图书介绍

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统计学
  • 付金会主编 著
  • 出版社: 徐州:中国矿业大学出版社
  • ISBN:9787564635107
  • 出版时间:2017
  • 标注页数:234页
  • 文件大小:41MB
  • 文件页数:242页
  • 主题词:统计学-教材

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图书目录

第一章 绪论 1

第一节 统计学的发展与统计思维 1

第二节 数据及其类型 5

第三节 数据的收集与数据误差 9

第四节 调查问卷的设计 17

本章要点 18

附录1 19

思考与练习 28

第二章 数据的基本分析 30

第一节 用统计量概括数据 30

第二节 用图形展示数据 39

本章要点 49

附录2 49

思考与练习 51

第三章 简单统计推断 52

第一节 统计推断基础 52

第二节 参数估计 55

第三节 假设检验 61

第四节 非参数检验 69

本章要点 74

附录3 75

思考与练习 78

第四章 变量之间的关系 83

第一节 定性变量之间的相关 83

第二节 定量变量之间的相关 86

第三节 Kendall协同系数 93

第四节 偏相关 97

本章要点 100

附录4 100

思考与练习 101

第五章 回归分析 102

第一节 一元线性回归 103

第二节 多元线性回归 119

第三节 哑变量回归 130

本章要点 136

思考与练习 136

第六章 时间序列分析 140

第一节 时间序列的构成与预测 140

第二节 自回归整合移动平均模型 147

第三节 自回归整合移动平均模型建模实例 157

本章要点 163

附录6 164

思考与练习 167

第七章 因子分析 168

第一节 因子分析模型 168

第二节 主成分法 169

第三节 因子分析的步骤 171

本章要点 180

附录7 180

思考与练习 182

第八章 聚类分析 183

第一节 聚类分析的基本原理 183

第二节 系统聚类 185

第三节 K-均值聚类 191

本章要点 197

附录8 197

思考与练习 200

第九章 现代统计模型 201

第一节 数据挖掘概述 201

第二节 人工神经网络模型 205

第三节 粗糙集理论 217

第四节 数据挖掘模型的应用实例 223

本章要点 232

思考与练习 232

参考文献 233

随书数据清单 234

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