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结构方程模型在认知老化及其影响因素研究中的应用

缩略词表第6-8页
中文摘要第8-11页
Abstract第11-15页
第一章 前言第16-21页
    1.1 研究背景第16-17页
    1.2 研究现状第17-18页
    1.3 研究内容第18页
    1.4 课题意义第18-19页
    1.5 研究方法第19-20页
    1.6 论文结构第20-21页
第二章 背景知识简介第21-32页
    2.1 结构方程模型第21-30页
        2.1.1 基本概念第21-23页
        2.1.2 分析步骤第23-28页
        2.1.3 多组结构方程模型第28-29页
        2.1.4 多水平结构方程模型第29-30页
    2.2 分段线性回归分析模型第30-31页
    2.3 本章小结第31-32页
第三章 数据来源、整理、统计描述与预分析第32-50页
    3.1 数据来源第32页
    3.2 数据整理第32-38页
    3.3 统计描述第38-41页
        3.3.1 定量变量统计描述第38-39页
        3.3.2 定性变量统计描述第39-41页
    3.4 数据预分析第41-49页
        3.4.1 线性回归分析初筛影响因素第41-43页
        3.4.2 分段线性回归分析探索认知变化关键期第43-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第四章 结构方程模型在单领域认知观测数据中的应用第50-83页
    4.1 单领域结构方程模型基本情况描述第50-53页
    4.2 记忆单领域结构方程模型的构建第53-61页
        4.2.1 单组结构方程模型的构建第53-55页
        4.2.2 多组结构方程模型的构建第55-61页
    4.3 视空间单领域结构方程模型的构建第61-67页
        4.3.1 单组结构方程模型的构建第61-62页
        4.3.2 多组结构方程模型的构建第62-67页
    4.4 工作记忆单领域结构方程模型的构建第67-74页
        4.4.1 单组结构方程模型的构建第67-68页
        4.4.2 多组结构方程模型的构建第68-74页
    4.5 加工速度单领域结构方程模型的构建第74-81页
        4.5.1 单组结构方程模型的构建第74-76页
        4.5.2 多组结构方程模型的构建第76-81页
    4.6 本章小结第81-83页
第五章 结构方程模型在多领域认知观测数据中的应用第83-100页
    5.1 多领域结构方程模型基本情况描述第83-84页
    5.2 多领域结构方程模型的构建第84-99页
        5.2.1 多领域验证性因子模型的构建第84-87页
        5.2.2 引入领域间相互作用的结构方程模型第87-89页
        5.2.3 引入影响因素及领域间相互作用的结构方程模型第89-94页
        5.2.4 多组结构方程模型的构建第94-99页
    5.3 本章小结第99-100页
第六章 多水平结构方程模型在单领域以及多领域认知观测数据中的应用第100-113页
    6.1 多水平结构方程模型基本情况描述第100-103页
    6.2 单领域多水平结构方程模型的构建第103-109页
        6.2.1 记忆单领域多水平结构方程模型的构建第103-106页
        6.2.2 视空间单领域多水平结构方程模型的构建第106-107页
        6.2.3 工作记忆单领域多水平结构方程模型的构建第107-109页
    6.3 多领域多水平结构方程模型的构建第109-112页
    6.4 本章小结第112-113页
第七章 总结与展望第113-121页
    7.1 本研究主要工作第113页
    7.2 结果和结论第113-115页
    7.3 创新点第115-116页
    7.4 讨论第116-119页
    7.5 课题展望第119-121页
参考文献第121-129页
附录 本课题部分程序第129-139页
文献综述第139-153页
    参考文献第149-153页
代表论著第153-164页
个人简历第164-167页
致谢第167页

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