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大話統計學(基於R語言+中文統計工具溢彩實訓版全彩印刷)

  • 作者：陳文賢|責編:欒大成
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302593515
  • 出版日期：2022/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：370
人民幣：RMB 139 元      售價：元
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內容大鋼
    「統計學」是兼具數學計算與圖形可視化的課程，也是大數據、運籌學、數據挖掘、數據科學、統計計算、統計學習、機器學習、深度學習和人工智慧等技術的基礎學科。
    目前學習統計學的難點在於先學理論還是先學統計工具。統計學的理論體系龐雜而精密，學習起來枯燥艱辛；而如果從統計工具應用上手，則會有其他問題出現，所有的統計軟體（如SPSS），並非電腦輔助教學（CAI），它們並非「教你學會統計」，而是應該在「學會了統計」以後，再來用它。針對這個矛盾，本書將從零開始接觸統計學，利用自行開發的統計小工具配合理論學習，將其真正應用到工作中，穩步跟進大數據時代。
    本書內容前後連貫——從概率到抽樣，從描述到推斷，從檢驗到因果。全書思路清晰，用大量圖表將內容貫穿到一起。形式上有引言、觀念圖、流程圖、思維導圖、階層圖、分類圖、關聯圖、步驟圖、流程圖，以及因果表、比較表、決策法則表等。
    本書因圖表和數據可視化的需要，採用彩色印刷，不僅可以更好地展示統計圖表細節，更讓本書的各類流程圖、思維導圖等學習圖譜更精準易讀。
    本書專門的配套軟體《中文統計》是在Excel（2003—2016版本適用）環境下，安裝一個「載入項」，輸入統計資料，就可以得到統計結果。另外，本書提供PPT課件和代碼。
    本書適合所有想掌握統計學的讀者，也可以作為高校教材，由於內容較多，教師可自行選擇教學內容。
作者介紹
陳文賢|責編:欒大成
    陳文賢，美國加州大學伯克利分校工業工程博士，曾任台大信息管理系教授兼系主任、雪城Syracuse大學客座教授、澳大利亞悉尼科技大學UTS客座教授，德明財經科技大學信息管理系特聘教授。
目錄
第1章  總論
  1.1  統計是什麼
  1.2  統計學的基本概念
  1.3  統計學的分類
  1.4  抽樣誤差
  1.5  統計數據的收集
  1.6  變數與數據的衡量尺度
  1.7  數據的類型
  1.8  因果關係
  1.9  統計的應用步驟
  1.10  統計學與大數據比較
  1.11  本書流程圖
  1.12  本章思維導圖
  1.13  習題
第2章  描述統計
  2.1  描述統計
  2.2  統計表
  2.3  統計圖
  2.4  總量指標與相對指標
  2.5  平均指標、集中趨勢量數
  2.6  相對位置量數
  2.7  離差量數
  2.8  形態量數
  2.9  《中文統計》應用
  2.10  R語言應用
  2.11  本章流程圖
  2.12  本章思維導圖
  2.13  習題
第3章  概率理論
  3.1  試驗與樣本空間
  3.2  事件概率
  3.3  排列組合的公式
  3.4  事件概率的計算
  3.5  條件概率
  3.6  獨立事件與互斥事件
  3.7  貝葉斯公式
  3.8  《中文統計》應用
  3.9  R語言應用
  3.10  本章流程圖
  3.11  本章思維導圖
  3.12  習題
第4章  隨機變數概述
  4.1  隨機變數概述
  4.2  概率分佈函數與概率密度函數
  4.3  期望與方差
  4.4  雙隨機變數
  4.5  《中文統計》應用
  4.6  R語言應用
  4.7  本章流程圖
  4.8  本章思維導圖

  4.9  習題
第5章  概率分佈
  5.1  離散型隨機變數的概率分佈
  5.2  連續型隨機變數的概率分佈
  5.3  正態分佈概率的計算
  5.4  《中文統計》應用
  5.5  R語言應用
  5.6  本章流程圖
  5.7  本章思維導圖
  5.8  習題
第6章  抽樣理論
  6.1  隨機抽樣
  6.2  統計量
  6.3  抽樣平均與抽樣方差的概率分佈
  6.4  中心極限定理
  6.5  分層抽樣
  6.6  整群抽樣
  6.7  系統抽樣
  6.8  《中文統計》應用
  6.9  R語言應用
  6.10  本章流程圖
  6.11  本章思維導圖
  6.12  習題
第7章  統計估計
  7.1  估計量
  7.2  正態分佈平均數與方差的點估計
  7.3  總體平均數的區間估計
  7.4  總體比例的區間估計
  7.5  總體方差的區間估計
  7.6  抽樣的樣本量
  7.7  標準誤差
  7.8  《中文統計》應用
  7.9  R語言應用
  7.10  本章流程圖
  7.11  本章思維導圖
  7.12  習題
第8章  統計檢驗
  8.1  假設檢驗
  8.2  計算第一類錯誤與第二類錯誤
  8.3  假設檢驗的步驟與方法
  8.4  假設檢驗的樣本量
  8.5  總體平均數檢驗（方差已知）
  8.6  總體平均數檢驗（方差未知）
  8.7  總體比例檢驗
  8.8  總體方差檢驗
  8.9  《中文統計》應用
  8.10  R語言應用
  8.11  本章流程圖
  8.12  本章思維導圖
  8.13  習題

