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| 文件名: 从数据到结论(吴喜之)第二版.rar | |
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找了很久才找到的电子书(附勘误),虽然不是很清晰,但王喜之老师深入浅出的讲解,大赞! 而且里面例子是基于SPSS、SAS、R的,结合附件中的数据可以好好地实践一番。另外,从数据到结论 第三版已经出版了,有需要可以购买哦。 目录 第一章一些基本概念. 1.1统计是什么?1 1.2现实中的随机性和规律性,概率和机会2 1.3变量和数据3 1.4变量之间的关系4 1.5统计、计算机与统计软件8 1.6小结11 1.7习题11 第二章数据的收集 2.1数据是怎样得到的?13 2.2个体、总体和样本13 2.3收集数据时的误差15 2.4抽样调查和一些常用的方法16 2.5计算机中常用的数据形式18 2.6小结20 2.7习题22 第三章数据的描述 3.1如何用图来表示数据?23 3.2如何用少量数字来概括数据?32 3.3小结38 .3.4题41 第四章机会的度量:概率和分布 4.1得到概率的几种途径42 4.2概率的运算43 4.3变量的分布47 4.4抽样分布、中心极限定理61 4.5用小概率事件进行判断64 4.6小结64 4.7习题74 第五章简单统计推断:总体参数的估计 5,l用估计量估计总体参数76 5,2点估计77 5.3区间估计78 5.4关于置信区间的注意点83 5.5小结84 5.6习题91 第六章简单统计推断:总体参数的假设检验 6.1假设检验的过程和逻辑94 6.2对于正态总体均值的检验98 6.3对于比例的检验104 6.4从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥108 6.5小结110 6.6习题117 第七章相关和回归分析 7.1问题的提出119 7.2定量变量的相关122 7.3定量变量的线性回归分析127 7.4自变量中有定性变量的回归132 7.5logistic回归134 7.6小结137 7.7习题142 第八章列联表、x2检验和对数线性模型 8.1列联表数据143 8.2二维列联表的检验144 8.3高维列联表和(多项分布)对数线性模型..145 8.4poisson对数线性模型149 8.5小结150 8.6习题156 第九章方差分析 9.1方差分析(只考虑主效应,不考虑交互效应及协变量)158 9.2方差分析(考虑交互效应但不考虑协变量)161 9.3方差分析(考虑协变量)163 9.4小结164 9.5习题169 第十章寻找多个变量的代表:主成分分析和因子分析 10.1主成分分析171 10.2因子分析176 lo.3因子分析和主成分分析的一些注意事项179 10.4小结179 10.5习题184 第十一章把对象分类:聚类分析 11.1如何度量距离远近?186 11.2事先要确定分多少类:k-均值聚类187 11.3事先不用确定分多少类:分层聚类188 11.4处理连续和分类变量混合的大数据集:两步聚类190 11.5聚类要注意的问题191 11.6小结192 11.7习题195 第十二章把对象归到已知的类中:判别分析 12.1几种判别分析方法196 12.2判别分析要注意什么205 12.3小结205 12.4习题209 第十三章两组变量之间的相关:典型相关分析 13.1两组变量的相关问题210 13.2典型相关分析211 13.3小结215 13.4习题217 第十四章行变量和列变量的关系:对应分析 14.1对应分析方法219 14.2小结222 14.3习题225 第十五章随时间变化的对象:时间序列分析 15.1时间序列的组成部分227 15.2指数平滑228 15.3box-jenkins方法;arima模型231 15.4小结241 15.5习题248 第十六章总体分布未知时的检验:非参数检验方法 16.1关于非参数检验的一些常识249 16.2单样本检验251 16.3两独立样本检验266 16.4关于多个独立样本的检验272 16.5多个相关样本的检验278 16.6列联表某一变量各水平比例的检验问题287 16.7小结289 16.8习题289 第十七章生存分析简介 17.1对生命数据的简单描述:生命表292 17.2对简单生命表的改进:kaplan-meier方法293 17.3回归:cox比例危险模型296 17.4小结300 17.5习题...305 |
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