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概率統計理論與實踐 版權信息
- ISBN：9787302648055
- 條形碼：9787302648055 ; 978-7-302-64805-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
概率統計理論與實踐 本書特色
重點對一元概率統計和多元統計在實際領域的應用案例進行深入分析，有助于讀者深入學習并運用相關知識，做到學以致用。
概率統計理論與實踐 內容簡介
本書適用于大學本科或研究生階段的概率統計和多元統計分析課程的教學,也可供統計專業本科生做畢業設計參照使用,還可供相關應用領域從業人員參考。 本書的特色： 1.本書一改傳統的單一理論方法加案例的編寫模式,采用專門的章節進行案例的介紹,使讀者可以迅速地進入應用領域。 2.本書對一元概率統計與多元統計的內容進行了詳細的介紹，并對一元概率統計知識在各實際領域的應用實踐進行了深入分析。除此之外，重點講述如何利用各種多元分析方法進行運用實踐，解決各領域的實際問題，這對在校學生學習概率統計知識，并深入了解其實際用途有著重要的作用。 3.對各領域從事具體工作的人員也具有指導參考作用。
概率統計理論與實踐 目錄
第1章隨機事件與概率1
1.1樣本空間與隨機事件1
1.1.1基本概念1
1.1.2事件的關系與運算2
1.1.3事件的運算規律4
1.2事件的概率5
1.2.1事件的頻率6
1.2.2事件的概率的定義6
1.3古典概型與幾何概型8
1.3.1古典概型8
1.3.2幾何概型10
1.4條件概率11
1.4.1條件概率的定義11
1.4.2全概率公式14
1.4.3貝葉斯公式14
1.5事件的獨立性16
1.6伯努利試驗與二項概率18
1.6.1伯努利試驗18
1.6.2二項概率18第2章隨機變量22
2.1隨機變量及其分布函數22
2.1.1隨機變量的定義22
2.1.2隨機變量的分布函數23
2.2離散型隨機變量25
2.2.1離散型隨機變量的概率分布26
2.2.2常見的離散型隨機變量的概率分布27
2.3連續型隨機變量31
2.3.1連續型隨機變量的概率分布31
2.3.2常見的連續型隨機變量的概率分布33
2.4隨機變量函數的分布38
2.4.1離散型隨機變量函數的分布39
2.4.2連續型隨機變量函數的分布40第3章隨機變量的數字特征與極限定理43
3.1數學期望43
3.1.1離散型隨機變量的數學期望43
3.1.2連續型隨機變量的數學期望45
3.1.3數學期望的性質47
3.2方差和標準差49
3.2.1離散型隨機變量的方差49
3.2.2連續型隨機變量的方差50
3.2.3方差的性質52
3.3大數定律53
3.3.1切比雪夫不等式54
3.3.2大數定律56
3.4中心極限定理60第4章數理統計的基礎知識67
4.1總體與樣本67
4.2統計量69
4.3抽樣分布70第5章參數估計77
5.1點估計77
5.2估計量的評價標準83
5.3區間估計86
5.3.1區間估計的概念86
5.3.2單個正態總體參數的區間估計87
第6章一元概率統計案例分析91
6.1有趣的概率現象91
6.1.1難以置信的概率問題91
6.1.2有趣的概率問題95
6.1.3街頭游戲的真相97
6.2概率應用案例分析99
6.2.1概率在醫學方面的應用99
6.2.2概率在決策中的應用104
6.2.3小概率事件的應用112
6.3一元統計的應用113
6.3.1統計推斷在金融中的應用113
6.3.2統計推斷在估算中的應用117第7章多元統計分析概述124
7.1多元統計分析的歷史124
7.1.1什么是多元統計分析124
7.1.2多元統計分析的歷史125
7.2多元統計分析的應用126
7.2.1多元統計分析的作用126
7.2.2多元統計分析能解決的問題127
7.2.3統計方法的選擇128
7.3多元統計分析相關軟件介紹131第8章多元統計方法133
8.1差異性分析133
8.1.1均值比較檢驗133
8.1.2方差分析138
8.2聚類分析147
8.2.1聚類分析的概念及分類147
8.2.2距離和相似系數148
8.2.3系統聚類153
8.3回歸分析158
8.3.1一元線性回歸分析158
8.3.2顯著性檢驗162
8.3.3多元線性回歸分析166
8.4主成分分析171
8.4.1主成分分析的數學模型及幾何意義171
8.4.2主成分的性質173
8.4.3主成分的計算步驟及實例175
8.5因子分析184
8.5.1因子分析的數學模型184
8.5.2因子載荷的估計方法——主成分法188
