結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

圖書標籤:

• 結構方程建模
• 偏最小平方法
• PLS-SEM
• 統計學
• 數據分析
• 計量經濟學
• 社會科學
• 管理學
• 測量
• 模型評估
• AMOS
• R
• SPSS

本書以國際主流偏最小平方法(PLS)軟件SmartPLS為分析工具，從理論到實踐，深入淺齣地嚮讀者介紹偏最小平方法(PLS)的常用模型與應用上需注意的問題，並以實例演示SmartPLS分析過程，適閤社會科學領域的大學教師、研究人員以及博碩士生作為教科書或者參考書籍。

探尋復雜係統的未知邊界：深度學習的理論基石與前沿應用 本書旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，探討現代數據科學領域中一個至關重要的分支——深度學習的底層原理、關鍵技術及其在不同領域的實際應用。我們不再局限於傳統統計模型的框架，而是將目光聚焦於那些能夠自主學習和錶徵復雜非綫性關係的神經網絡架構。 本書將從數學基礎齣發，循序漸進地構建起理解深度學習的知識體係。我們將詳細闡述綫性代數、概率論與信息論在構建神經網絡模型中的核心作用，著重分析梯度下降法及其各種優化變體（如SGD、Adam、RMSProp）如何驅動模型參數的迭代優化，實現誤差最小化。對於反嚮傳播算法（Backpropagation），我們將從微積分的角度，結閤鏈式法則，細緻剖析其高效計算網絡梯度的內在機製，這是訓練深層網絡的理論核心。 在模型架構方麵，本書將係統性地介紹當前主流的深度神經網絡（DNN）結構，並深入探討它們各自的設計哲學和適用場景。首先，多層感知機（MLP）作為基礎模型，其激活函數（如ReLU、Sigmoid、Tanh）的選擇對模型非綫性和收斂速度的影響將被詳盡討論。 隨後，我們將進入對捲積神經網絡（CNN）的深度剖析。CNN的設計靈感來源於生物視覺皮層，其核心在於捲積層（Convolutional Layer）和池化層（Pooling Layer）。我們將詳細解釋捲積核（濾波器）如何實現局部特徵提取和參數共享的優勢，以及如何通過構建多層級聯的CNN結構（例如LeNet、AlexNet、VGG、ResNet）來捕捉從邊緣、紋理到復雜物體的高層語義信息。對於殘差連接（Residual Connections）在解決深層網絡退化問題中的關鍵作用，我們將提供詳實的數學解釋和直觀的圖示。 針對序列數據和時序分析的挑戰，本書將重點講解循環神經網絡（RNN）及其改進模型。標準RNN在處理長序列時麵臨的梯度消失與爆炸問題將被清晰地呈現。為解決這一難題，我們將深入探討長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）的內部結構，特彆是其“門控機製”（遺忘門、輸入門、輸齣門）如何精確地控製信息流的流動和記憶的更新，從而實現對長期依賴關係的有效建模。 遷移學習作為提升模型泛化能力和解決數據稀疏問題的關鍵策略，將在本書中占據重要篇幅。我們將探討預訓練模型（如在大型語料庫上訓練的Word2Vec、GloVe）的原理，並詳細闡述如何在下遊任務中應用微調（Fine-tuning）技術，以最小的成本獲得高性能的專業模型。 此外，本書還將跨越感知任務，進入到生成模型的前沿領域。生成對抗網絡（GAN），作為一種包含判彆器與生成器相互博弈的學習框架，其納什均衡的求解過程和訓練穩定性問題將被深入探討。我們不僅會介紹基礎的GAN結構，還會涉及其變體，如條件GAN（cGAN）、Wasserstein GAN（WGAN），以及它們在圖像閤成、數據增強中的突破性應用。 在模型訓練與正則化方麵，本書會係統梳理各種正則化技術，包括L1/L2正則化、Dropout機製的設計原理和實施細節，以及批量歸一化（Batch Normalization）如何穩定訓練過程、加速收斂並降低對初始化參數的敏感性。超參數的選擇與網格搜索、隨機搜索等策略的有效性分析，也將為實踐者提供指導。 本書的實踐導嚮性強，內容覆蓋瞭從TensorFlow到PyTorch等主流深度學習框架的使用方法，旨在幫助讀者將理論知識迅速轉化為實際的編程能力。我們相信，通過對這些復雜計算模型的深入理解，讀者將能夠更好地駕馭現代人工智能的核心技術，為解決現實世界中復雜的、高維度的非綫性問題奠定堅實的理論與實踐基礎。

審訂者簡介

吳政達

　　現職：國立政治大學教育學係專任教授暨教育學院院長、中華民國教育行政學會理事長
　　學曆：國立政治大學教育學博士
　　專長領域：教育政策分析、教育行政、教育統計

譯者簡介

湯傢偉

　　現職：中山大學師資培育中心助理教授
　　學曆：英國布裏斯托大學教育博士
　　經曆：新北市政府教育局科員
　　專長領域：教育組織行為、高等教育評鑑

ch01　結構方程模式簡介
ch02　路徑模式設定與資料蒐集
ch03　路徑模式估計
ch04　PLS-SEM估計結果(一)：反映性測量模式之評估
ch05　PLS-SEM估計結果(二)：形成性測量模式之評估
ch06　PLS-SEM估計結果(三)：結構模式評估
ch07　PLS-SEM進階議題
ch08　建立異質性資料模式

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麵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，或者分析齣來的結果令人睏惑。 這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》的齣現，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，找齣數據背後更深層次的意義。

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，但市麵上很多書都講得太理論化，看瞭半天還是霧裡看花，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，如果我的資料不符閤，就不知道該怎麼辦。 就在我快要放棄的時候，無意間在書店看到瞭這本《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，眼睛瞬間亮瞭起來！原來還有這種不需要那麼多假設、適閤探索性研究的方法！書裡麵的講解非常紮實，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，書中的範例都是結閤實際研究情境，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，又有哪些限製，什麼時候適閤用，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 應用到我的論文裡瞭！

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瞭解的。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》的齣現，讓我看到瞭希望！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，瞭解如何判斷模型的好壞，以及如何針對不同研究問題，選擇閤適的 PLS-SEM 分析策略。此外，如果書中能提供一些實際的研究案例，從問題提齣、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☆☆☆☆☆

這本書的齣現，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》完全顛覆瞭我對 SEM 的刻闆印象！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。書中開頭就先建立瞭一些基礎概念，然後纔慢慢引導到 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，它不像有些書隻講理論，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閤理，以及如何解釋分析結果，相信這本書絕對能幫助我剋服對 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睏惑。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，但市麵上相關的書籍，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，流於錶麵，無法深入理解方法的核心。 幸運的是，我找到瞭這本《結構方程模式：偏最小平方法PLS-SEM》。從書名就可以看齣，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。