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統計學:從數據到結論

包郵 統計學:從數據到結論

作者:吳喜之
出版社:中國統計出版社出版時間:2009-09-01
開本: 18 頁數: 321
讀者評分:5分1條評論
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統計學:從數據到結論 版權信息

  • ISBN:9787503758010
  • 條形碼:9787503758010 ; 978-7-5037-5801-0
  • 裝幀:暫無
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:

統計學:從數據到結論 本書特色

《統計學:從數據到結論(第3版)》是全國統計教材編審委員會“十一五”規劃教材。

統計學:從數據到結論 內容簡介

本書內容包括:一些基本概念;數據的收集;數據的描述;機會的度量:概率和分布;簡單統計推斷:總體參數的估計等。

統計學:從數據到結論 目錄

**章 一些基本概念1.1 統計是什么?1.2 現實中的隨機性和規律性,概率和機會1.3 變量和數據1.4 變量之間的關系1.5 統計、計算機與統計軟件1.6 小結1.7 習題第二章 數據的收集2.1 數據是怎樣得到的?2.2 個體、總體和樣本2.3 收集數據時的誤差2.4 抽樣調查和一些常用的方法2.5 計算機中常用的數據形式2.6 小結2.7 習題第三章 數據的描述3.1 如何用圖來表示數據?3.2 如何用少量數字來概括數據?3.3 小結3.4 習題第四章 機會的度量:概率和分布4.1 得到概率的幾種途徑4.2 概率的運算4.3 變量的分布4.4 抽樣分布、中心極限定理4.5 用小概率事件進行判斷4.6 小結4.7 習題第五章 簡單統計推斷:總體參數的估計5.1 用估計量估計總體參數5.2 點估計5.3 區間估計5.4 關于置信區間的注意點5.5 小結5.6 習題第六章 簡單統計推斷:總體參數的假設檢驗6.1 假設檢驗的過程和邏輯6.2 對于正態總體均值的檢驗6.3 對于比例的檢驗6.4 從一個例子說明“接受零假設”的說法不妥6.5 小結6.6 習題第七章 變量之間的關系:回歸分析和方差分析7.1 問題的提出7.2 定量變量的相關7.3 定量變量的線性回歸分析7.4 自變量中有定性變量的回歸7.5 實驗數據的回歸和方差分析7.6 Logistic回歸7.7 小結7.8 習題第八章 列聯表c。檢驗和對數線性模型8.1 列聯表數據8.2 二維列聯表的獨立性檢驗8.3 高維列聯表和多項分布對數線性模型8.4 Poisson對數線性模型8.5 小結8.6 習題第九章 尋找多個變量的代表:主成分分析和因子分析9.1 主成分分析9.2 因子分析9.3 因子分析和主成分分析的一些注意事項9.4 小結9.5 習題第十章 把對象分類:聚類分析10.1 如何度量距離遠近?10.2 事先要確定分多少類:K均值聚類10.3 事先不用確定分多少類:分層聚類10.4 處理連續和分類變量混合的大數據集:兩步聚類10.5 聚類要注意的問題10.6 小結10.7 習題第十一章 把對象歸到已知的類中:判別分析11.1 判別分析方法11.2 判別分析要注意什么11.3 小結11.4 習題第十二章 兩組變量之間的相關:典型相關分析12.1 兩組變量的相關問題12.2 典型相關分析12.3 小結12.4 習題第十三章 行變量和列變量的關系:對應分析13.1 對應分析方法13.2 小結13.,3習題第十四章 隨時間變化的對象:時間序列分析14.1 時間序列的組成部分14.2 指數平滑14.3 Box——Jenkins方法:ARIMA模型14.4 小結14.5 習題第十五章 總體分布未知時的檢驗:非參數檢驗方法15.1 關于非參數檢驗的一些常識15.2 單樣本檢驗15.3 兩獨立樣本檢驗15.4 關于多個獨立樣本的檢驗15.5 多個相關樣本的檢驗15.6 列聯表某一變量各水平比例的檢驗問題15.7 小結15.8 習題第十六章 生存分析簡介16.1 對生命數據的簡單描述16.2 回歸:Cox比例危險模型16.3 小結16.4 習題第十七章 指數簡介17.1 指數漫談17.2 價格指數17.3 數量指數(生活標準指數)17.4 總花費指數17.5 一兩個常見的經濟指數17.6 小結
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統計學:從數據到結論 節選

《統計學:從數據到結論(第3版)》內容簡介:不知讀者們是否意識到,統計已經滲入到人們的社會、生活、工作等各個領域。每天新聞媒介報道的各個方面都離不開各種統計數據和各種分析與預測。人們可能對于這些統計內容覺得習以為常,也可能會有一些好奇或神秘感。由于國情不同,統計的地位與人們對統計的看法也不同。在發達國家,一般民眾覺得統計學和數學類似,是一門高不可攀但極易找到滿意工作的學問。在中國,又有一些人認為統計就是處理政府報表的職業。但自從中國向世界開放之后,越來越明確的一點是,沒有什么學科或領域能夠真正離開統計。

統計學:從數據到結論 相關資料

4.這個關系是否帶有普遍性?也就是說,僅僅對這一個企業,在這一段時間有這樣的關系,還是對于其它企業在其它時間也有類似的規律?這里的數據還遠遠不足以回答這個問題。可能需要考慮更多的變量和收集更多的數據。一般來說,人們希望能夠從一些特殊的樣本.,得到普遍的結論,以利于預測。5.這個關系是不是因果關系?這個問題可能永遠不能準確地回答。實際上,銷售額的增加很可能有多方面因素,比如產品的改善,銷售渠道的暢通,員工的管理,成本的降低,整個經濟的改善,購買力的提高等等,說不定廣告根本不起多大的作用,這種關系僅僅是巧合而已。嚴格來說,只有排除了所有可能的影響因素之后,才能討論余下變量之間的因果關系。而這種排除在實際生活中是幾乎不可能的。雖然如此,在可控制的試驗中,特別是科學試驗中,還是容易找到必要的因果關系的。但是,一般來說,變量之間有關系這個事實并不意味著一定存在明確的因果關系。比如肺癌和吸煙肯定是相關的,但是,有人認為由于某種不明原因或其他一些變量造成了這二者同時出現,至少,吸煙并不是得肺癌的充分條件。再例如,任何和時間有關的變量,都有可能有某種相關,比如一個嬰兒的體重增長,和同時期的國民經濟的增長就很可能相關,但沒有人會認真建立嬰兒的增長和經濟增長的模型(當然不妨試試)。然而,只要有關系,即使不是因果關系也不妨礙人們利用這種關系來進行推斷。也有人認為,較早發生的事件為原因,而后發生事件為結果,但公雞打鳴在先,太陽升起在后、地震先兆在前,地震在后,這都不能說明發生的時間先后能夠成為判斷因果關系的依據。上面列出的這些問題并不是一成不變的,也不是每個問題都需要回答或者能夠得到答案的。一切根據實際需要和手中掌握的數據而定。簡單的辦法(諸如上面的散點圖)往往不一定能夠給出滿意的答案,這就需要更多的工具和手段來進行數值分析,以得到更加嚴格和精確的解答。

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