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現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用-(第四版) 版權(quán)信息
- ISBN：9787300236629
- 條形碼：9787300236629 ; 978-7-300-23662-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用-(第四版) 本書特色
統(tǒng)計方法與技術(shù)是現(xiàn)代社會、經(jīng)濟研究運用的基本方法。本書旨在提高研究生量化分析能力，在眾多統(tǒng)計方法中，選擇*實用的現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法，在不失理論嚴(yán)密性的前提下，力求理清問題背景、方法思想、具體步驟、分析技巧。本書以第三版為基礎(chǔ)，刪除了多變量圖示法，大部分例題采用SPSS和SAS進行分析，所有例題和習(xí)題的數(shù)據(jù)都做成了電子文件以方便讀者使用。
本書既可作為非統(tǒng)計專業(yè)，如經(jīng)濟管理、人文社會科學(xué)類研究生學(xué)習(xí)現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法之用，也可作為經(jīng)濟統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)用書，同時也適合從事社會、經(jīng)濟、管理等研究和實際工作的從業(yè)人員進行量化研究參考閱讀。
現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用-(第四版) 內(nèi)容簡介
統(tǒng)計方法與技術(shù)是現(xiàn)代社會、經(jīng)濟研究運用的基本方法。本書旨在提高研究生量化分析能力，在眾多統(tǒng)計方法中，選擇*實用的現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法，在不失理論嚴(yán)密性的前提下，力求理清問題背景、方法思想、具體步驟、分析技巧。本書以第三版為基礎(chǔ)，刪除了多變量圖示法，大部分例題采用SPSS和SAS進行分析，所有例題和習(xí)題的數(shù)據(jù)都做成了電子文件以方便讀者使用。 本書既可作為非統(tǒng)計專業(yè)，如經(jīng)濟管理、人文社會科學(xué)類研究生學(xué)習(xí)現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法之用，也可作為經(jīng)濟統(tǒng)計專業(yè)學(xué)生學(xué)習(xí)用書，同時也適合從事社會、經(jīng)濟、管理等研究和實際工作的從業(yè)人員進行量化研究參考閱讀。
現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用-(第四版) 目錄
第1章概論
1.1為統(tǒng)計學(xué)正名
1.2市場呼喚真統(tǒng)計
1.3統(tǒng)計分析方法及其應(yīng)用概述
第2章統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧
2.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理與描述
2.2幾種重要的概率分布
2.3多元分布的基本概念
2.4多元正態(tài)分布
2.5參數(shù)估計
2.6假設(shè)檢驗
第3章定性數(shù)據(jù)的χ2檢驗
3.1多項分布與χ2檢驗
3.2列聯(lián)表分析第1章概論
1.1為統(tǒng)計學(xué)正名
1.2市場呼喚真統(tǒng)計
1.3統(tǒng)計分析方法及其應(yīng)用概述
第2章統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧
2.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理與描述
2.2幾種重要的概率分布
2.3多元分布的基本概念
2.4多元正態(tài)分布
2.5參數(shù)估計
2.6假設(shè)檢驗
第3章定性數(shù)據(jù)的χ2檢驗
3.1多項分布與χ2檢驗
3.2列聯(lián)表分析
3.3一致性檢驗
3.4擬合優(yōu)度檢驗
第4章一元線性回歸
4.1一元線性回歸模型
4.2回歸參數(shù)β0，β1的估計
4.3*小二乘估計的性質(zhì)
4.4回歸方程的顯著性檢驗
4.5殘差分析
4.6預(yù)測和控制
4.7建？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問題
第5章多元回歸模型
5.1多元線性回歸模型
5.2回歸參數(shù)的估計與檢驗
5.3自變量選擇與逐步回歸
第6章定性數(shù)據(jù)的建模分析
6.1對數(shù)線性模型基本理論和方法
6.2對數(shù)線性模型分析的上機實現(xiàn)
6.3Logistic回歸基本理論和方法
6.4Logistic回歸的建模總結(jié)
第7章聚類分析
7.1聚類分析的基本思想
7.2相似性度量
7.3類和類的特征
7.4聚類方法
7.5實際例子
第8章判別分析
8.1判別分析的基本思想
