影響，還有很多隱藏在背後的、難以直接測量的「潛在構念」。我聽說結構方程模式 (SEM) 是處理這類問題的利器，但市面上相關的書籍，要嘛過於理論化，充斥著各種統計學的嚴謹證明，讓我這個非統計專業的學生難以消化；要嘛過於簡化，流於表面，無法深入理解方法的核心。 幸運的是，我找到了這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》。從書名就可以看出，它聚焦於 PLS-SEM，這是一種相對較新且彈性較大的 SEM 方法。我聽說 PLS-SEM 在處理預測性模型、複雜結構關係，以及當研究者對理論基礎沒有那麼確定時，特別有優勢。這本書的結構設計看起來非常貼心，應該會從基礎的 SEM 概念開始，然後逐步深入到 PLS-SEM 的各種應用。我特別期待書中關於模型建構、參數估計，以及如何解釋 PLS-SEM 結果的章節。如果書中能夠提供一些實際的研究案例， showing how to apply PLS-SEM to different research questions and how to interpret the results in a meaningful way，那將會非常有幫助。我希望這本書能夠讓我對 SEM 有一個更清晰、更實用的認識，並且能夠真正運用到我的研究中，提升論文的品質。