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創業基礎與數據分析方法/基于R 版權信息
- ISBN：9787121357084
- 條形碼：9787121357084 ; 978-7-121-35708-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
創業基礎與數據分析方法/基于R 本書特色
本書以幫助大學生科學創業、提升創業成功率為目標而編寫。全書共14章，第1～4章主要介紹創業的基本概念及基本知識，讓學生了解創業的系統流程，培養學生的創業精神，種下創業的種子；第5～7章主要介紹在大數據時代下，學生在創業中必須掌握的簡單的概率論原理，為學習后續內容打下堅實的基礎；第8～14章主要介紹大學生在創業中為解決普遍遇到的統計問題而必須掌握的統計知識和統計方法，包括數據的可視化，并通過實例讓學生初步熟悉統計建模的思想。全書厚基礎、重應用，既保證了理論體系嚴密，又注重可讀性。本書力求使創業者能根據需要適時把數據分析的思想方法滲透到創業的基本知識之中，與創業基礎有機結合，培養在創業中有效地收集數據、整理數據、分析數據，從而做出統計推斷的意識和技能，為創業行動的整個過程提供更可靠的統計技術支持。本書免費提供教學資源，讀者可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn下載使用。 本書可作為本科院校的創業教育教材，也適用于高職高專院校的創業教育課程,還可作為準備創業或正在創業者的自學用書或參考讀物。
創業基礎與數據分析方法/基于R 內容簡介
本書以幫助大學生科學創業、提升創業成功率為目標而編寫。全書共14章，～4章主要介紹創業的基本概念及基本知識，讓學生了解創業的系統流程，培養學生的創業精神，種下創業的種子；第5～7章主要介紹在大數據時代下，學生在創業中必須掌握的簡單的概率論原理，為學習后續內容打下堅實的基礎；第8～14章主要介紹大學生在創業中為解決普遍遇到的統計問題而必須掌握的統計知識和統計方法，包括數據的可視化，并通過實例讓學生初步熟悉統計建模的思想。全書厚基礎、重應用，既保證了理論體系嚴密，又注重可讀性。本書力求使創業者能根據需要適時把數據分析的思想方法滲透到創業的基本知識之中，與創業基礎有機結合，培養在創業中有效地收集數據、整理數據、分析數據，從而做出統計推斷的意識和技能，為創業行動的整個過程提供更可靠的統計技術支持。本書免費提供教學資源，讀者可登錄華信教育資源網www.hxedu.com.cn下載使用。 本書可作為本科院校的創業教育教材，也適用于高職高專院校的創業教育課程,還可作為準備創業或正在創業者的自學用書或參考讀物。
創業基礎與數據分析方法/基于R 目錄
目 錄
第1章 創業概述 1
1.1 創業的定義 1
1.2.1 創業者 2
1.2.2 創業資源 4
1.2.3 創業機會 5
1.3 創業的過程 8
1.3.1 創業活動的過程 8
1.3.2 創業過程的四階段 9
1.3.3 創業過程的兩個經典模型 9
思考與練習 13
第2章 創業機會的識別、評價與創業風險 14
2.1 創業機會的識別 14
2.1.1 環境分析法 14
2.1.2 系統創新法 15
2.2 創業機會的評價 15
2.2.1 創業機會評價概述 15
2.2.2 評價的一般步驟 16
2.2.3 創業機會評價的方法 16
2.3 創業風險管理 19
2.3.1 行業風險 19
2.3.2 市場風險 21
2.3.3 現金流風險 23
思考與練習 25
第3章 創業資源的整合 26
3.1 創業融資 26
3.1.1 創業融資分析 26
3.1.2 創業所需資金的測算 28
3.1.3 創業融資渠道 29
3.1.4 創業融資的選擇策略 31
3.2 創業團隊 34
3.2.1 創業團隊的概念 34
3.2.2 創業團隊的分工 36
3.2.3 創業團隊的組建過程 37
3.2.4 創業團隊的組建策略 39
3.2.5 創業團隊的管理 41
思考與練習 48
