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應用數理統計(高等院校理工類規劃教材)

  • 作者：編者:劉志華|責編:王小瑩
  • 出版社：北京郵電大學
  • ISBN：9787563569656
  • 出版日期：2023/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：177
人民幣：RMB 36 元      售價：元
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內容大鋼
    應用數理統計是一門搜集、整理、分析和解釋統計數據的方法論學科，用於探索統計數據內在的數量規律性。本書內容分為8章，各個章節都使用實例來引入主題，並把統計概念、演算法原理和一些非常實際的問題聯繫在一起進行講解。每章後面都有與概念和計算有關的習題，這些習題能使讀者更深刻地理解內容。同時，這種安排也使得本書適用於知識水平不同的、具有不同要求的各類讀者。本書從解決實際問題的角度設計調查統計方案或基於科研試驗進行數據收集，並利用SPSS軟體的強大功能，分析數據、解釋結果、講解演算法。本書注重提高學生統計學文化素養，旨在使學生在獲得第一手試驗數據后，學會用統計學的眼光觀察現實、構造模型、應用統計知識對數據進行數理分析、挖掘數據中包含的諸多重要信息，並讓學生理解演算法的由來，從而進行科研探索和知識交流。
    本書可作為理工科各專業本科生和研究生的教材或參考書，也可作為經濟類和管理類各專業本科生的教材或參考書，還可作為各領域的實際工作者學習統計方法的參考書。
作者介紹
編者:劉志華|責編:王小瑩
目錄
第1章  數理統計學概述
  1.1  數理統計學簡介
  1.2  數理統計學的發展歷史
  1.3  數理統計學的研究步驟
  1.4  數理統計學的應用領域
  1.5  數理統計學中的應用數理統計
    1.5.1  應用數理統計課程的特點
    1.5.2  應用數理統計中常用的軟體
  習題1
第2章  數據與數據的獲取
  2.1  總體、個體、變數與數據
  2.2  數據類型
    2.2.1  數據測度的分類
    2.2.2  不同測度類型數據的用途特點
  2.3  獲得數據的抽樣方法、調查方法與問卷設計方法
    2.3.1  常用的抽樣方法
    2.3.2  常用的調查方法
    2.3.3  問卷設計方法
  習題2
第3章  SPSS概述和樣本數據的描述統計分析
  3.1  使用SPSS的基礎知識
    3.1.1  SPSS的啟動與退出
    3.1.2  定義變數
    3.1.3  輸入數據
    3.1.4  保存數據
    3.1.5  讀入數據
    3.1.6  編輯數據
    3.1.7  生成新變數
    3.1.8  合併數據文件
  3.2  樣本數據的基本特徵分析：集中趨勢的統計量
    3.2.1  SPSS的頻率模塊
    3.2.2  數據的集中趨勢測度值的計算方法
  3.3  樣本數據的離散特徵分析
    3.3.1  SPSS操作示例
    3.3.2  對樣本數據離散特徵的描述
  3.4  樣本數據特徵的圖形表示
    3.4.1  散點圖
    3.4.2  表示頻數和頻率的餅圖與條形圖
    3.4.3  表示刻度級數據的莖葉圖、直方圖
    3.4.4  樣本數據的綜合表達：箱形圖
  習題3
第4章  分佈與參數估計
  4.1  統計量與統計量的分佈
    4.1.1  統計量的定義
    4.1.2  基於標準正態分佈的幾個重要統計量的分佈
    4.1.3  基於一般正態分佈的幾個重要統計量的分佈
  4.2  參數估計：點估計
    4.2.1  SPSS的點估計示例
    4.2.2  點估計與判斷點估計的優劣標準
  4.3  參數估計：區間估計

    4.3.1  SPSS的區間估計示例
    4.3.2  區間估計的理論分析
  4.4  樣本容量的確定
  習題4
第5章  參數假設檢驗
  5.1  基本概念
    5.1.1  假設檢驗的研究問題
    5.1.2  假設檢驗的思路
  5.2  情況一：單樣本Z檢驗
    5.2.1  雙尾單樣本Z檢驗
    5.2.2  單尾單樣本Z檢驗
  5.3  情況二和情況三：單樣本t檢驗、方差的檢驗
    5.3.1  SPSS的單尾單樣本t檢驗示例
    5.3.2  單尾單樣本?檢驗的理論解釋
    5.3.3  期望未知對正態總體方差的假設檢驗
  5.4  情況四?情況七：獨立樣本?檢驗
    5.4.1  SPSS的獨立樣本t檢驗示例
    5.4.2  兩個正態總體的獨立樣本t檢驗的理論分析
  5.5  情況八：配對樣本t檢驗、大樣本檢驗、0-1總體檢驗
    5.5.1  配對樣本?檢驗
    5.5.2  大樣本檢驗
    5.5.3  0-1總體檢驗
  習題5
第6章  方差分析
  6.1  單因素方差分析
    6.1.1  單因素方差分析問題引人
    6.1.2  單因素方差分析的原理
    6.1.3  單因素方差分析的SPSS操作
  6.2  無重複試驗的雙因素方差分析
    6.2.1  無重複實驗的雙因素方差分析問題引入
    6.2.2  無重複雙因素方差分析演算法的步驟
  6.3  有重複試驗的雙因素方差分析
    6.3.1  有重複試驗的雙因素方差分析問題引入
    6.3.2  有重複雙因素方差分析演算法的步驟
  習題6
第7章  相關分析
  7.1  相關分析的概念
    7.1.1  相關係數的種類
    7.1.2  散點圖
    7.1.3  相關強度的表達
  7.2  簡單線性相關
    7.2.1  簡單線性相關問題引入
    7.2.2  線性相關分析的原理
    7.2.3  線性相關分析的SPSS操作
  7.3  偏相關
    7.3.1  偏相關問題引入
    7.3.2  偏相關分析的演算法步驟
  7.4  等級相關
    7.4.1  等級相關問題引入
    7.4.2  等級相關分析的演算法步驟

  7.5  非線性相關
    7.5.1  非線性相關問題引入
    7.5.2  非線性相關分析的演算法步驟
  7.6  至少有一個變數是二值名義級的相關
    7.6.1  問題引入
    7.6.2  演算法原理
  習題7
第8章  回歸分析
  8.1  輸入式線性回歸
    8.1.1  輸入式線性回歸問題引入
    8.1.2  定義
    8.1.3  擬合優度的度量
    8.1.4  兩個假設檢驗
  8.2  逐步回歸
    8.2.1  逐步回歸問題引入
    8.2.2  逐步回歸的原理
  8.3  線性回歸中的虛擬解釋變數問題
    8.3.1  虛擬解釋變數問題引入
    8.3.2  解釋變數是虛擬解釋變數的情況
    8.3.3  解釋變數是順序級變數的情況
  8.4  曲線回歸與SPSS應用
  習題8
參考文獻

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