8.5.3因子旋轉190
8.5.4因子分析與主成分分析的異同194
8.5.5因子分析的計算步驟和應用實例194
8.6相關性分析198
8.6.1相關性分析的概念及分類198
8.6.2簡單相關分析199
8.6.3偏相關分析203
8.6.4典型相關分析204
8.7判別分析211
8.7.1距離判別法211
8.7.2貝葉斯判別法215
8.7.3逐步判別法218第9章多元統計分析法在人力資源管理中的應用224
9.1員工離職動因問題的研究設計與數據收集224
9.1.1離職影響因素識別224
9.1.2問卷設計與數據收集226
9.1.3統計方法與檢驗229
9.2離職影響因素的因子分析231
9.2.1離職影響因素的聚類分析231
9.2.2離職影響因素的因子分析232
9.3基于因子分析的回歸模型243
9.4個體因素差異性分析246
9.5降低員工離職率的對策254第10章多元統計分析法在高等教育評價中的應用258
10.1高等教育評價的研究概述258
10.2高等教育評價的影響因素分析260
10.2.1評價指標體系的構建260
10.2.2因子分析263
10.2.3聚類分析268
10.2.4判別分析270
10.3結論及展望273第11章多元統計分析法在建筑領域中的應用275
11.1商品住宅價格現狀和影響因素275
11.1.1商品住宅價格現狀275
11.1.2商品住宅價格影響因素分類276
11.2全國商品住宅價格影響因素分析278
11.2.1影響因素模型278
11.2.2影響因素回歸分析281
11.3重慶市商品住宅價格影響因素分析284
11.4政策建議291第12章多元統計分析法在經濟領域中的應用293
12.1緒論293
12.1.1研究背景及意義293
12.1.2區域經濟研究概述294
12.1.3區域經濟指標評價體系的構建295
12.2區域經濟發展多元統計分析296
12.2.1相關性檢驗296
12.2.2主成分分析297
12.2.3因子分析300
12.2.4聚類分析303
12.3重慶區域經濟差異影響因素分析306
12.3.1自然資源因素306
12.3.2區域產業結構307
12.3.3人力資本因素310
12.3.4投資因素311
12.3.5政策因素313
12.4區域經濟協調發展的建議和對策313
12.4.1區域經濟差異對經濟發展的影響313
12.4.2重慶區域經濟協調發展的建議和對策314附錄317
附錄1標準正態分布表317
附錄2成渝兩地建筑企業員工離職動因調查問卷319
附錄3對×××教師滿意度的問卷調查322
附錄42016年重慶市統計年鑒（部分）323
附錄52013—2015年重慶市各產業占GDP的比重326
附錄62013—2015年重慶市統計年鑒（部分）329參考文獻332
1.1樣本空間與隨機事件1
1.1.1基本概念1
1.1.2事件的關系與運算2
1.1.3事件的運算規律4
1.2事件的概率5
1.2.1事件的頻率6
1.2.2事件的概率的定義6
1.3古典概型與幾何概型8
1.3.1古典概型8
1.3.2幾何概型10
1.4條件概率11
1.4.1條件概率的定義11
1.4.2全概率公式14
1.4.3貝葉斯公式14
1.5事件的獨立性16
1.6伯努利試驗與二項概率18
1.6.1伯努利試驗18
1.6.2二項概率18第2章隨機變量22
2.1隨機變量及其分布函數22
2.1.1隨機變量的定義22
2.1.2隨機變量的分布函數23
2.2離散型隨機變量25
2.2.1離散型隨機變量的概率分布26
2.2.2常見的離散型隨機變量的概率分布27
2.3連續型隨機變量31
2.3.1連續型隨機變量的概率分布31
2.3.2常見的連續型隨機變量的概率分布33
2.4隨機變量函數的分布38
2.4.1離散型隨機變量函數的分布39
2.4.2連續型隨機變量函數的分布40第3章隨機變量的數字特征與極限定理43
3.1數學期望43
3.1.1離散型隨機變量的數學期望43
3.1.2連續型隨機變量的數學期望45
3.1.3數學期望的性質47
3.2方差和標準差49
3.2.1離散型隨機變量的方差49
3.2.2連續型隨機變量的方差50
3.2.3方差的性質52
3.3大數定律53
3.3.1切比雪夫不等式54
3.3.2大數定律56
3.4中心極限定理60第4章數理統計的基礎知識67
4.1總體與樣本67
4.2統計量69
4.3抽樣分布70第5章參數估計77
5.1點估計77
5.2估計量的評價標準83
5.3區間估計86
5.3.1區間估計的概念86
5.3.2單個正態總體參數的區間估計87
第6章一元概率統計案例分析91
6.1有趣的概率現象91
