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應用統計學(基于SPSS) 版權信息
- ISBN：9787560668338
- 條形碼：9787560668338 ; 978-7-5606-6833-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
應用統計學(基于SPSS) 本書特色
本書具有以下幾個特點： (1) 內容全面，結構完整。 本書全面系統地介紹了應用統計學相關知識體系的基本內容，并且將統計分析方法與SPSS軟件實例操作有機結合。全書由11個項目共35個任務組成。 (2) 講解方式通俗易懂。 統計學原理深奧，要做到通俗易懂地講解清楚是一件非常難的事情，但這是一件非常有價值的事情。本書盡量將應用統計學與數據分析充分結合起來，針對每一個知識點都盡量用一個實例分步驟來解讀，以幫助讀者學習。 (3) 操作步驟詳細。 本書對每一個統計學知識點都先介紹其基本原理和公式，然后給出詳細的SPSS操作步驟，*后對SPSS的輸出結果進行詳細解釋。其中，SPSS操作步驟和結果解釋非常詳細，讀者參照本書的步驟很容易就能掌握基礎命令的操作。 (4) 配套材料完善。 本書每一個項目都配有相應的思考與練習，供讀者鞏固知識點。此外，為了方便讀者學習，本書配有電子教案、PPT、數據文件源代碼、課程標準等教學資料，有需要者可與出版社聯系。
應用統計學(基于SPSS) 內容簡介
本書從實用角度出發，以項目的形式詳細介紹了應用統計學相關知識和基本原理，并且以SPSS 25.0中文版軟件為基本工具，詳細講解了數據統計分析的常用技術。本書的主要內容包括認識應用統計學、繪制統計圖表、數據特征的統計描述、統計量與抽樣分布、參數估計、假設檢驗、方差分析、卡方檢驗與非參數檢驗、相關與回歸分析、多元統計分析、時間序列分析與預測等。 本書體系完整，實例豐富，強調動手操作能力的培養，設置了大量的例題和習題，并配備了詳細的教學課件、教案、課程標準和數據文件。 本書既可作為統計學、大數據財務管理、大數據工程等專業和大數據相關培訓機構“應用統計學”課程的配套教材，也可作為相關專業本科生、研究生、專業統計分析人士的參考書。
應用統計學(基于SPSS) 目錄
項目1 認識應用統計學 1
任務1.1 走進統計學 1
1.1.1 統計學的概念 1
1.1.2 統計學的產生和發展 3
1.1.3 統計學的基本術語 5
1.1.4 統計變量的類型 7
1.1.5 統計的廣泛應用 9
任務1.2 收集數據 10
1.2.1 數據來源 11
1.2.2 普遍調查 12
1.2.3 重點調查 12
1.2.4 典型調查 13
1.2.5 網上調查 13
1.2.6 抽樣調查 15
1.2.7 制訂調查方案 19
1.2.8 設計調查問卷 20
任務1.3 介紹SPSS軟件 22
1.3.1 SPSS軟件簡介 22
1.3.2 SPSS軟件窗口介紹 23
1.3.3 SPSS軟件系統設置 26
思考與練習 34
項目2 繪制統計圖表 36
任務2.1 繪制定性數據圖表 36
2.1.1 次數分布表 36
2.1.2 條形圖 38
2.1.3 餅形圖 40
2.1.4 帕累托圖 42
任務2.2 繪制定量數據圖表 45
2.2.1 莖葉圖 45
2.2.2 定量數據的分組與制表 46
2.2.3 直方圖 48
2.2.4 折線圖 52
2.2.5 面積圖 54
2.2.6 箱圖 56
2.2.7 散點圖 57
2.2.8 盤高盤低圖 58
2.2.9 列聯表 61
2.2.10 時間序列圖 63
思考與練習 67
項目3 數據特征的統計描述 71
任務3.1 描述數據的中心趨勢 71
3.1.1 算術平均數 71
3.1.2 眾數 72
3.1.3 中位數 73
3.1.4 四分位數 75
