應用多元統計分析簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘
2019-12-20 14:16
來(lái)源：京東
作者：京東
應用多元統計分析
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編輯推薦: 《應用多元統計分析》力求以統計思想為主線(xiàn)，以SPSS軟件為工具，深入淺出地介紹各種多元統計分析方法的理論和應用。本書(shū)特點(diǎn)是，將SPSS軟件的學(xué)習和案例分析有機結合，不僅使學(xué)生在實(shí)踐中學(xué)習了SPSS軟件的操作方法，而且還使學(xué)生對多元統計分析的意義有深入的體會(huì )。
內容簡(jiǎn)介: 《應用多元統計分析》是統計學(xué)專(zhuān)業(yè)“應用多元統計分析”教材，本書(shū)把握統計實(shí)質(zhì)，貫穿統計思想。注重統計思想的講述，在多元統計方法的應用上把握實(shí)質(zhì)，從實(shí)際問(wèn)題入手，在不失嚴謹的前提下，淡化統計方法本身的數學(xué)推導，體現統計學(xué)的實(shí)用性。本書(shū)的一大特點(diǎn)是應用SPSS軟件，實(shí)現統計計算。另外，根據實(shí)際介紹的統計方法，將編寫(xiě)的習題分為兩類(lèi)：一類(lèi)是繼續鞏固和加強統計理論和方法，包括基本概念和基本思路訓練的習題；另一類(lèi)是針對實(shí)際問(wèn)題，培養學(xué)生結合統計方法獨立解決實(shí)際問(wèn)題的能力和素質(zhì)的習題。本書(shū)可作為統計專(zhuān)業(yè)本科生教材，同時(shí)也適合自學(xué)多元統計分析的讀者閱讀參考。本書(shū)主要內容包括：多元分析概述、多元正態(tài)分布的參數估計、多元正態(tài)分布均值向量和協(xié)差陣的檢驗、判別分析、聚類(lèi)分析、主成分分析、因子分析、相應分析、典型相關(guān)分析等。
作者簡(jiǎn)介: 朱建平，廈門(mén)大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院教授、博士生導師，統計系主任、廈門(mén)大學(xué)數據挖掘研究中心主任。主要研究方向數理統計、數據挖掘、計量經(jīng)濟學(xué)。
目錄:第一章 多元統計分析概述
第一節 引言
第二節 大數據時(shí)代與大數據
第三節 應用背景
第四節 計算機在統計分析中的應用
第二章 多元正態(tài)分布的參數估計與假設檢驗
第一節 引言
第二節 基本概念
第三節 多元正態(tài)分布的參數估計
第四節 均值向量的檢驗
第五節 協(xié)差陣的檢驗
思考與練習
第三章 多元線(xiàn)性回歸模型
第一節 引言
第二節 線(xiàn)性模型的參數估計
第三節 線(xiàn)性模型的檢驗
第四節 預測
第五節 回歸分析應用中應注意的問(wèn)題
第六節 實(shí)證分析
思考與練習
第四章 聚類(lèi)分析
第一節 引言
第二節 相似性的量度
第三節 系統聚類(lèi)分析法
第四節 k-均值聚類(lèi)分析法
第五節 有序樣品的聚類(lèi)分析法
第六節 實(shí)例分析
思考與練習
第五章 判別分析
第一節 引言
第二節 距離判別法
第三節 貝葉斯判別法
第四節 費希爾判別法
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第六章 主成分分析
第一節 引言
第二節 主成分分析模型
第三節 主成分的性質(zhì)
第四節 主成分方法應用中應注意的問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第七章 因子分析
第一節 引言
第二節 因子分析模型
第三節 因子分析應用中應注意的問(wèn)題
第四節 實(shí)例分析
思考與練習
第八章 相應分析
第一節 引言
第二節 列聯(lián)表分析
第三節 相應分析的基本理論
第四節 相應分析中應注意的幾個(gè)問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析與計算實(shí)現
第六節 結語(yǔ)
思考與練習
第九章 典型相關(guān)分析
第一節 引言
第二節 典型相關(guān)的基本理論
第三節 樣本典型相關(guān)分析
第四節 典型相關(guān)分析應用中的幾個(gè)問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第十章 多變量的可視化分析
第一節 引言
第二節 條形圖
第三節 面積圖
第四節 散點(diǎn)圖
第五節 高低圖
第六節 箱圖
第七節 雙軸圖
思考與練習
附錄I 數據表
附錄II 常用統計表
參考文獻
第一節 引言
第二節 大數據時(shí)代與大數據
第三節 應用背景
第四節 計算機在統計分析中的應用
第二章 多元正態(tài)分布的參數估計與假設檢驗
第一節 引言
第二節 基本概念
第三節 多元正態(tài)分布的參數估計
第四節 均值向量的檢驗
第五節 協(xié)差陣的檢驗
思考與練習
第三章 多元線(xiàn)性回歸模型
第一節 引言
第二節 線(xiàn)性模型的參數估計
第三節 線(xiàn)性模型的檢驗
第四節 預測
第五節 回歸分析應用中應注意的問(wèn)題
第六節 實(shí)證分析
思考與練習
第四章 聚類(lèi)分析
第一節 引言
第二節 相似性的量度
第三節 系統聚類(lèi)分析法
第四節 k-均值聚類(lèi)分析法
第五節 有序樣品的聚類(lèi)分析法
第六節 實(shí)例分析
思考與練習
第五章 判別分析
第一節 引言
第二節 距離判別法
第三節 貝葉斯判別法
第四節 費希爾判別法
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第六章 主成分分析
第一節 引言
第二節 主成分分析模型
第三節 主成分的性質(zhì)
第四節 主成分方法應用中應注意的問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第七章 因子分析
第一節 引言
第二節 因子分析模型
第三節 因子分析應用中應注意的問(wèn)題
第四節 實(shí)例分析
思考與練習
第八章 相應分析
第一節 引言
第二節 列聯(lián)表分析
第三節 相應分析的基本理論
第四節 相應分析中應注意的幾個(gè)問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析與計算實(shí)現
第六節 結語(yǔ)
思考與練習
第九章 典型相關(guān)分析
第一節 引言
第二節 典型相關(guān)的基本理論
第三節 樣本典型相關(guān)分析
第四節 典型相關(guān)分析應用中的幾個(gè)問(wèn)題
第五節 實(shí)例分析
思考與練習
第十章 多變量的可視化分析
第一節 引言
第二節 條形圖
第三節 面積圖
第四節 散點(diǎn)圖
第五節 高低圖
第六節 箱圖
第七節 雙軸圖
思考與練習
附錄I 數據表
附錄II 常用統計表
參考文獻
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