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統計學

作者：編者:李濤//劉鑫//吳潔//馮興東|責編:王美玲
出版社：中國人民大學
ISBN：9787300327679

出版日期：2024/05/01
裝幀：平裝
頁數：264

人民幣：RMB 49 元售價：元

內容大鋼

    本書不僅深入剖析了統計學的核心原理，而且將理論與實踐緊密結合，凸顯了獨特的經管特色。我們側重於將統計學知識與實際經濟、管理問題相融合，通過生動的案例分析，使讀者能夠直觀理解統計學的各項技術，並學會如何在真實場景中靈活應用。
    此外，本書緊跟數據分析的時代潮流，重點介紹了統計軟體尺的使用。為了讓讀者能夠更加自如地應對數據分析的挑戰，我們特別引入了先進的編程技術，以及大語言模型這一人工智慧領域的傑出成果。這不僅為讀者提供了實時的問題解答和學習支持，還極大地提升了學習效率。
    值得一提的是，本書堅持「實踐出真知」的教學理念。我們為學習者準備了豐富的實際案例和練習題，鼓勵他們通過不斷的實踐來鞏固和深化對統計學方法的理解與掌握。這種學以致用的方式將有助於讀者在未來的職業生涯中更好地運用統計學知識來解決實際問題

作者介紹

編者:李濤//劉鑫//吳潔//馮興東|責編:王美玲

第1章  數據的收集與抽樣
  1.1  總體與樣本
    1.1.1  數據
    1.1.2  抽樣方法
  1.2  抽樣方法在大數據時代的應用
  課後習題
第2章  數據的整理與可視化
  2.1  數據的分類
  2.2  數據的整理
    2.2.1  定性數據的整理
    2.2.2  定量數據的整理
  2.3  描述性度量
    2.3.1  集中趨勢的度量
    2.3.2  離散程度的度量
    2.3.3  分佈形態的度量
    2.3.4  兩個變數關係的描述
  2.4  數據的可視化
    2.4.1  定性數據的可視化
    2.4.2  定量數據的可視化
    2.4.3  變數關係的可視化
  課後習題41
第3章  抽樣分佈
  3.1  統計量與抽樣分佈
  3.2  統計學中常用的幾種重要分佈
    3.2.1  正態分佈
    3.2.2  χ2分佈
    3.2.3  t分佈
    3.2.4  F分佈
  3.3  均值的抽樣分佈
    3.3.1  正態總體抽樣
    3.3.2  非正態總體抽樣與中心極限定理
  3.4  比例的抽樣分佈
  3.5  方差的抽樣分佈
  課後習題
第4章  參數估計
  4.1  參數估計的基本原理
    4.1.1  估計量與估計值
    4.1.2  估計量的評價標準
  4.2  點估計與區間估計
    4.2.1  點估計
    4.2.2  區間估計
  4.3  單個總體參數的置信區間
    4.3.1  總體均值的置信區間
    4.3.2  總體比例的置信區間
    4.3.3  總體方差的置信區間
  4.4  兩個總體參數的置信區間
    4.4.1  兩個總體均值之差的置信區間
    4.4.2  兩個總體比例之差的置信區間
    4.4.3  兩個總體方差之比的置信區間
  4.5  樣本量的確定

