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雷达卡
从数据到结论（吴喜之）第二版.rar
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数据.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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