8.2距離判別
8.3貝葉斯判別
8.4費歇判別
8.5逐步判別
8.6判別分析應(yīng)用的幾個例子
第9章主成分分析
9.1主成分分析的基本思想
9.2總體主成分及其性質(zhì)
9.3由樣本數(shù)據(jù)求主成分
9.4主成分分析步驟及框圖
9.5主成分分析的應(yīng)用
第10章因子分析
10.1因子分析的基本思想
10.2因子載荷的求解
10.3因子分析的上機實現(xiàn)
第11章對應(yīng)分析
11.1對應(yīng)分析的基本理論
11.2對應(yīng)分析的步驟及邏輯框圖
11.3對應(yīng)分析的上機實現(xiàn)
第12章典型相關(guān)分析
12.1典型相關(guān)分析的基本理論
12.2典型相關(guān)分析的上機實現(xiàn)
參考文獻
附錄
表1泊松分布表
表2標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
表3正態(tài)分布分位數(shù)表
表4卡方（χ2）分布表
表5相關(guān)系數(shù)檢驗表
表6t分布的臨界點
表7F分布表
信息
1.1為統(tǒng)計學(xué)正名
1.2市場呼喚真統(tǒng)計
1.3統(tǒng)計分析方法及其應(yīng)用概述
第2章統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧
2.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理與描述
2.2幾種重要的概率分布
2.3多元分布的基本概念
2.4多元正態(tài)分布
2.5參數(shù)估計
2.6假設(shè)檢驗
第3章定性數(shù)據(jù)的χ2檢驗
3.1多項分布與χ2檢驗
3.2列聯(lián)表分析第1章概論
1.1為統(tǒng)計學(xué)正名
1.2市場呼喚真統(tǒng)計
1.3統(tǒng)計分析方法及其應(yīng)用概述
第2章統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)回顧
2.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理與描述
2.2幾種重要的概率分布
2.3多元分布的基本概念
2.4多元正態(tài)分布
2.5參數(shù)估計
2.6假設(shè)檢驗
第3章定性數(shù)據(jù)的χ2檢驗
3.1多項分布與χ2檢驗
3.2列聯(lián)表分析
3.3一致性檢驗
3.4擬合優(yōu)度檢驗
第4章一元線性回歸
4.1一元線性回歸模型
4.2回歸參數(shù)β0，β1的估計
4.3*小二乘估計的性質(zhì)
4.4回歸方程的顯著性檢驗
4.5殘差分析
4.6預(yù)測和控制
4.7建？偨Y(jié)和應(yīng)注意的問題
第5章多元回歸模型
5.1多元線性回歸模型
5.2回歸參數(shù)的估計與檢驗
5.3自變量選擇與逐步回歸
第6章定性數(shù)據(jù)的建模分析
6.1對數(shù)線性模型基本理論和方法
6.2對數(shù)線性模型分析的上機實現(xiàn)
6.3Logistic回歸基本理論和方法
6.4Logistic回歸的建模總結(jié)
第7章聚類分析
7.1聚類分析的基本思想
7.2相似性度量
7.3類和類的特征
7.4聚類方法
7.5實際例子
第8章判別分析
8.1判別分析的基本思想
8.2距離判別
8.3貝葉斯判別
8.4費歇判別
8.5逐步判別
8.6判別分析應(yīng)用的幾個例子
第9章主成分分析
9.1主成分分析的基本思想
9.2總體主成分及其性質(zhì)
9.3由樣本數(shù)據(jù)求主成分
9.4主成分分析步驟及框圖
9.5主成分分析的應(yīng)用
第10章因子分析
10.1因子分析的基本思想
10.2因子載荷的求解
10.3因子分析的上機實現(xiàn)
第11章對應(yīng)分析
11.1對應(yīng)分析的基本理論
11.2對應(yīng)分析的步驟及邏輯框圖
11.3對應(yīng)分析的上機實現(xiàn)
第12章典型相關(guān)分析
12.1典型相關(guān)分析的基本理論
12.2典型相關(guān)分析的上機實現(xiàn)
參考文獻
附錄
表1泊松分布表
表2標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
表3正態(tài)分布分位數(shù)表
表4卡方（χ2）分布表
表5相關(guān)系數(shù)檢驗表
表6t分布的臨界點
表7F分布表
信息
展開全部
現(xiàn)代統(tǒng)計分析方法與應(yīng)用-(第四版) 作者簡介
何曉群 中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，中國人民大學(xué)六西格瑪質(zhì)量管理研究中心主任。主持多項國家和省部級及企業(yè)橫向課題研究，多次參加國際學(xué)術(shù)會議，發(fā)表論文百余篇。主要著作有《回歸分析與經(jīng)濟數(shù)據(jù)建！贰抖嘣y(tǒng)計分析》《六西格瑪管理理論與實踐探索》《六西格瑪質(zhì)量管理與統(tǒng)計過程控制》等。多次接受中央電視臺、鳳凰衛(wèi)視等媒體采訪。自1996年以來參與中外數(shù)百家著名企業(yè)的六西格瑪管理培訓(xùn)與咨詢。
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