  課後習題
第5章  假設檢驗
  5.1  假設檢驗的基本原理
  5.2  總體均值的檢驗
    5.2.1  單個總體均值的檢驗
    5.2.2  兩個總體均值之差的檢驗
  5.3  總體比例的檢驗
    5.3.1  單個總體比例的檢驗
    5.3.2  兩個總體比例之差的檢驗
  5.4  總體方差的檢驗
    5.4.1  單個總體方差的檢驗
    5.4.2  兩個總體方差之比的檢驗
  課後習題
第6章  方差分析
  6.1  方差分析引論
    6.1.1  方差分析的思想及基本概念
    6.1.2  方差分析的基本假定及檢驗
  6.2  單因子方差分析
    6.2.1  數據結構及問題表述
    6.2.2  方差分解原理及F檢驗
    6.2.3  多重比較
  6.3  雙因子方差分析
    6.3.1  無交互作用的雙因子方差分析
    6.3.2  有交互作用的雙因子方差分析
  課後習題
第7章  列聯表分析
  7.1  列聯表的獨立性檢驗
  7.2  列聯表的齊性檢驗
  7.3  相關性度量
  課後習題
第8章  線性回歸分析
  8.1  簡單線性回歸
    8.1.1  模型的建立
    8.1.2  最小二乘估計
    8.1.3  最小二乘估計的性質
    8.1.4  回歸係數的統計推斷
    8.1.5  置信與預測區間
  8.2  多元線性回歸
    8.2.1  多元線性回歸模型
    8.2.2  回歸係數的統計推斷
    8.2.3  置信與預測區間
  8.3  回歸模型的評估
    8.3.1  回歸方程的顯著性檢驗
    8.3.2  決定係數
  8.4  殘差分析
  8.5  變數選擇
  課後習題
第9章  邏輯回歸
  9.1  二分類變數的邏輯回歸模型
  9.2  回歸係數的含義

  9.3  回歸係數的估計以及統計推斷
  9.4  擬合方程的評價
  課後習題
第10章  時間序列
  10.1  時間序列的種類和編製方法
    10.1.1  時間序列的種類
    10.1.2  時間序列的編製方法
  10.2  時間序列的描述性統計
    10.2.1  圖形展示
    10.2.2  數字描述
  10.3  時間序列的預測
  10.4  平穩時間序列預測
  10.5  非平穩時間序列預測
    10.5.1  時間序列的分解
    10.5.2  線性與非線性趨勢的預測
    10.5.3  時間序列的分解與預測
  課後習題
第11章  指數
  11.1  指數的概念和種類
    11.1.1  指數的概念
    11.1.2  指數的分類
    11.1.3  指數編製中的問題
  11.2  總指數編製方法
    11.2.1  簡單指數
    11.2.2  加權指數
  11.3  指數體系
    11.3.1  總量指數體系
    11.3.2  平均數變動因素分解
  11.4  綜合評價指數
  11.5  幾種常見的指數
    11.5.1  居民消費價格指數
    11.5.2  股票價格指數
  課後習題
第12章  案例分析
    12.1PM2.5  濃度時間序列分析及其季節效應剝離——以上海市某監測站點為例
    12.1.1  案例背景
    12.1.2  數據來源
    12.1.3  描述性分析
    12.1.4  時間序列分解
  12.2  基於邏輯回歸的銀行理財產品的潛在購買客戶預測
    12.2.1  案例背景
    12.2.2  數據來源
    12.2.3  描述性分析
    12.2.4  邏輯回歸模型建模與分析
    12.2.5  結語
  12.3  基於股票價格指數的統計指標測算和預測
    12.3.1  案例背景
    12.3.2  數據來源
    12.3.3  數據預處理
    12.3.4  自回歸移動平均模型

    12.3.5  結語
  12.4  全社會用電量的影響因素分析與預測
    12.4.1  案例背景
    12.4.2  數據來源和變數說明
    12.4.3  描述性分析
    12.4.4  線性回歸建模分析
    12.4.5  全社會用電量預測分析
附錄A  概率基礎
  A.1  隨機實驗與隨機事件
  A.2  隨機事件的概率
  A.3  隨機變數及其分佈
    A.3.1  隨機變數的概率分佈
    A.3.2  隨機變數的數字特徵
  A.4  常見的概率分佈
附錄B  R語言簡介
  B.1  基本語法
  B.2  DataFrame類
  B.3  List類
  B.4  R函數
  B.5  控制語句和循環語句
  B.6  讀入與輸出數據
  B.7  幾個常用的R軟體包
    B.7.1  ggplot2
    B.7.2  rmarkdown
    B.7.3  shiny
附錄C  上海財經大學統計與管理學院大語言模型簡介與應用
  C.1  大模型發展、現狀與應用
    C.1.1  大模型的發展歷程
    C.1.2  大模型的現狀
    C.1.3  大模型的應用
  C.2  統計學大模型構建簡述
    C.2.1  統計學大模型構建意義
    C.2.2  統計學大模型結果展示
參考文獻

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