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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