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數理統計思想方法實踐應用 版權信息
- ISBN：9787561275092
- 條形碼：9787561275092 ; 978-7-5612-7509-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
數理統計思想方法實踐應用 內容簡介
本書主要研究數理統計系列重要數學思想方法、重要典型問題及其實踐應用。內容主要涉及：綜述基于總體假定的估計、推斷和檢驗等傳統統計方法，綜述數據分布的主要描述方法以及重要的數字特征，重點研究數理統計學中的重要數據挖掘統計分析思想方法，如方差分析、回歸分析、判別分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、時間序列分析等統計方法，并給出重要思想方法在實踐中的應用，通過SPSS、R統計軟件等進行數據挖掘實踐分析處理，并給出相應的數據分析結果。
本書內容通俗易懂，將重要思想方法與實踐應用相融合，可供高等學校理工科統計等相關專業的研究生或本科生自學參考。
數理統計思想方法實踐應用 目錄
第1章 數理統計思想方法綜述及重要分布
1.1 統計學和數據挖掘的關系
1.2 數據挖掘的技術定義
1.3 數據挖掘的性質
1.4 數據挖掘的主要任務
1.5 穩健性及穩健統計
1.6 數理統計常用的思想方法
1.7 統計軟件簡介
1.8 數據的分布
1.9 參數模型的漸近分布理論
參考文獻
第2章 參數估計思想方法及其實踐應用
2.1 參數估計量的評價標準
2.2 點估計
2.3 區間估計
2.4 分布函數的參數估計和擬合應用
參考文獻
第3章 非參數檢驗思想方法及其實踐應用
3.1 非參數統計的綜述和特點
3.2 假設檢驗的基本思想和步驟
3.3 參數假設檢驗的類型
3.4 假設檢驗與區間估計的聯系與區別
3.5 單個總體非參數檢驗方法
3.6 兩個總體非參數檢驗方法
3.7 k個相關總體的非參數檢驗
3.8 利用軟件進行非參數檢驗的數據分析
附錄
參考文獻
第4章 方差分析思想方法及其實踐應用
4.1 研究背景
4.2 方差分析法的理論基礎
4.3 方差分析中的基本假設與檢驗
4.4 單因素方差分析及其應用
4.5 方差分析中的多重比較
4.6 雙因素方差分析及其應用
參考文獻
第5章 回歸分析思想方法及其實踐應用
5.1 引言
5.2 線性回歸的理論基礎
5.3 離群值的探索性分析
5.4 離群值的檢驗與診斷
5.5 離群點模型
5.6 離群值的處理
參考文獻
第6章 判別分析思想方法及其實踐應用
6.1 判別準則與判別函數
6.2 線性判別與非線性判別
6.3 誤判率的回代估計和交叉確認估計
6.4 幾種重要判別方法
6.5 判別效果的檢驗
參考文獻
第7章 主成分分析思想方法及其實踐應用
7.1 主成分分析概述
7.2 主成分分析的概念
7.3 主成分分析的幾何意義、原理、性質
7.4 主成分的推導
7.5 樣本主成分
7.6 計算步驟
7.7 用主成分分析法進行實踐應用
7.8 結論
參考文獻
第8章 聚類分析思想方法及其實踐應用
8.1 聚類分析概述
8.2 聚類分析的相關概念
8.3 聚類分析的主要聚類方法
8.4 數據挖掘領域中常用的聚類算法
8.5 評價聚類效果的統計量
8.6 聚類分析實踐應用實例
8.7 結論
參考文獻
第9章 時間序列分析思想方法及其實踐應用
9.1 時間序列的平穩性檢驗
9.2 時間序列的數學模型
9.3 時間序列模型的參數估計
9.4 模型的定階與模型的適應性檢驗
9.5 ARMA序列的預測模型
9.6 利用時間序列模型進行人均GDP預測分析
9.7 組合預測模型研究及實踐預測應用
參考文獻
1.1 統計學和數據挖掘的關系
1.2 數據挖掘的技術定義
1.3 數據挖掘的性質
1.4 數據挖掘的主要任務
1.5 穩健性及穩健統計
1.6 數理統計常用的思想方法
1.7 統計軟件簡介
1.8 數據的分布
1.9 參數模型的漸近分布理論
參考文獻
第2章 參數估計思想方法及其實踐應用
2.1 參數估計量的評價標準
2.2 點估計
2.3 區間估計
2.4 分布函數的參數估計和擬合應用
參考文獻
第3章 非參數檢驗思想方法及其實踐應用
3.1 非參數統計的綜述和特點
3.2 假設檢驗的基本思想和步驟
3.3 參數假設檢驗的類型
3.4 假設檢驗與區間估計的聯系與區別
3.5 單個總體非參數檢驗方法
3.6 兩個總體非參數檢驗方法
3.7 k個相關總體的非參數檢驗
3.8 利用軟件進行非參數檢驗的數據分析
附錄
參考文獻
第4章 方差分析思想方法及其實踐應用
4.1 研究背景
4.2 方差分析法的理論基礎
4.3 方差分析中的基本假設與檢驗
4.4 單因素方差分析及其應用
4.5 方差分析中的多重比較
4.6 雙因素方差分析及其應用
參考文獻
第5章 回歸分析思想方法及其實踐應用
5.1 引言
5.2 線性回歸的理論基礎
5.3 離群值的探索性分析
5.4 離群值的檢驗與診斷
5.5 離群點模型
5.6 離群值的處理
參考文獻
第6章 判別分析思想方法及其實踐應用
6.1 判別準則與判別函數
6.2 線性判別與非線性判別
6.3 誤判率的回代估計和交叉確認估計
6.4 幾種重要判別方法
6.5 判別效果的檢驗
參考文獻
第7章 主成分分析思想方法及其實踐應用
7.1 主成分分析概述
7.2 主成分分析的概念
7.3 主成分分析的幾何意義、原理、性質
7.4 主成分的推導
7.5 樣本主成分
7.6 計算步驟
7.7 用主成分分析法進行實踐應用
7.8 結論
參考文獻
第8章 聚類分析思想方法及其實踐應用
8.1 聚類分析概述
8.2 聚類分析的相關概念
8.3 聚類分析的主要聚類方法
8.4 數據挖掘領域中常用的聚類算法
8.5 評價聚類效果的統計量
8.6 聚類分析實踐應用實例
8.7 結論
參考文獻
第9章 時間序列分析思想方法及其實踐應用
9.1 時間序列的平穩性檢驗
9.2 時間序列的數學模型
9.3 時間序列模型的參數估計
9.4 模型的定階與模型的適應性檢驗
9.5 ARMA序列的預測模型
9.6 利用時間序列模型進行人均GDP預測分析
9.7 組合預測模型研究及實踐預測應用
參考文獻
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