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简目 3

第一部分 信息分析的工作框架 3

第1章 绪论 3

第1章 绪论 3

第一部分 信息分析的工作框架 3

前言 3

详目 3

1．1 “信息分析”术语辨析 4

1．2 信息分析的性质 13

1．3 信息分析的方法论 18

1．4 本教程的特点和结构 25

2．1 四维工作空间 31

第2章 信息分析的基本工作规范 31

第2章 信息分析的基本工作规范 31

2．2 信息分析的一般工作程序 49

2．3 数据误差与数据质量 54

2．4 基本功：学会作综述 56

2．5 信息分析报告的撰写要旨 61

2．6 信息分析人员的素质 75

2．7 小结 76

第3章 信息分析的背景方法和预备知识 78

3．1 一般方法 78

第3章 信息分析的背景方法和预备知识 78

3．2 作为大背景的软科学研究 82

3．3 社会调查方法 86

3．4 系统分析方法和政策科学 97

3．5 数学预备知识 103

3．6 计算机辅助信息分析 116

3．7 小结 122

第一部分总结 124

第二部分 信息相关分析技术 127

引言：广义相关分析 127

第4章 相关分析的基础 128

4．1 相关关系的基本概念 128

第4章 相关分析的基础 128

第二部分 信息相关分析技术 128

4．2 相关分析的类别和参数 132

4．3 相关分析的方法 140

4．4 小结 149

第5章 分解方法 151

第5章 分解方法 151

5．1 逻辑分类法 152

5．2 关联树法 155

5．3 关联表法 166

5．4 分解法的应用 172

5．5 小结 180

第6章 内容的相关分析 181

第6章 内容的相关分析 181

6．1 内容分析法 182

6．2 内容分析法的实例 188

6．3 引文分析法 197

6．4 聚类分析法 207

6．5 小结 213

第7章 可变量相关的统计分析 216

第7章 多变量相关的统计分析 216

7．1 通径分析法 217

7．2 主成分分析法 221

7．3 因子分析法 227

7．4 小结 238

第二部分总结 240

第三部分 信息预测技术 245

引言：未来研究的发展和方法 245

第三部分 信息预测技术 250

第8章 时间序列模型 250

第8章 时间序列模型 250

8．1 线性趋势外推 250

8．2 移动平均法（M方法） 253

8．3 指数平滑法（S方法） 260

8．4 指数增长模型 275

8．5 生长模型 279

8．6 时间序列分解法 297

8．7 小结 305

第9章 回归模型 310

第9章 回归模型 310

9．1 回归分析方法 310

9．2 一元线性回归 312

9．3 一元线性回归的实例 320

9．4 多元线性回归 334

9．5 多元线性回归的进一步分析 349

9．6 非线性回归 353

9．7 小结 360

第10章 德尔菲法 362

10．1 德尔菲法的思想和基本特点 362

第10章 德尔菲法 362

10．2 德尔菲法的实施 367

10．3 调查的数据处理和表达规范 376

10．4 经典德尔菲法的派生方法 390

10．5 小结 395

第三部分总结 397

第四部分 信息评估技术 401

引言：广义评估 401

第11章 评估的一般方法 405

11．1 测度、指标和标度 405

第四部分 信息评估技术 405

第11章 评估的一般方法 405

11．2 综合评分法 411

11．3 判断矩阵和评估模型 416

11．4 权重的确定方法 422

11．5 评估方法的综合应用 428

11．6 小结 444

第12章 技术经济评估 445

第12章 技术经济评估 445

12．1 技术评估 446

12．2 可行性研究 454

12．3 小结 466

13．1 层次分析法的思想和原理 467

第13章 层次分析法 467

第13章 层次分析法 467

13．2 层次分析法的实施 471

13．3 层次分析法的实例 481

13．4 小结 492

第四部分总结 494

各章主要参考文献 495

综合自测试题 504

附录 514

附录1 相关系数临界值表 514

附录2 F检验的临界值（Fa）表 515

附录3 150种预测方法名录 520