6.1.1難以置信的概率問題91
6.1.2有趣的概率問題95
6.1.3街頭游戲的真相97
6.2概率應用案例分析99
6.2.1概率在醫學方面的應用99
6.2.2概率在決策中的應用104
6.2.3小概率事件的應用112
6.3一元統計的應用113
6.3.1統計推斷在金融中的應用113
6.3.2統計推斷在估算中的應用117第7章多元統計分析概述124
7.1多元統計分析的歷史124
7.1.1什么是多元統計分析124
7.1.2多元統計分析的歷史125
7.2多元統計分析的應用126
7.2.1多元統計分析的作用126
7.2.2多元統計分析能解決的問題127
7.2.3統計方法的選擇128
7.3多元統計分析相關軟件介紹131第8章多元統計方法133
8.1差異性分析133
8.1.1均值比較檢驗133
8.1.2方差分析138
8.2聚類分析147
8.2.1聚類分析的概念及分類147
8.2.2距離和相似系數148
8.2.3系統聚類153
8.3回歸分析158
8.3.1一元線性回歸分析158
8.3.2顯著性檢驗162
8.3.3多元線性回歸分析166
8.4主成分分析171
8.4.1主成分分析的數學模型及幾何意義171
8.4.2主成分的性質173
8.4.3主成分的計算步驟及實例175
8.5因子分析184
8.5.1因子分析的數學模型184
8.5.2因子載荷的估計方法——主成分法188
8.5.3因子旋轉190
8.5.4因子分析與主成分分析的異同194
8.5.5因子分析的計算步驟和應用實例194
8.6相關性分析198
8.6.1相關性分析的概念及分類198
8.6.2簡單相關分析199
8.6.3偏相關分析203
8.6.4典型相關分析204
8.7判別分析211
8.7.1距離判別法211
8.7.2貝葉斯判別法215
8.7.3逐步判別法218第9章多元統計分析法在人力資源管理中的應用224
9.1員工離職動因問題的研究設計與數據收集224
9.1.1離職影響因素識別224
9.1.2問卷設計與數據收集226
9.1.3統計方法與檢驗229
9.2離職影響因素的因子分析231
9.2.1離職影響因素的聚類分析231
9.2.2離職影響因素的因子分析232
9.3基于因子分析的回歸模型243
9.4個體因素差異性分析246
9.5降低員工離職率的對策254第10章多元統計分析法在高等教育評價中的應用258
10.1高等教育評價的研究概述258
10.2高等教育評價的影響因素分析260
10.2.1評價指標體系的構建260
10.2.2因子分析263
10.2.3聚類分析268
10.2.4判別分析270
10.3結論及展望273第11章多元統計分析法在建筑領域中的應用275
11.1商品住宅價格現狀和影響因素275
11.1.1商品住宅價格現狀275
11.1.2商品住宅價格影響因素分類276
11.2全國商品住宅價格影響因素分析278
11.2.1影響因素模型278
11.2.2影響因素回歸分析281
11.3重慶市商品住宅價格影響因素分析284
11.4政策建議291第12章多元統計分析法在經濟領域中的應用293
12.1緒論293
12.1.1研究背景及意義293
12.1.2區域經濟研究概述294
12.1.3區域經濟指標評價體系的構建295
12.2區域經濟發展多元統計分析296
12.2.1相關性檢驗296
12.2.2主成分分析297
12.2.3因子分析300
12.2.4聚類分析303
12.3重慶區域經濟差異影響因素分析306
12.3.1自然資源因素306
12.3.2區域產業結構307
12.3.3人力資本因素310
12.3.4投資因素311
12.3.5政策因素313
12.4區域經濟協調發展的建議和對策313
12.4.1區域經濟差異對經濟發展的影響313
12.4.2重慶區域經濟協調發展的建議和對策314附錄317
附錄1標準正態分布表317
附錄2成渝兩地建筑企業員工離職動因調查問卷319
附錄3對×××教師滿意度的問卷調查322
附錄42016年重慶市統計年鑒（部分）323
附錄52013—2015年重慶市各產業占GDP的比重326
附錄62013—2015年重慶市統計年鑒（部分）329參考文獻332
展開全部
概率統計理論與實踐 作者簡介
代鴻,副教授，重慶市課程思政教學名師，北方國際大學聯盟“諾獎馬斯金教學名師”。獲省部級以上獎項多項，主持多項省部級以上課題和教學質量工程項目，出版學術著作1部，主編教材5本，發表核心論文2篇，SCI論文1篇。
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