统计学：从数据到结论PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

统计学：从数据到结论PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一章 一些基本概念1

1.1 统计是什么？1

1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会2

1.3 变量和数据3

1.4 变量之间的关系4

1.4.1 定量变量间的关系5

1.4.2 定性变量间的关系7

1.4.3 定性和定量变量间的混和关系8

1.5 统计、计算机与统计软件8

1.6 小结11

1.7 习题11

第二章 数据的收集13

2.1 数据是怎样得到的？13

2.2 个体、总体和样本13

2.3 收集数据时的误差15

2.4 抽样调查和一些常用的方法16

2.5 计算机中常用的数据形式18

2.6 小结20

2.7 习题22

第三章 数据的描述23

3.1 如何用图来表示数据？23

3.1.1 定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图23

3.1.2 定性变量的图表示：饼图和条形图28

3.2 如何用少量数字来概括数据？32

3.2.1 数据的“位置”33

3.2.2 数据的“尺度”34

3.2.3 数据的标准得分37

3.3 小结38

3.3.1 本章软件使用说明38

3.3.2 本章的概括和公式40

3.4 习题41

第四章 机会的度量：概率和分布42

4.1 得到概率的几种途径42

4.2 概率的运算43

4.3 变量的分布47

4.3.1 离散随机变量的分布47

4.3.2 二项分布47

4.3.3 多项分布50

4.3.4 Poisson分布50

4.3.5 超几何分布51

4.3.6 连续随机变量的分布52

4.3.7 正态分布53

4.3.8 x2－分布56

4.3.9 t－分布57

4.3.10 F－分布59

4.3.11 均匀分布60

4.3.12 累积分布函数60

4.4 抽样分布、中心极限定理61

4.5 用小概率事件进行判断64

4.6 小结64

4.6.1 本章例题和软件使用说明64

4.6.2 本章的概括和公式68

4.7 习题74

第五章 简单统计推断：总体参数的估计76

5.1 用估计量估计总体参数76

5.2 点估计77

5.3 区间估计78

5.3.1 一个正态总体均值μ的区间估计79

5.3.2 两个正态总体均值之差μ1－μ2的区间估计80

5.3.3 总体比例（Bernoulli试验成功概率）p的区间估计82

5.3.4 总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差p1-p2的区间估计83

5.4 关于置信区间的注意点83

5.5 小结84

5.5.1 使用软件解本章例题的说明84

5.5.2 本章的概括和公式88

5.6 习题91

第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验94

6.1 假设检验的过程和逻辑94

6.2 对于正态总体均值的检验98

6.2.1 根据一个样本对其总体均值大小进行检验98

6.2.2 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验101

6.2.3 成对样本的问题103

6.3 对于比例的检验104

6.3.1 对于总体比例的检验104

6.3.2 对于连续变量比例的检验106

6.4 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥108

6.5 小结110

6.5.1 使用软件解本章例题的说明110

6.5.2 本章的概括和公式115

6.6 习题117

第七章 相关和回归分析119

7.1 问题的提出119

7.2 定量变量的相关122

7.3 定量变量的线性回归分析127

7.4 自变量中有定性变量的回归132

7.5 Logistic回归134

7.6 小结137

7.6.1 使用软件解本章例题的说明137

7.6.2 本章的概括和公式140

7.7 习题142

第八章 列联表、x2检验和对数线性模型143

8.1 列联表数据143

8.2 二维列联表的检验144

8.3 高维列联表和（多项分布）对数线性模型145

8.4 Poisson对数线性模型149

8.5 小结150

8.5.1 使用软件解本章例题的说明150

8.5.2 本章的概括和公式154

8.6 习题156

第九章 方差分析158

9.1 方差分析（只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量）158

9.2 方差分析（考虑交互效应但不考虑协变量）161

9.3 方差分析（考虑协变量）163

9.4 小结164

9.4.1 使用软件解本章例题的说明164

9.4.2 本章的概括和公式167

9.5 习题169

第十章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析171

10.1 主成分分析171

10.2 因子分析176

10.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项179

10.4 小结179

10.4.1 使用软件解本章例题的说明179

10.4.2 本章的概括和公式182

10.5 习题184

第十一章 把对象分类：聚类分析186

11.1 如何度量距离远近？186

11.2 事先要确定分多少类k－均值聚类187

11.3 事先不用确定分多少类：分层聚类188

11.4 处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类190

11.5 聚类要注意的问题191

11.6 小结192

11.6.1 使用软件解本章例题的说明192

11.6.2 本章的概括和公式194

11.7 习题195

第十二章 把对象归到已知的类中：判别分析196

12.1 几种判别分析方法196

12.2 判别分析要注意什么205

12.3 小结205

12.3.1 使用软件解本章例题的说明205

12.3.2 本章的概括和公式207

12.4 习题209

第十三章 两组变量之间的相关：典型相关分析210

13.1 两组变量的相关问题210

13.2 典型相关分析211

13.3 小结215

13.3.1 使用软件解本章例题的说明215

13.3.2 本章的概括和公式216

13.4 习题217

第十四章 行变量和列变量的关系：对应分析219

14.1 对应分析方法219

14.2 小结222

14.2.1 使用软件解本章例题的说明222

14.2.2 本章的概括和公式223

14.3 习题225

第十五章 随时间变化的对象：时间序列分析227

15.1 时间序列的组成部分227

15.2 指数平滑228

15.3 Box-Jenkins方法：ARIMA模型231

15.3.1 ARIMA模型介绍231

15.3.2 ARMA模型的识别和估计232

15.3.3 用ARIMA模型拟合例15.1236

15.3.4 用ARIMA模型拟合带有独立变量的时间序列239

15.4 小结241

15.4.1 使用软件解本章例题的说明241

15.4.2 本章的概括和公式245

15.5 习题248

第十六章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法249

16.1 关于非参数检验的一些常识249

16.2 单样本检验251

16.2.1 关于单样本中位数（α－分位数）的符号检验251

16.2.2 关于单样本位置的Wilcoxon符号秩检验254

16.2.3 关于单样本的Kolmogorov-Smirnov检验257

16.2.4 关于随机性的游程检验（runs test）263

16.3 两独立样本检验266

16.3.1 比较两独立总体中位数的非参数检验：Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验266

16.3.2 关于两样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验269

16.3.3 两样本Wald-Wolfowitz游程检验271

16.4 关于多个独立样本的检验272

16.4.1 Kruskal-Wallis关于多个样本的秩和检验272

16.4.2 Jonckheere-Terpstra关于多个样本的秩检验274

16.4.3 Brown-Mood中位数检验276

16.5 多个相关样本的检验278

16.5.1 Friedman秩和检验278

16.5.2 Kendall协同系数检验281

16.5.3 关于两值响应的Cochran检验282

16.5.4 成对样本的中位数检验285

16.6 列联表某一变量各水平比例的检验问题287

16.7 小结289

16.8 习题289

第十七章 生存分析简介292

17.1 对生命数据的简单描述：生命表292

17.2 对简单生命表的改进：Kaplan-Meier方法293

17.3 回归：Cox比例危险模型296

17.4 小结300

17.4.1 使用软件解本章例题的说明300

17.4.2 本章的概括和公式303

17.5 习题305