3.1.5 幾何平均數 77
3.1.6 案例分析 78
任務3.2 描述數據的離散程度 79
3.2.1 極差 79
3.2.2 平均差 80
3.2.3 四分位差 81
3.2.4 方差和標準差 82
3.2.5 變異系數 83
3.2.6 協方差和相關系數 84
3.2.7 案例分析 85
任務3.3 描述數據的分布形態 87
3.3.1 偏度 87
3.3.2 峰度 89
3.3.3 案例分析 90
思考與練習 91
項目4 統計量與抽樣分布 94
任務4.1 了解樣本與統計量的概念和
關系 94
4.1.1 隨機樣本 94
4.1.2 用SPSS進行隨機抽樣 95
4.1.3 統計量 101
任務4.2 掌握常用的抽樣分布 102
4.2.1 正態分布 103
4.2.2 χ2分布 105
4.2.3 t分布 107
4.2.4 F分布 108
4.2.5 SPSS軟件驗證數據分布 109
思考與練習 110
項目5 參數估計 112
任務5.1 點估計 112
5.1.1 參數估計的基本原理 112
5.1.2 點估計的方法 113
5.1.3 估計量的評價標準 115
任務5.2 單個總體參數的區間估計 116
5.2.1 區間估計 116
5.2.2 總體均值的區間估計 117
5.2.3 SPSS實現單總體均值的
區間估計 119
5.2.4 總體比例的區間估計 120
5.2.5 總體方差的區間估計 121
任務5.3 雙總體參數的區間估計 121
5.3.1 雙總體均值差的區間估計 122
5.3.2 SPSS軟件實現雙總體均值差的
區間估計 124
5.3.3 雙總體方差比的區間估計 126
5.3.4 雙總體比例差的區間估計 126
5.3.5 單側置信限的估計 127
任務5.4 樣本量的確定 128
5.4.1 估計總體均值時樣本量的確定 129
5.4.2 估計總體比例時樣本量的確定 130
思考與練習 131
項目6 假設檢驗 133
任務6.1 了解假設檢驗思想 133
6.1.1 假設檢驗的原理和步驟 133
6.1.2 假設檢驗中的兩類錯誤 135
任務6.2 單個正態總體的假設檢驗 136
6.2.1 總體均值的假設檢驗 136
6.2.2 總體方差的假設檢驗 138
6.2.3 總體比例的假設檢驗 140
6.2.4 SPSS操作單樣本T檢驗 141
任務6.3 雙總體的假設檢驗 143
6.3.1 總體均值的假設檢驗 143
6.3.2 SPSS操作獨立樣本T檢驗 145
6.3.3 SPSS操作成對樣本T檢驗 147
6.3.4 總體方差的假設檢驗 149
6.3.5 總體比例的假設檢驗 151
思考與練習 152
項目7 方差分析 155
任務7.1 掌握方差分析 155
7.1.1 方差分析的基本概念 155
7.1.2 方差分析的假設條件 156
7.1.3 方差分析的目的 157
任務7.2 實現單因素方差分析 157
7.2.1 單因素方差分析的基本原理 158
7.2.2 單因素方差分析的基本步驟 159
7.2.3 單因素方差分析 161
7.2.4 SPSS軟件實現單因素方差分析 164
任務7.3 實現雙因素方差分析 171
7.3.1 多因素方差分析的基本原理 172
7.3.2 多因素方差分析的基本步驟 173
7.3.3 無交互效應的雙因素
方差分析 175
7.3.4 SPSS實現無交互效應的雙因素
方差分析 178
7.3.5 有交互效應的雙因素
方差分析 181
7.3.6 SPSS實現有交互效應的雙因素
方差分析 183
任務7.4 實現協方差分析 189
7.4.1 協方差分析的基本原理 189
7.4.2 協方差分析的基本步驟 190
7.4.3 SPSS實現協方差分析 190
任務7.5 實現重復測量方差分析 195
7.5.1 重復測量方差分析概述 195