第9章  兩個總體估計檢驗
  9.1  因果與相關
  9.2  兩個總體參數的區間估計
  9.3  兩個總體平均數檢驗，方差已知
  9.4  兩個總體平均數檢驗，方差未知但相等
  9.5  兩個總體平均數檢驗，方差未知且不等
  9.6  兩個總體平均數檢驗，樣本是配對樣本
  9.7  兩個總體方差檢驗
  9.8  兩個總體比例檢驗
  9.9  《中文統計》應用
  9.10  R語言應用
  9.11  本章流程圖
  9.12  本章思維導圖
  9.13  習題
第10章  方差分析
  10.1  方差分析介紹
  10.2  單因素方差分析，樣本量相等
  10.3  單因素方差分析，樣本量不等
  10.4  多重比較法
  10.5  檢驗方差是否相等
  10.6  參數估計
  10.7  雙因素方差分析，無交互作用
  10.8  《中文統計》應用
  10.9  R語言應用
  10.10  本章流程圖
  10.11  本章思維導圖
  10.12  習題
第11章  回歸與相關分析
  11.1  回歸與相關分析的區別
  11.2  數學符號與關係式
  11.3  一元線性回歸分析參數的點估計
  11.4  相關分析
  11.5  檢驗自變數與因變數是否線性相關
  11.6  回歸與相關分析參數的區間估計與檢驗
  11.7  《中文統計》應用
  11.8  R語言應用
  11.9  本章流程圖
  11.10  本章思維導圖
  11.11  習題
第12章  分類數據分析
  12.1  卡方檢驗
  12.2  多項分佈卡方檢驗
  12.3  擬合優度檢驗，分佈的參數已知
  12.4  擬合優度檢驗，分佈的參數未知
  12.5  卡方檢驗獨立性與同構性
  12.6  中位數卡方檢驗
  12.7  兩總體獨立樣本比例檢驗
  12.8  McNemar檢驗-兩總體配對樣本比例檢驗
  12.9  《中文統計》應用
  12.10  R語言應用

  12.11  本章流程圖
  12.12  本章思維導圖
  12.13  習題
第13章  非參數統計分析
  13.1  非參數統計分析
  13.2  符號檢驗
  13.3  符號秩檢驗
  13.4  游程檢驗，檢驗隨機性
  13.5  Mann-Whitney檢驗
  13.6  Kruskal-Wallis檢驗
  13.7  Friedman檢驗
  13.8  Spearman秩相關係數
  13.9  《中文統計》應用
  13.10  R語言應用
  13.11  本章流程圖
  13.12  本章思維導圖
  13.13  習題
第14章  時間序列
  14.1  時間序列的分類
  14.2  水平分析與速度分析
  14.3  時間序列構成因素
  14.4  平穩型序列預測
  14.5  趨勢型序列預測
  14.6  季節指數分析
  14.7  時間序列預測方法：趨勢加季節
  14.8  時間序列預測方法：趨勢乘季節
  14.9  預測誤差
  14.10  指數平滑模型Holt Winter models
  14.11  自回歸模型Box-Jenkins（ARIMA）models
  14.12  《中文統計》應用
  14.13  R語言應用
  14.14  本章流程圖
  14.15  本章思維導圖
  14.16  習題
第15章  統計指數
  15.1  指數的意義與分類
  15.2  總指數的編製
  15.3  指數的性質
  15.4  指數體系與因素分析
  15.5  指數應用
  15.6  《中文統計》應用
  15.7  R語言應用
  15.8  本章流程圖
  15.9  本章思維導圖
  15.10  習題
第16章  總複習
  16.1  統計問題分類
  16.2  誤差名詞說明
  16.3  參數與統計量
  16.4  統計概念複習

附圖A.1  概率分佈關聯圖
附表A.1  正態分佈概率表
參考文獻

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