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應用統計(新形態教材)

  • 作者：編者:趙靜//卯越//楊雪|責編:苗慶波
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302702917
  • 出版日期：2025/09/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：215
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本教材系統地介紹了應用統計學的基本概念、原理和方法。全書共3篇7章，內容有統計推斷篇（包括統計學的基本概念及抽樣分佈、參數估計、假設檢驗），線性統計模型篇（包括方差分析與試驗設計、回歸分析）和多元統計分析篇（包括聚類分析與判別分析、主成分分析與因子分析）。各章配有知識圖譜、R軟體源程序和延伸閱讀電子資料；每章配有兩組習題，A組提升學生的理論基礎水平，B組訓練學生的應用能力。書後附有概率論基礎知識、分位數表和習題的部分參考答案。
    本教材既可作為高等院校理工類、經管類各專業研究生或高年級學生學習應用統計課程的參考教材，也可供在自然科學、社會科學、工程技術等諸多領域中用到統計科學的工作者參考。
作者介紹
編者:趙靜//卯越//楊雪|責編:苗慶波
目錄
緒論
  0.1  統計學的產生和發展
    0.1.1  統計學發展史
    0.1.2  我國的統計學教育
  0.2  現代統計學的性質和特點
第1篇  統計推斷
  第1章  統計學的基本概念及抽樣分佈
    1.1  統計學的基本概念
      1.1.1  總體與樣本
      1.1.2  樣本分佈
      1.1.3  統計量
    1.2  抽樣分佈
      1.2.1  x2分佈
      1.2.2  t分佈
      1.2.3  F分佈
    1.3  抽樣分佈定理
    1.4  統計分析軟體訓練
    小結
    習題
  第2章  參數估計
    2.1  點估計和估計量的求法
      2.1.1  矩估計法
      2.1.2  最大似然估計法
    2.2  估計量的評選標準
      2.2.1  無偏性
      2.2.2  有效性
      2.2.3  相合性
    2.3  參數的區間估計
      2.3.1  單個正態總體參數的區間估計
      2.3.2  兩個正態總體參數的區間估計
      2.3.3  大樣本下的區間估計
      2.3.4  單側置信區間
    2.4  統計分析軟體訓練
    小結
    習題
  第3章  假設檢驗
    3.1  假設檢驗的基本概念
      3.1.1  假設檢驗問題
      3.1.2  假設檢驗的基本思想
      3.1.3  假設檢驗的基本步驟
    3.2  參數假設檢驗
      3.2.1  正態總體參數的假設檢驗
      3.2.2  非正態總體參數的假設檢驗
    3.3  非參數假設檢驗
      3.3.1  總體分佈函數的假設檢驗
      3.3.2  獨立性的假設檢驗
      3.3.3  兩總體分佈比較的假設檢驗
    3.4  統計分析軟體訓練
    小結
    習題

第2篇  線性統計模型
  第4章  方差分析與試驗設計
    4.1  單因素方差分析
      4.1.1  單因素方差分析的基本思想
      4.1.2  單因素方差分析的過程
      4.1.3  多重比較
    4.2  兩因素方差分析
      4.2.1  無交互作用的兩因素方差分析
      4.2.2  有交互作用的兩因素方差分析
    4.3  正交試驗設計
      4.3.1  正交表
      4.3.2  正交試驗設計
    4.4  統計分析軟體訓練
    小結
    習題4
  第5章  回歸分析
    5.1  一元線性回歸分析
      5.1.1  一元線性回歸模型
      5.1.2  回歸參數的最小二乘估計
      5.1.3  顯著性檢驗
      5.1.4  預測與控制
    5.2  一元非線性回歸分析
    5.3  多元回歸分析
      5.3.1  多元線性回歸模型
      5.3.2  回歸參數的最小二乘估計
      5.3.3  顯著性檢驗
      5.3.4  預測
      5.3.5  多元非線性回歸分析
      5.3.6  復共線性
    5.4  逐步回歸分析
    5.5  Logistic回歸
    5.6  統計分析軟體訓練
    小結
    習題5
第3篇  多元統計分析
  第6章  聚類分析與判別分析
    6.1  聚類分析的基本原理
      6.1.1  距離與相似係數
      6.1.2  數據資料矩陣的標準化處理
    6.2  系統聚類法
      6.2.1  類間距離
      6.2.2  系統聚類法的步驟
    6.3  K-均值聚類法
      6.3.1  K-均值聚類法的基本思想
      6.3.2  選擇凝聚點與初始分類
      6.3.3  計算步驟
    6.4  判別分析的基本思想及意義
      6.4.1  判別分析的應用
      6.4.2  判別分析的意義
    6.5  距離判別

      6.5.1  馬氏距離
      6.5.2  兩總體的距離判別
      6.5.3  多總體的距離判別
      6.5.4  判別準則的評價
    6.6  Bayes判別
    小結
    習題
  第7章  主成分分析與因子分析
    7.1  主成分分析
      7.1.1  主成分分析的基本原理
      7.1.2  主成分分析的步驟及應用
    7.2  因子分析
      7.2.1  因子分析的數學模型
      7.2.2  因子載荷矩陣的估計方法
      7.2.3  因子旋轉
      7.2.4  因子得分
      7.2.5  因子分析的步驟及其他
    小結
    習題
部分習題答案
參考文獻
附錄  概率論基礎知識
附表  常用數理統計表
  附表1  標準正態分佈數表
  附表2  x2分佈上側分位數表
  附表3  t分佈上側分位數表
  附表4  F分佈上側分位數表
  附表5  Wilcoxon秩和檢驗臨界值表
  附表6  常用的完備型正交表

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