7.5.2 重復測量方差分析的基本步驟 196
7.5.3 SPSS實現重復測量方差分析 197
思考與練習 207
項目8 卡方檢驗與非參數檢驗 211
任務8.1 SPSS實現卡方檢驗 211
8.1.1 卡方檢驗的基本原理 212
8.1.2 SPSS軟件實現擬合優度檢驗 213
8.1.3 SPSS軟件實現二項檢驗 215
8.1.4 SPSS軟件實現游程檢驗 217
任務8.2 SPSS實現獨立性檢驗 218
8.2.1 獨立性檢驗概述 219
8.2.2 SPSS實現2?×?2列聯表檢驗 220
8.2.3 SPSS實現r?×?c列聯表檢驗 223
8.2.4 SPSS實現配對設計r?×?r
列聯表檢驗 226
任務8.3 實現非參數檢驗 229
8.3.1 非參數檢驗概述 229
8.3.2 SPSS實現單樣本K-S檢驗 230
8.3.3 SPSS實現兩獨立樣本
非參數檢驗 232
8.3.4 SPSS實現K個獨立樣本
非參數檢驗 234
8.3.5 SPSS實現兩相關樣本
非參數檢驗 238
8.3.6 SPSS實現K個相關樣本
非參數檢驗 240
思考與練習 243
項目9 相關與回歸分析 246
任務9.1 實現相關分析 246
9.1.1 相關分析概述 247
9.1.2 簡單相關分析 248
9.1.3 偏相關分析 254
9.1.4 距離相關分析 256
9.1.5 SPSS實現信度分析 259
9.1.6 SPSS實現效度分析 264
任務9.2 SPSS實現一元線性回歸 266
9.2.1 回歸分析概述 267
9.2.2 一元線性回歸方程擬合度檢驗 269
9.2.3 SPSS實現一元線性回歸方程 271
任務9.3 SPSS實現多元線性回歸 273
9.3.1 多元線性回歸方程的原理 273
9.3.2 多元線性回歸方程擬合度檢驗 274
9.3.3 SPSS實現多元線性回歸方程 276
9.3.4 SPSS實現二元Logistic
回歸方程 280
9.3.5 SPSS實現曲線回歸方程 284
9.3.6 SPSS實現非線性回歸方程 286
思考與練習 288
項目10 多元統計分析 293
任務10.1 實現因子分析 293
10.1.1 因子分析概述 293
10.1.2 SPSS實現因子分析 295
任務10.2 實現聚類分析 301
10.2.1 聚類分析的基本原理 301
10.2.2 SPSS實現K-均值聚類分析 302
10.2.3 SPSS實現二階聚類分析 305
10.2.4 SPSS實現系統聚類分析 308
任務10.3 實現判別分析 312
10.3.1 判別分析的基本原理 312
10.3.2 SPSS實現判別分析 315
任務10.4 實現多重響應分析 320
10.4.1 多重響應概述 320
10.4.2 多重響應變量集的定義 321
10.4.3 多重響應變量集的頻率分析 322
10.4.4 多重響應變量集的交叉表分析 323
思考與練習 326
項目11 時間序列分析與預測 329
任務11.1 時間序列數據預處理 329
11.1.1 時間序列概述 329
11.1.2 SPSS實現時間序列預處理 333
任務11.2 時間序列的確定性分析 335
11.2.1 時間序列預測的概念 336
11.2.2 SPSS實現指數平滑法 336
11.2.3 SPSS實現季節性分解模型 341
任務11.3 時間序列的隨機性分析 344
11.3.1 隨機性分析的原理 344
11.3.2 SPSS實現ARIMA模型 344
思考與練習 348
附表A 泊松分布表 351
附表B 標準正態分布表 352
附表C 卡方分布表 353
附表D t分布表 355
附表E F分布表 356
參考文獻 366
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