商品簡介
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統計方法與技術是現代社會、經濟研究運用的基本方法。本書旨在提高研究生量化分析能力,在眾多統計方法中,選擇最實用的現代統計分析方法,在不失理論嚴密性的前提下,力求理清問題背景、方法思想、具體步驟、分析技巧。為重點突出方法的思想和應用,盡可能結合中國社會、經濟、管理方面的實際問題,輔以案例研究,力求為非統計專業研究生進行量化分析起到一定示范作用。 本書既可作為非統計專業,如人文社會科學、財經管理類研究生學習現代統計分析方法之用,也可作為經濟統計專業學生學習用書,同時也適合從事社會、經濟、管理等研究和實際工作的從業人員進行量化研究的參考書。
作者簡介
何曉群,中國人民大學統計學院教授,中國人民大學六西格瑪質量管理研究中心主任,中國現場統計研究會副秘書長,國家稅務總局特邀監察員。主要研究領域:應用數理統計,多元統計分析,六西格瑪管理。多次參加國際學術會議,主持和參與多項國家和省部級及企業橫向課題研究,發表論文80余篇。
目次
第1章 概論
§1.1 為統計學正名
§1.2 市場呼喚真統計
§1.3 統計分析方法及其應用
思考與練習
第2章 統計學基礎回顧
§2.1 統計數據的整理與描述
§2.2 幾種重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正態分布
§2.5 參數估計
§2.6 假設檢驗
思考與練習
第3章 定性數據的x2檢驗
§3.1 多項分布與X2檢驗
§3.2 列聯表分析
§3.3 一致性檢驗
§3.4 擬合優度檢驗
思考與練習
第4章 一元線性回歸
§4.1 一元線性回歸模型
§4.2 回歸參數β0,β1的估計
§4.3 最小二乘估計的性質
§4.4 回歸方程的顯著性檢驗
§4.5 殘差分析
§4.6 預測和控制
§4.7 建模總結和應注意的問題
思考與練習
第5章 多元線性回歸
§5.1 多元線性回歸模型
§5.2 回歸參數的估計
§5.3 參數估計量的性質
§5.4 回歸方程的顯著性檢驗
§5.5 中心化和標準化
§5.6 相關陣與偏相關系數
§5.7 多元建模總結與評注
思考與練習
第6章 違背基本假設的回歸分析
§6.1 關于異方差性問題
§6.2 關于自相關性問題
§6.3 關于多重共線性問題
§6.4 異常值與強影響值
思考與練習
第7章 自變量選擇與逐步回歸
§7.1 自變量選擇對估計和預測的影響
§7.2 所有子集回歸
§7.3 逐步回歸
§7.4 實例與評注
思考與練習
第8章 定性數據的建模分析
§8.1 對數線性模型基本理論和方法
§8.2 對數線性模型分析的上機實踐
§8.3 Logistic回歸基本理論和方法
§8.4 Logistic回歸的方法及步驟
思考與練習
第9章 多變量的圖表示法
§9.1 散點圖矩陣
§9.2 臉譜圖
§9.3 雷達圖與星圖
§9.4 星座圖
思考與練習
第10章 聚類分析
§10.1 聚類分析的基本思想
§10.2 相似性度量
§10.3 類和類的特征
§10.4 聚類方法
§10.5 實際例子
思考與練習
第11章 判別分析
§11.1 判別分析的基本思想
§11.2 距離判別
§11.3 Bayes判別
§11.4 Fisher判別
§11.5 逐步判別
§11.6 判別分析應用的幾個例子
思考與練習
第12章 主成分分析
§12.1 主成分分析的基本思想
§12.2 主成分分析的幾何意義
§12.3 總體主成分及其性質
§12.4 樣本主成分的導出
§12.5 主成分分析步驟及框圖
§12.6 主成分分析的應用
思考與練習
第13章 因子分析
§13.1 因子分析的基本思想
§13.2 因子載荷的求解
§13.3 因子分析的步驟與邏輯框圖
§13.4 因子分析的上機實現
思考與練習
第14章 對應分析
§14.1 對應分析的基本理論
