图书介绍
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- 贾俊平编著 著
- 出版社： 北京：中国人民大学出版社
- ISBN：9787300142272
- 出版时间：2011
- 标注页数：204页
- 文件大小：42MB
- 文件页数：214页
- 主题词：统计学－高等学校－教材
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图书目录
第1章 统计学研究什么1
1.1 统计无处不在1
1.1.1 每个人都离不开统计1
1.1.2 几乎所有领域都要用统计2
1.1.3 统计的误用与滥用3
1.2 统计学研究数据4
1.2.1 有数据的地方就需要统计学5
1.2.2 统计学提供研究数据的方法5
1.2.3 统计方法不是万能的6
1.3 怎样获得数据7
1.3.1 变量与数据7
1.3.2 怎样得到一个样本8
软件应用9
思考与练习10
人物传记11
第2章 用图表看数据13
2.1 用图表看定性数据13
2.1.1 用频数分布表看数据13
2.1.2 用图形看数据16
2.2 用图表看定量数据19
2.2.1 用频数分布表看数据分布20
2.2.2 用图形看数据21
2.3 使用图表的注意事项32
软件应用33
思考与练习35
人物传记37
第3章 用统计量描述数据38
3.1 描述数据的水平38
3.1.1 平均数38
3.1.2 中位数和分位数40
3.1.3 用哪个值代表一组数据42
3.2 描述数据的差异42
3.2.1 极差和四分位差42
3.2.2 方差和标准差43
3.2.3 比较几组数据的离散程度：离散系数46
3.3 描述分布的形状47
软件应用48
思考与练习49
人物传记51
第4章 用概率分布描述随机变量52
4.1 什么是概率52
4.2 随机变量的概率分布53
4.2.1 随机变量及其概括性度量53
4.2.2 离散型概率分布55
4.2.3 连续型概率分布56
4.3 其他几个重要的分布59
4.3.1 t分布59
4.3.2 r2分布60
4.3.3 F分布61
4.4 样本统计量的概率分布62
4.4.1 统计量及其分布62
4.4.2 样本均值的分布63
4.4.3 其他统计量的分布65
4.4.4 统计量的标准误差66
软件应用67
思考与练习68
人物传记70
第5章 用样本推断总体72
5.1 估计总体参数72
5.1.1 怎样进行估计73
5.1.2 用什么样的估计量去估计74
5.1.3 参数估计的应用75
5.2 检验总体假设80
5.2.1 怎样提出假设81
5.2.2 依据什么作出决策82
5.2.3 假设检验的应用85
软件应用92
思考与练习93
人物传记97
第6章 分类变量的推断99
6.1 某个分类变量的频数分布与期望的是否一致99
6.1.1 期望频数相等99
6.1.2 期望频数不等101
6.2 两个分类变量是否有关系103
6.2.1 列联表与x2独立性检验103
6.2.2 应用x2检验的注意事项106
6.3 怎样度量两个分类变量的关系106
6.3.1 ψ系数和Cramer's V系数106
6.3.2 列联系数107
软件应用108
思考与练习108
人物传记110
第7章 分类变量对数值变量的影响112
7.1 检验自变量效应112
7.1.1 什么是自变量效应112
7.1.2 从误差分析入手113
7.1.3 分析中的基本假定114
7.2 考虑一个分类变量的影响115
7.2.1 数学模型115
7.2.2 效应检验116
7.2.3 哪些处理之间有差异119
7.3 考虑两个分类变量的影响121
7.3.1 数学模型121
7.3.2 主效应分析122
7.3.3 交互效应分析126
软件应用128
思考与练习130
人物传记133
第8章 用变量间的关系进行预测135
8.1 从考察关系入手135
8.1.1 变量间有什么样的关系135
8.1.2 关系强度如何137
8.2 建立变量之间的关系模型139
8.2.1 只涉及一个自变量139
8.2.2 涉及多个自变量140
8.3 对模型进行评价和检验142
8.3.1 模型拟合的好吗142
8.3.2 因变量与自变量之间有线性关系吗144
8.4 所有自变量都有必要放进模型中吗145
8.4.1 自变量之间相关对模型有什么影响145
8.4.2 剔除不必要的自变量146
8.4.3 模型有多好148
8.5 用自变量预测因变量148
软件应用150
思考与练习151
人物传记155
第9章 用过去的模式预测未来157
9.1 确定时间序列的模式和预测方法157
9.1.1 确定时间序列的成分157
9.1.2 选择预测方法并进行评估159
9.2 平滑法预测160
9.3 趋势预测162
9.3.1 线性趋势预测162
9.3.2 非线性趋势预测166
9.4 多成分序列的预测169
9.4.1 Winter指数平滑预测169
9.4.2 引入季节哑变量的多元回归预测171
9.4.3 分解预测173
软件应用177
思考与练习178
人物传记181
第10章 不依赖于分布的检验182
10.1 单样本的检验182
10.1.1 总体分布类型的检验182
10.1.2 中位数的符号检验184
10.1.3 Wilcoxon符号秩检验186
10.2 两个及两个以上样本的检验188
10.2.1 两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验188
10.2.2 两个独立样本的Mann-Whitney检验190
10.2.3 k个独立样本的Kruskal-Wallis检验192
10.3 秩相关及其检验194
10.3.1 Spearman秩相关及其检验194
10.3.2 Kendall秩相关及其检验196
软件应用198
思考与练习199
人物传记201
参考文献203