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實用統計學(在SPSS與Python上的對照實現高等院校經濟類專業互聯網+創新規劃教材)

  • 作者：編者:庄紀林|責編:趙天思
  • 出版社：北京大學
  • ISBN：9787301363553
  • 出版日期：2026/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：454
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書在介紹實用統計學基本概念、基礎理論、基本問題處理方法的基礎上，分別在SPSS和Python上對照處理實用統計問題。
    本書內容共分為9章，涵蓋了概率論基礎、統計學基本概念、參數估計、參數假設檢驗、回歸分析、方差分析與協方差分析、非參數假設檢驗、相關與秩相關分析、分類數據分析。
    本書可作為非數學類專業本科高年級學生的選修課教材或作為非數學類專業碩士研究生的數理統計教材，也可作為數理統計應用工作者的參考書籍。
作者介紹
編者:庄紀林|責編:趙天思
目錄
第1章  概率論基礎
  1.1  隨機事件與概率
    1.1.1  隨機試驗與樣本空間
    1.1.2  隨機事件
    1.1.3  概率
    1.1.4  條件概率
    1.1.5  獨立性
  1.2  隨機變數及其分佈
    1.2.1  隨機變數
    1.2.2  離散型隨機變數及其分佈律
    1.2.3  連續型隨機變數及其概率密度
    1.2.4  分佈函數
    1.2.5  二維隨機變數
    1.2.6  邊緣分佈
    1.2.7  日條件分佈
    1.2.8  隨機變數的獨立性
    1.2.9  隨機變數麗數的分佈
  1.3  隨機變數的數字特徵
    1.3.1  數學期望
    1.3.2  方差
    1.3.3  幾種重要隨機變數的數學期望與方差
    1.3.4  協方差與相關係數
    1.3.5  矩、偏度與峰度、協方差矩陣、分位數與變異係數
    1.3.6  馬爾可夫不等式、切比雪夫不等式與大數定律
    1.3.7  隨機變數序列的兩種收斂性
  1.4  正態分佈
    1.4.1  正態分佈概述
    1.4.2  正態變數的線性組合
    1.4.3  中心極限定理
    1.4.4  多維正態分佈
  1.5  概率論基礎的Python實現
    1.5.1  scipy, stats模塊簡介
    1.5.2  計算分佈麗數值
    1.5.3  計算分佈的上α分位數
    1.5.4  計算隨機變數的期望值、標準差與方差
    1.5.5  計算隨機變數的雨數的期望值
    1.5.6  計算隨機變數的矩、變異係數、偏度與峰度
第2章  統計學基本概念
  2.1  基本概念
    2.1.1  確定現象與隨機現象
    2.1.2  概率論與統計學
    2.1.3  總體與個體
    2.1.4  樣祥本
    2.1.5  祥本聯合分佈與總體分佈
  2.2  統統計量
    2.2.1  統計量的定義
    2.2.2  常用統計量
    2.2.3  常用統計量的性質
    2.2.4  常用二維統計量
    2.2.5  順序統計量

    2.2.6  經驗分佈函數
  2.3  抽樣分佈
    2.3.1  x2分佈及其性質
    2.3.2  t分佈及其性質
    2.3.3  F分佈及其性質
    2.3.4  正態總體的樣本均值與樣本方差的分佈
    2.3.5  順序統計量的分佈
  2.4  描述統計的SPSS與Python實現
    2.4.1  數據類型
    2.4.2  新建數據
    2.4.3  從文件中讀取數據
    2.4.4  數值型數據的描述統計
    2.4.5  分類數據的頻率分析與圖示法
    2.4.6  數值型數據的探索分析與圖示法
    2.4.7  繪製三大抽樣分佈的概率密度函數和分佈函數圖
    2.4.8  計算三大抽樣分佈的數學期望和方差
第3章  參數估計
  3.1  參數的點估計
    3.1.1  點估計及所用術語
  ……
第4章  參數假設檢驗
第5章  回歸分析
第6章  方差分析與協方差分析
第7章  非參數假設檢驗
第8章  相關與秩相關分析
第9章  分類數據分析
參考文獻
附錄

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