简介
目录
章 绪论
节 统计学的发展与统计思维
第二节 数据及其类型
第三节 数据的收集与数据误差
第四节 调查问卷的设计
本章要点
录1
思考与练习
第二章 数据的基本分析
节 用统计量概括数据
第二节 用图形展示数据
本章要点
录2
思考与练习
第三章 简单统计推断
节 统计推断基础
第二节 参数估计
第三节 假设检验
第四节 非参数检验
本章要点
录3
思考与练习
第四章 变量之间的关系
节 定性变量之间的相关
第二节 定量变量之间的相关
第三节 Kendall协同系数
第四节 偏相关
本章要点
录4
思考与练习
第五章 回归分析
节 一元线性回归
第二节 多元线性回归
第三节 哑变量回归
本章要点
思考与练习
第六章 时间序列分析
节 时间序列的构成与预测
第二节 自回归整合移动平均模型
第三节 自回归整合移动平均模型建模实例
本章要点
录6
思考与练习
第七章 因子分析
节 因子分析模型
第二节 主成分法
第三节 因子分析的步骤
本章要点
录7
思考与练习
第八章 聚类分析
节 聚类分析的基本原理
第二节 聚类
第三节 K一均值聚类
本章要点
录8
思考与练习
第九章 现代统计模型
节 数据挖掘概述
第二节 人工神经网络模型
第三节 粗糙集理论
第四节 数据挖掘模型的应用实例
本章要点
思考与练习
参考文献
随书数据清单
节 统计学的发展与统计思维
第二节 数据及其类型
第三节 数据的收集与数据误差
第四节 调查问卷的设计
本章要点
录1
思考与练习
第二章 数据的基本分析
节 用统计量概括数据
第二节 用图形展示数据
本章要点
录2
思考与练习
第三章 简单统计推断
节 统计推断基础
第二节 参数估计
第三节 假设检验
第四节 非参数检验
本章要点
录3
思考与练习
第四章 变量之间的关系
节 定性变量之间的相关
第二节 定量变量之间的相关
第三节 Kendall协同系数
第四节 偏相关
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思考与练习
第五章 回归分析
节 一元线性回归
第二节 多元线性回归
第三节 哑变量回归
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思考与练习
第六章 时间序列分析
节 时间序列的构成与预测
第二节 自回归整合移动平均模型
第三节 自回归整合移动平均模型建模实例
本章要点
录6
思考与练习
第七章 因子分析
节 因子分析模型
第二节 主成分法
第三节 因子分析的步骤
本章要点
录7
思考与练习
第八章 聚类分析
节 聚类分析的基本原理
第二节 聚类
第三节 K一均值聚类
本章要点
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思考与练习
第九章 现代统计模型
节 数据挖掘概述
第二节 人工神经网络模型
第三节 粗糙集理论
第四节 数据挖掘模型的应用实例
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