《logit与probit:次序模型和多类别模型》是一本非常独特的小书，致力于分析当因变量具多类别时的估计情况。在概论之后，作者关注了具离散和次序形式的因变量，接着作者把处理对象扩展到具两个以上结果的多类别或非次序因变量。最后，《logit与probit:次序模型和多类别模型》给出了非常有用的实际用于产生书中表格结果的计算机程序详情。这种逐步对计算机程序进行注释的方式让读者明白如何运行数据分析。

《潜在类别模型的原理与技术》内容简介：潜在类别模型是探讨潜在变量的模型化分析技术。它与一般常用的因素分析或结构方程模型的最大不同在于变量的形式：因素分析处理的是连续变量；潜在类别分析处理的是类别变量。正因为潜在类别模型以类别数据作为素材，补足了潜在变量模型的一个缺口，为社会科学研究者面对俯拾即是的类别数据提供了一种更强而有力的分析工具。最重要的是，潜在类别分析把类别数据与潜在变量的观念加以结合，提高了类别变量的分析价值，也使得社会科学研究者可以一窥潜在类别背后的实证意义，在方法学上具有重要的价值。

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结合 24 个经典数学模型（如线性回归、决策树），解析大模型训练数据的逻辑漏洞。通过可视化模型决策路径，帮助读者理解 GPT-4 等模型的预测机制，识别数据偏差与过拟合问题。本书提供的结构化分析框架，可指导用户设计直指模型本质的追问，提升人机协作效率。

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全面修订的新版畅销指南，使用财务模型来确定股价是否过高或被低估。 本书作者是世界著名的纽约金融学院的创始人和首席执行官。这本无价的手册为准确评估股票投资的稳健性提供了清晰和系统的指导，为投资者提供了必要的工具，帮助他们了解理性投资的基本原理，并在任何市场环境下做出更明智的投资决策。 本书围绕全球零售领袖亚马逊进行深入的案例研究，展示如何运用华尔街专业人士的方法分析一家公司的财务状况。读者将学习构建核心的三个报表——利润表、现金流量表和资产负债表。所有项目均以清晰的语言进行解释，并提供了评估和管理业务的真实技巧。

《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》是美国最为流行的定量管理决策教科书，现在是其第12版英文版的中译本，该版新增作者芝加哥大学马丁教授，凭着他丰富的教学和研究实践经验为《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》增色颇多。《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》的目的是帮助学生更好地理解与应用管理科学当中的数学与技术方面的概念。因此，作者从描述和解决问题这个角度来介绍管理科学方法与模型，其中包括如何对问题求解的技术。这种方法不仅可以使学生了解管理科学的应用程序，而且还可以了解到管理科学是如何辅助决策的。《数据、模型与决策:管理科学篇(原书第12版)》还引用了很多被广泛认可的理论，使水平较高的学生可以很容易读懂一些高水平的材料。在第12版中，作者对线性规划应用、分配与网络模型、非线性最优化模型、实践中的管理科学及案例和习题等内容...(展开全部)

本书适用于管理类专业本科生、研究生、MBA学生以及企业经营管理人员。简明地介绍了管理科学在决策制定方面所扮演的角色。本书的作者以市场为导向，向学生们介绍了管理科学的数学和技术知识。本书的结构安排非常合理。

美国MBA教学专家委员会的研究表明，商学院教学日益重视实际应用，这已经成为市场上的主流。 　　同国内大量存在和使用的偏重于理论介绍和研究的书籍相比，本书涉及到的管理和数学知识并不深，非常适合MBA、管理学院研究生及在职管理人员的学习和参考，无论是作为教科书还是管理者的参考书籍，对实践活动都有很强的指导性和实用性。 　　本书作者相信，作为当代管理科学的入门教材应当拥有下列三个主要的无毒，即本书的副标题中所提出的建模、案例分析和与之配合应用的EXEL电子表格软件。本教材具有如下特点： 1.运用了大量来自于企业和生活的实际案例 　　作者总是从案例出发，详细讲述如何数学模型解决管理中遇到的问题，提供了一整套解决问题的方法—了解事实，理清问题结构，对问题中的关系进行量化，建立数学模型，运用计算机求解。 2.详细介绍如何建立数学模型　 　　作者充分体现了作为管理...(展开全部)