第4章 創業計劃書 49
4.1 創業計劃書的作用與基本要素 49
4.1.1 創業計劃書的作用 49
4.1.2 創業計劃書的基本要素 50
4.2 創業計劃書的撰寫 51
思考與練習 57
第5章 隨機事件與概率 58
5.1 隨機事件和樣本空間 58
5.1.1 隨機現象 58
5.1.2 隨機試驗 59
5.1.3 樣本空間 59
5.1.4 隨機事件 59
5.2 事件的關系和運算 60
5.2.1 事件的關系 60
5.2.2 事件的運算 62
5.3 事件的概率與獨立性 62
5.3.1 概率的統計定義 62
5.3.2 概率的公理化定義 63
5.3.3 概率的古典定義 64
5.3.4 概率的幾何定義 65
5.3.5 事件的獨立性 66
5.4 乘法公式與伯努利概型 66
5.4.1 條件概率與乘法公式 66
5.4.2 伯努利概型 67
5.5 全概率公式與貝葉斯公式 68
5.5.1 全概率公式 68
5.5.2 貝葉斯公式 68
思考與練習 70
第6章 一維隨機變量及其分布 71
6.1 隨機變量與分布函數 71
6.1.1 隨機變量 71
6.1.2 分布函數 71
6.2 離散型隨機變量及其分布 72
6.2.1 離散型隨機變量 72
6.2.2 常見的離散型隨機變量的分布 72
6.3 連續型隨機變量及其分布 74
6.3.1 連續型隨機變量 74
6.3.2 常見的連續型隨機變量的分布 76
6.4 一維隨機變量函數及其分布 80
6.4.1 離散型隨機變量函數的分布 80
6.4.2 連續型隨機變量函數的分布 81
思考與練習 82
第7章 隨機變量的數字特征 84
7.1 數學期望 84
7.1.1 一維隨機變量的數學期望 84
7.1.2 一維隨機變量函數的數學期望 85
7.2 方差和標準差 87
7.2.1 方差的定義 87
7.2.2 常見隨機變量的數學期望和方差 88
思考與練習 89
第8章 統計概述與R的初步使用 91
8.1 統計概述 91
8.1.1 統計的含義 91
8.1.2 變量與數據 92
8.1.3 統計中的幾個基本概念 93
8.2 R的初步使用 96
8.2.1 R簡介 96
8.2.2 R的下載與安裝 96
8.2.3 R在線說明 97
8.2.4 賦值 97
8.2.5 矩陣、列表與數據框 98
8.2.6 圖形參數 99
8.3 R在常見分布概率計算中的應用 101
8.3.1 常見分布的計算 101
8.3.2 繪制常見分布的統計圖 102
思考與練習 104
第9章 數據的整理與可視化 106
9.1 數據的來源與預處理 106
9.1.1 數據的來源 106
9.1.2 數據的預處理 106
9.2 數據的可視化 108
9.2.1 定性數據的整理與圖示 109
9.2.2 數值型數據的整理與圖示 113
思考與練習 119
第10章 描述性統計量 121
10.1 集中趨勢的測度 121
10.1.1 眾數 121
10.1.2 均值 121
10.1.3 中位數 122
10.1.4 百分位數 123
10.2 分布離散程度的測度 123
10.2.1 極差和四分位差 123
10.2.2 樣本方差與樣本標準差、樣本k階中心矩 123
10.2.3 變異系數 124
10.3 分布的形狀 124
10.3.1 偏度 125
10.3.2 峰度 125
10.4 在R中計算常用的描述統計量 126
思考與練習 128
第11章 抽樣分布 129
11.1 三大統計分布 129
11.1.1 分布 129
11.1.2 t分布 131
11.1.3 F分布 132
11.2 正態總體下常見的統計量的分布 134
思考與練習 136
第12章 參數估計 137
12.1 點估計 137
12.1.1 矩估計法 137
12.1.2 *大似然估計法 139
12.2 點估計的優良性 142
12.2.1 無偏性 143
12.2.2 有效性 144
12.2.3 一致性 145
12.3 區間估計 145
