图书介绍
统计学方法与案例应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 石娟编著 著
- 出版社： 北京：科学出版社
- ISBN：9787030543054
- 出版时间：2017
- 标注页数：160页
- 文件大小：23MB
- 文件页数：170页
- 主题词：
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 统计学的概念及应用领域1
1.1.1 统计学的概念1
1.1.2 统计学的应用领域2
1.2 统计学的性质及特点3
1.2.1 统计学的性质3
1.2.2 统计学的特点4
1.3 统计中的几个基本概念4
1.3.1 统计总体与样本4
1.3.2 参数与统计量5
1.3.3 变量与数据文件5
第2章 统计学基础6
2.1 统计数据的收集与整理6
2.1.1 统计数据的来源8
2.1.2 统计数据的类型9
2.1.3 数据收集的方法9
2.1.4 问卷设计9
2.2 统计数据的描述度量9
2.2.1 度量中心趋势的指标9
2.2.2 度量离散程度的指标11
2.2.3 度量偏斜程度的指标13
2.3 随机变量与概率分布14
2.3.1 离散型概率分布14
2.3.2 连续型概率分布16
2.4 参数估计17
2.4.1 参数估计的基本概念17
2.4.2 点估计18
2.4.3 区间估计18
2.5 假设检验19
2.5.1 假设检验的原理19
2.5.2 总体均值的检验20
2.5.3 总体成数的检验21
第3章 方差分析23
3.1 方差分析基本原理及相关概念23
3.1.1 基本原理及假设23
3.1.2 相关概念26
3.2 单因素方差分析27
3.2.1 单因素方差分析的基本思想27
3.2.2 单因素方差分析的步骤27
3.2.3 单因素方差分析的实际应用34
3.3 多因素方差分析的基本思想及步骤34
3.4 方差分析的SPSS操作步骤及结果分析39
3.4.1 单因素方差分析的SPSS操作步骤及结果分析39
3.4.2 多因素方差分析的SPSS操作步骤及结果分析41
第4章 卡方检验48
4.1 卡方检验的基本原理48
4.2 列联表分析48
4.3 一致性检验50
4.4 卡方检验的实际应用52
4.5 卡方检验的SPSS操作步骤及结果分析52
4.5.1 SPSS操作步骤53
4.5.2 结果分析54
第5章 一元线性回归55
5.1 一元线性回归模型的基本思想55
5.2 一元线性回归模型的求法及步骤57
5.2.1 研究目的57
5.2.2 基本假设58
5.2.3 参数估计58
5.2.4 最小二乘估计量61
5.2.5 统计检验63
5.3 一元线性回归模型显著性检验64
5.3.1 t检验64
5.3.2 F检验65
5.3.3 相关系数的显著性检验66
5.3.4 样本决定系数67
5.4 一元线性回归模型的实际应用67
5.5 一元线性回归的SPSS操作步骤及结果分析68
5.5.1 SPSS操作步骤68
5.5.2 结果分析72
第6章 多元线性回归73
6.1 多元线性回归模型的基本思想73
6.2 多元线性回归模型显著性检验73
6.2.1 回归方程的显著性检验73
6.2.2 回归系数的显著性检验和置信区间估计74
6.3 多元线性回归模型的求法及步骤75
6.3.1 研究目的75
6.3.2 模型设定75
6.3.3 估计参数76
6.3.4 模型检验77
6.3.5 消除多重共线性77
6.4 多元线性回归模型的实际应用79
6.5 多元线性回归的SPSS操作步骤及结果分析81
6.5.1 SPSS操作步骤81
6.5.2 结果分析84
第7章 聚类分析85
7.1 聚类分析的基本思想85
7.2 聚类分析的分类85
7.2.1 系统聚类法85
7.2.2 快速聚类法85
7.3 聚类分析的距离和相似系数（相似度的度量）85
7.3.1 样本点间距离的计算方法86
7.3.2 相似系数87
7.4 系统聚类分析88
7.4.1 系统聚类的步骤88
7.4.2 类间距的计算方法88
7.5 快速聚类分析92
7.6 聚类分析的实际应用93
7.7 聚类分析的SPSS操作步骤及结果分析93
7.7.1 SPSS操作步骤93
7.7.2 结果分析94
第8章 判别分析101
8.1 判别分析的基本思想101
8.2 判别分析的分类101
8.2.1 距离判别法101
8.2.2 贝叶斯判别105
8.2.3 费希尔判别法107
8.3 判别分析的实际应用109
8.4 判别分析的SPSS操作步骤及结果分析110
8.4.1 SPSS操作步骤110
8.4.2 结果分析113
第9章 主成分分析法116
9.1 主成分分析的基本理论116
9.2 主成分分析的步骤118
9.2.1 计算协方差矩阵119
9.2.2 求特征值及特征向量120
9.2.3 选择主成分120
9.2.4 计算主成分得分121
9.3 主成分分析的实际应用122
9.4 主成分分析的SPSS操作步骤及结果分析123
9.4.1 SPSS操作步骤123
9.4.2 结果分析125
第10章 因子分析129
10.1 因子分析的基本思想129
10.2 因子分析的步骤130
10.2.1 确认待分析的原变量是否适合作因子分析130
10.2.2 因子分析的数学模型131
10.2.3 构造因子变量132
10.2.4 计算因子变量得分133
10.3 因子分析的实际应用134
10.4 因子分析的SPSS操作步骤及结果分析134
10.4.1 SPSS操作步骤134
10.4.2 结果分析138
第11章 时间序列分析142
11.1 时间序列模型的基本思想142
11.2 时间序列模型的数据处理143
11.2.1 替换缺失值143
11.2.2 定义时间变量144
11.2.3 时间序列平稳化144
11.3 时间序列模型的分析指标145
11.3.1 时间序列分析的水平指标145
11.3.2 时间序列分析的速度指标146
11.4 时间序列模型的估计与预测148
11.4.1 趋势外推法148
11.4.2 移动平均预测149
11.4.3 指数平滑预测150
11.4.4 预测误差模型150
11.5 时间序列模型的SPSS操作步骤及结果分析151
11.5.1 SPSS操作步骤151
11.5.2 结果分析159
参考文献160