§14.2 對應分析的步驟及邏輯框圖
§14.3 對應分析的上機實現
思考與練習
第15章 典型相關分析
§15.1 典型相關分析的基本理論
§15.2 典型相關分析的步驟及邏輯框圖
§15.3 典型相關分析的上機實現
思考與練習
參考文獻
附錄
表1 白松分布表
表2 標準正態分布表
表3 正態分布分位數表
表4 卡方(x2)分布表
表5 相關系數檢驗表
表6 t分布的臨界點
表7 F分布表
表8 D.w檢驗上下界表
§1.1 為統計學正名
§1.2 市場呼喚真統計
§1.3 統計分析方法及其應用
思考與練習
第2章 統計學基礎回顧
§2.1 統計數據的整理與描述
§2.2 幾種重要的概率分布
§2.3 多元分布的基本概念
§2.4 多元正態分布
§2.5 參數估計
§2.6 假設檢驗
思考與練習
第3章 定性數據的x2檢驗
§3.1 多項分布與X2檢驗
§3.2 列聯表分析
§3.3 一致性檢驗
§3.4 擬合優度檢驗
思考與練習
第4章 一元線性回歸
§4.1 一元線性回歸模型
§4.2 回歸參數β0,β1的估計
§4.3 最小二乘估計的性質
§4.4 回歸方程的顯著性檢驗
§4.5 殘差分析
§4.6 預測和控制
§4.7 建模總結和應注意的問題
思考與練習
第5章 多元線性回歸
§5.1 多元線性回歸模型
§5.2 回歸參數的估計
§5.3 參數估計量的性質
§5.4 回歸方程的顯著性檢驗
§5.5 中心化和標準化
§5.6 相關陣與偏相關系數
§5.7 多元建模總結與評注
思考與練習
第6章 違背基本假設的回歸分析
§6.1 關于異方差性問題
§6.2 關于自相關性問題
§6.3 關于多重共線性問題
§6.4 異常值與強影響值
思考與練習
第7章 自變量選擇與逐步回歸
§7.1 自變量選擇對估計和預測的影響
§7.2 所有子集回歸
§7.3 逐步回歸
§7.4 實例與評注
思考與練習
第8章 定性數據的建模分析
§8.1 對數線性模型基本理論和方法
§8.2 對數線性模型分析的上機實踐
§8.3 Logistic回歸基本理論和方法
§8.4 Logistic回歸的方法及步驟
思考與練習
第9章 多變量的圖表示法
§9.1 散點圖矩陣
§9.2 臉譜圖
§9.3 雷達圖與星圖
§9.4 星座圖
思考與練習
第10章 聚類分析
§10.1 聚類分析的基本思想
§10.2 相似性度量
§10.3 類和類的特征
§10.4 聚類方法
§10.5 實際例子
思考與練習
第11章 判別分析
§11.1 判別分析的基本思想
§11.2 距離判別
§11.3 Bayes判別
§11.4 Fisher判別
§11.5 逐步判別
§11.6 判別分析應用的幾個例子
思考與練習
第12章 主成分分析
§12.1 主成分分析的基本思想
§12.2 主成分分析的幾何意義
§12.3 總體主成分及其性質
§12.4 樣本主成分的導出
§12.5 主成分分析步驟及框圖
§12.6 主成分分析的應用
思考與練習
第13章 因子分析
§13.1 因子分析的基本思想
§13.2 因子載荷的求解
§13.3 因子分析的步驟與邏輯框圖
§13.4 因子分析的上機實現
思考與練習
第14章 對應分析
§14.1 對應分析的基本理論
§14.2 對應分析的步驟及邏輯框圖
§14.3 對應分析的上機實現
思考與練習
第15章 典型相關分析
§15.1 典型相關分析的基本理論
§15.2 典型相關分析的步驟及邏輯框圖
§15.3 典型相關分析的上機實現
思考與練習
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表1 白松分布表
表2 標準正態分布表
表3 正態分布分位數表
表4 卡方(x2)分布表
表5 相關系數檢驗表
表6 t分布的臨界點
表7 F分布表
表8 D.w檢驗上下界表
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