应用统计学

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商品名称：应用统计学

物料号 ：51426-00

重量：0.000千克

ISBN：9787040514261

出版社：高等教育出版社

出版年月：2019-08

作者：浙江大学张奕张彩伢黄炜

定价：33.50

页码：252

装帧：平装

版次：1

字数：380

开本：16开

套装书：否

统计学是一门收集、整理和分析数据隐含规律的学科，它的应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。本书共分为七章，第1—3章是基础部分，主要介绍数据收集和整理的基本方法、统计图表、描述性统计分析、概率初步和正态分布；第4—5章介绍统计推断方法，包括参数估计和假设检验；第6—7章分别介绍方差分析和回归分析。本书弱化了数学基础，注重统计思维，强调和实践的结合，突出统计软件SPSS的应用。书中特别强调了各种统计方法的适用条件和范围等，对读者能正确使用各种统计方法提供帮助和指导。书中所有统计计算都采用SPSS来实现，并配有部分SPSS操作步骤视频。

本书为没有高等数学基础的读者设计，适用于非统计学专业的本科生，也可以作为统计工作者的参考书。

前辅文
第1章数据收集和整理
  S1.1 数据收集和整理简介
  S1.2 抽样调查方法
   1.2.1 抽样方法
   1.2.2 抽样调查中应注意的一些问题
  S1.3 大数据
   1.3.1 大数据简介
   1.3.2 数据挖掘著名案例
  第1章习题
第2章统计图表和描述性统计分析
  S2.1 统计图表
   2.1.1 频数表和列联表
   2.1.2 圆饼图和条形图
   2.1.3 茎叶图和直方图
  S2.2 描述性统计分析
   2.2.1 数据的集中趋势
   2.2.2 数据的离散程度
   2.2.3 数据的分布形状(箱线图)
   2.2.4 数据的偏度和峰度
  S2.3 案例: 某地区科技工作者状况调查统计分析
   2.3.1 研究背景
   2.3.2 抽样方法和数据资料
   2.3.3 变量和数据预处理
   2.3.4 基本统计分析
  第2章习题
第3章概率初步与正态分布
  S3.1 概率的定义和基本性质
   3.1.1 概率定义
   3.1.2 概率性质
   3.1.3 条件概率和事件的独立性
   3.1.4 概率案例
  S3.2 随机变量及其分布
   3.2.1 离散型随机变量及其分布
   3.2.2 常见的离散型随机变量
   3.2.3 累积概率和分布函数
   3.2.4 连续型随机变量及其分布
   3.2.5 最常见的连续型随机变量
  S3.3 正态分布
   3.3.1 正态分布参数的意义
   3.3.2 正态分布概率计算
   3.3.3 标准正态分布
   3.3.4 quad$3sigma$准则
   3.3.5 正态分布分位数
   3.3.6 正态分布随机数的产生
   3.3.7 独立随机变量的线性组合
   3.3.8 中心极限定理
  第3章习题
第4章参数估计
  S4.1 抽样分布
   4.1.1 统计中的三类分布
   4.1.2 抽样分布
   4.1.3 其他抽样分布
  S4.2 总体均值的区间估计
   4.2.1 单总体均值的区间估计
   4.2.2 两总体均值差的区间估计
  S4.3 总体比例的区间估计
   4.3.1 单总体比例的区间估计
   4.3.2 样本量的确定
   4.3.3 两总体比例差的区间估计
  第4章习题
第5章假设检验
  S5.1 假设检验的基本思想
   5.1.1 检验统计量和拒绝域
   5.1.2 两类错误
   5.1.3 $p$值与统计显著性
   5.1.4 假设检验问题的基本步骤
   5.1.5 区间估计与假设检验
  S5.2 总体均值的假设检验
   5.2.1 单总体均值的$t$检验
   5.2.2 配对数据$t$检验
   5.2.3 $t$检验的稳健性和经验准则
   5.2.4 两总体均值的假设检验
  S5.3 正态总体方差的假设检验
  S5.4 总体比例的假设检验
  S5.5 案例: 不同建筑结构特征的能耗比较
  第5章习题
第6章方差分析
  S6.1 单因素方差分析
   6.1.1 方差分析基本思想
   6.1.2 实例分析及SPSS实现
   6.1.3 注意事项
  S6.2 无交互作用的双因素方差分析
   6.2.1 基本思想
   6.2.2 实例分析及SPSS实现
  S6.3 有交互作用的双因素方差分析
   6.3.1 基本思想
   6.3.2 实例分析及SPSS实现
  S6.4 案例: 工资的内在因素影响
   6.4.1 研究背景
   6.4.2 数据资料
   6.4.3 研究目标和具体分析
  第6章习题
第7章相关分析和回归分析
  S7.1 相关分析
   7.1.1 散点图和点线图
   7.1.2 相关系数
  S7.2 一元线性回归
   7.2.1 一元线性回归方程
   7.2.2 回归方程的参数估计
   7.2.3 模型的检验和评价
   7.2.4 一元线性回归的SPSS实现
   7.2.5 利用回归方程进行估计和预测
  S7.3 多元线性回归
   7.3.1 多元线性回归方程及参数估计
   7.3.2 模型的检验和评价
   7.3.3 多元线性回归模型自变量的选择
   7.3.4 多元线性回归实例分析及SPSS实现
  S7.4 回归诊断
   7.4.1 残差和残差图
   7.4.2 用残差判断模型的假定
   7.4.3 数据的诊断
  第7章习题
部分习题答案与提示
参考文献

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