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應用統計學 版權信息
- ISBN：9787030455406
- 條形碼：9787030455406 ; 978-7-03-045540-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用統計學 本書特色
《應用統計學》介紹經濟與管理學科中常用的統計分析理論與方法。《應用統計學》分七章。第1章為統計推斷的基本內容，主要包括參數估計與檢驗，方差分析；第2章較為系統地介紹非參數統計檢驗的基本方法和原理；第3章主要介紹線性回歸分析的理論和方法；第4章簡要介紹非線性回歸分析的基本原理和方法；第5章介紹主成分分析；第6章介紹因子分析模型；第7章介紹馬爾可夫鏈的基本內容。
應用統計學 內容簡介
《應用統計學》可作為經濟學和管理學研究生的應用統計學教材，也可作為從事相關專業教學和研究的教師參考用書。
應用統計學 目錄
前言第1章統計推斷1.1隨機變量及其分布1.1.1常用的隨機變量及其分布1.1.2隨機變量的矩1.1.3分位點1.2抽樣分布及其常用統計量的分布1.2.1簡單隨機樣本1.2.2抽樣分布1.3參數估計與假設檢驗1.3.1參數估計1.3.2參數假設檢驗1.3.3假設檢驗中的兩個問題1.4方差分析1.4.1單因素試驗的方差分析1.4.2雙因素試驗的方差分析1.5本章小結問題與思考第2章非參數統計分析2.1符號檢驗2.1.1兩個總體分布是否相同的符號檢驗2.1.2總體中位數me的檢驗2.1.3數據序列的趨勢存在性檢驗2.1.4威爾科克森符號秩和檢驗2.2秩和檢驗法2.3多個樣本的檢驗2.3.1克魯斯凱沃利斯單向方差秩檢驗2.3.2費里德曼雙向方差分析2.4秩相關分析2.4.1斯皮爾曼秩相關系數2.4.2肯德爾 τ相關系數2.5χ2檢驗法2.5.1擬合優度檢驗2.5.2獨立性檢驗（列聯表分析）2.6正態性的檢驗法2.7本章小結問題與思考第3章線性回歸分析3.1一元線性回歸分析3.1.1參數β0，β1的估計3.1.2誤差項ε的方差σ2的估計3.1.3擬合回歸線的性質3.1.4正態誤差回歸模型3.1.5線性回歸模型中自變量與因變量之間聯系的描述測度3.1.6一元線性回歸建模流程3.2多元線性回歸模型3.2.1多元回歸模型3.2.2回歸系數的涵義3.2.3回歸分析推斷3.2.4預測與控制3.2.5自變量與因變量線性相關程度的度量指標3.2.6多元線性回歸模型中自變量的選擇問題3.3回歸診斷3.3.1殘差及其性質3.3.2誤差項的異方差3.3.3誤差序列自相關性3.3.4自變量的多重共線性3.3.5異常點與強影響點3.4含定性自變量的回歸模型3.4.1僅含定性自變量的回歸模型3.4.2對一個定量自變量和一個二值定性自變量的回歸3.4.3對于一個定量自變量和一個多值定性自變量的回歸3.4.4對于一個定量自變量和兩個定性自變量的回歸3.5本章小結問題與思考第4章非線性回歸分析4.1可線性化的非線性回歸模型4.2多項式模型4.2.1一元多項式模型4.2.2二元多項式模型4.3因變量為指示變量的回歸4.3.1回歸模型4.3.2關于誤差項問題4.3.3參數估計4.4邏輯斯蒂回歸模型4.5本章小結問題與思考第5章主成分分析5.1隨機矩陣和隨機樣本5.1.1隨機矩陣5.1.2隨機樣本5.2總體主成分5.2.1一般形式5.2.2標準化變量的主成分5.3樣本主成分5.4舉例問題與思考第6章因子分析6.1正交因子模型6.2參數估計6.2.1主成分法6.2.2主因子法6.2.3極大似然估計法6.3因子旋轉6.3.1基本原理6.3.2計算過程6.4因子得分6.4.1加權*小二乘法6.4.2回歸分析法6.5應用舉例問題與思考第7章馬爾可夫鏈7.1隨機過程的基本概念7.1.1隨機過程的定義7.1.2有限維分布族7.1.3獨立增量過程與平穩過程7.2泊松過程7.2.1計數過程7.2.2泊松過程的定義7.3馬爾可夫鏈7.3.1馬爾可夫性7.3.2馬爾可夫鏈的定義7.3.3c-k方程7.3.4遍歷性問題與思考參考文獻附錄
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