12.4 正態總體均值與方差的區間估計 147
12.4.1 正態總體均值?的置信區間 147
12.4.2 正態總體方差?2的置信區間 150
思考與練習 153
第13章 假設檢驗 154
13.1 假設檢驗的基本概念與原理 154
13.1.1 問題的提法 154
13.1.2 假設檢驗的方法及其基本原理 155
13.2 單個正態總體參數的假設檢驗 158
13.2.1 單個正態總體均值的假設檢驗 159
13.2.2 單個正態總體方差的假設檢驗 162
13.3 假設檢驗問題的p值法 164
13.3.1 p值的定義 164
13.3.2 p值的計算 166
思考與練習 167
第14章 一元線性回歸 169
14.1 相關分析 169
14.1.1 相關關系 169
14.1.2 相關分析與回歸分析 169
14.2 一元線性回歸分析 171
14.2.1 一元線性回歸模型 171
14.2.2 一元線性回歸模型的估計 173
14.2.3 一元線性回歸模型的檢驗 175
14.2.4 回歸模型的預測 179
思考與練習 182
附錄A 常用統計表 184
第1章 創業概述 1
1.1 創業的定義 1
1.2.1 創業者 2
1.2.2 創業資源 4
1.2.3 創業機會 5
1.3 創業的過程 8
1.3.1 創業活動的過程 8
1.3.2 創業過程的四階段 9
1.3.3 創業過程的兩個經典模型 9
思考與練習 13
第2章 創業機會的識別、評價與創業風險 14
2.1 創業機會的識別 14
2.1.1 環境分析法 14
2.1.2 系統創新法 15
2.2 創業機會的評價 15
2.2.1 創業機會評價概述 15
2.2.2 評價的一般步驟 16
2.2.3 創業機會評價的方法 16
2.3 創業風險管理 19
2.3.1 行業風險 19
2.3.2 市場風險 21
2.3.3 現金流風險 23
思考與練習 25
第3章 創業資源的整合 26
3.1 創業融資 26
3.1.1 創業融資分析 26
3.1.2 創業所需資金的測算 28
3.1.3 創業融資渠道 29
3.1.4 創業融資的選擇策略 31
3.2 創業團隊 34
3.2.1 創業團隊的概念 34
3.2.2 創業團隊的分工 36
3.2.3 創業團隊的組建過程 37
3.2.4 創業團隊的組建策略 39
3.2.5 創業團隊的管理 41
思考與練習 48
第4章 創業計劃書 49
4.1 創業計劃書的作用與基本要素 49
4.1.1 創業計劃書的作用 49
4.1.2 創業計劃書的基本要素 50
4.2 創業計劃書的撰寫 51
思考與練習 57
第5章 隨機事件與概率 58
5.1 隨機事件和樣本空間 58
5.1.1 隨機現象 58
5.1.2 隨機試驗 59
5.1.3 樣本空間 59
5.1.4 隨機事件 59
5.2 事件的關系和運算 60
5.2.1 事件的關系 60
5.2.2 事件的運算 62
5.3 事件的概率與獨立性 62
5.3.1 概率的統計定義 62
5.3.2 概率的公理化定義 63
5.3.3 概率的古典定義 64
5.3.4 概率的幾何定義 65
5.3.5 事件的獨立性 66
5.4 乘法公式與伯努利概型 66
5.4.1 條件概率與乘法公式 66
5.4.2 伯努利概型 67
5.5 全概率公式與貝葉斯公式 68
5.5.1 全概率公式 68
5.5.2 貝葉斯公式 68
思考與練習 70
第6章 一維隨機變量及其分布 71
6.1 隨機變量與分布函數 71
6.1.1 隨機變量 71
6.1.2 分布函數 71
6.2 離散型隨機變量及其分布 72
6.2.1 離散型隨機變量 72
6.2.2 常見的離散型隨機變量的分布 72
6.3 連續型隨機變量及其分布 74
6.3.1 連續型隨機變量 74
6.3.2 常見的連續型隨機變量的分布 76
6.4 一維隨機變量函數及其分布 80
6.4.1 離散型隨機變量函數的分布 80
6.4.2 連續型隨機變量函數的分布 81
思考與練習 82
第7章 隨機變量的數字特征 84
7.1 數學期望 84
7.1.1 一維隨機變量的數學期望 84
7.1.2 一維隨機變量函數的數學期望 85
7.2 方差和標準差 87
7.2.1 方差的定義 87
7.2.2 常見隨機變量的數學期望和方差 88
思考與練習 89
第8章 統計概述與R的初步使用 91
8.1 統計概述 91
8.1.1 統計的含義 91
8.1.2 變量與數據 92
8.1.3 統計中的幾個基本概念 93
8.2 R的初步使用 96
8.2.1 R簡介 96
8.2.2 R的下載與安裝 96
8.2.3 R在線說明 97
8.2.4 賦值 97
8.2.5 矩陣、列表與數據框 98
8.2.6 圖形參數 99
8.3 R在常見分布概率計算中的應用 101
8.3.1 常見分布的計算 101
8.3.2 繪制常見分布的統計圖 102
思考與練習 104
第9章 數據的整理與可視化 106
9.1 數據的來源與預處理 106
9.1.1 數據的來源 106
9.1.2 數據的預處理 106
9.2 數據的可視化 108
9.2.1 定性數據的整理與圖示 109
9.2.2 數值型數據的整理與圖示 113
思考與練習 119
第10章 描述性統計量 121
10.1 集中趨勢的測度 121
10.1.1 眾數 121
10.1.2 均值 121
10.1.3 中位數 122
10.1.4 百分位數 123
10.2 分布離散程度的測度 123
10.2.1 極差和四分位差 123
10.2.2 樣本方差與樣本標準差、樣本k階中心矩 123
10.2.3 變異系數 124
10.3 分布的形狀 124
10.3.1 偏度 125
10.3.2 峰度 125
10.4 在R中計算常用的描述統計量 126
思考與練習 128
第11章 抽樣分布 129
11.1 三大統計分布 129
11.1.1 分布 129
11.1.2 t分布 131
11.1.3 F分布 132
11.2 正態總體下常見的統計量的分布 134
思考與練習 136
第12章 參數估計 137
12.1 點估計 137
12.1.1 矩估計法 137
12.1.2 *大似然估計法 139
12.2 點估計的優良性 142
12.2.1 無偏性 143
12.2.2 有效性 144
12.2.3 一致性 145
12.3 區間估計 145
12.4 正態總體均值與方差的區間估計 147
12.4.1 正態總體均值?的置信區間 147
12.4.2 正態總體方差?2的置信區間 150
思考與練習 153
第13章 假設檢驗 154
13.1 假設檢驗的基本概念與原理 154
13.1.1 問題的提法 154
13.1.2 假設檢驗的方法及其基本原理 155
13.2 單個正態總體參數的假設檢驗 158
13.2.1 單個正態總體均值的假設檢驗 159
13.2.2 單個正態總體方差的假設檢驗 162
13.3 假設檢驗問題的p值法 164
13.3.1 p值的定義 164
13.3.2 p值的計算 166
思考與練習 167
第14章 一元線性回歸 169
14.1 相關分析 169
14.1.1 相關關系 169
14.1.2 相關分析與回歸分析 169
14.2 一元線性回歸分析 171
14.2.1 一元線性回歸模型 171
14.2.2 一元線性回歸模型的估計 173
14.2.3 一元線性回歸模型的檢驗 175
14.2.4 回歸模型的預測 179
思考與練習 182
附錄A 常用統計表 184
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創業基礎與數據分析方法/基于R 作者簡介
福建泉州師范學院數學與計算機科學學院院長助理、副教授，畢業于華東師范大學數學教育學專業（統計方向），中國現場統計研究會統計綜合評價研究分會理事，著有《高等數學》（第2版），2007年出版于華東師范大學出版社。
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