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統計學（簡體書）
商品資訊
系列名：中國礦業大學教材建設工程資助教材
ISBN13：9787564635107
出版社：中國礦業大學
作者：付金會
出版日：2017/04/01
裝訂／頁數：平裝／233頁
商品簡介
目次
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商品簡介
《統計學/中國礦業大學教材建設工程資助教材》得到了中國礦業大學教材建設工程的資助。在內容的選擇上突出了實用性，在內容的編寫上突出了思想性，在內容的排版上突出了易用性。
《統計學/中國礦業大學教材建設工程資助教材》詳細介紹了數據的基本分析，簡單統計推斷，變量之間的關系，回歸分析，因子分析，聚類分析，現代統計模型，時間序列分析等內容。
《統計學/中國礦業大學教材建設工程資助教材》詳細介紹了數據的基本分析，簡單統計推斷，變量之間的關系，回歸分析，因子分析，聚類分析，現代統計模型，時間序列分析等內容。
目次
第一章 緒論
第一節 統計學的發展與統計思維
第二節 數據及其類型
第三節 數據的收集與數據誤差
第四節 調查問卷的設計
本章要點
附錄1
思考與練習
第二章 數據的基本分析
第一節 用統計量概括數據
第二節 用圖形展示數據
本章要點
附錄2
思考與練習
第三章 簡單統計推斷
第一節 統計推斷基礎
第二節 參數估計
第三節 假設檢驗
第四節 非參數檢驗
本章要點
附錄3
思考與練習
第四章 變量之間的關系
第一節 定性變量之間的相關
第二節 定量變量之間的相關
第三節 Kendall協同系數
第四節 偏相關
本章要點
附錄4
思考與練習
第五章 回歸分析
第一節 一元線性回歸
第二節 多元線性回歸
第三節 啞變量回歸
本章要點
思考與練習
第六章 時間序列分析
第一節 時間序列的構成與預測
第二節 自回歸整合移動平均模型
第三節 自回歸整合移動平均模型建模實例
本章要點
附錄6
思考與練習
第七章 因子分析
第一節 因子分析模型
第二節 主成分法
第三節 因子分析的步驟
本章要點
附錄7
思考與練習
第八章 聚類分析
第一節 聚類分析的基本原理
第二節 系統聚類
第三節 K一均值聚類
本章要點
附錄8
思考與練習
第九章 現代統計模型
第一節 數據挖掘概述
第二節 人工神經網絡模型
第三節 粗糙集理論
第四節 數據挖掘模型的應用實例
本章要點
思考與練習
參考文獻
隨書數據清單
第一節 統計學的發展與統計思維
第二節 數據及其類型
第三節 數據的收集與數據誤差
第四節 調查問卷的設計
本章要點
附錄1
思考與練習
第二章 數據的基本分析
第一節 用統計量概括數據
第二節 用圖形展示數據
本章要點
附錄2
思考與練習
第三章 簡單統計推斷
第一節 統計推斷基礎
第二節 參數估計
第三節 假設檢驗
第四節 非參數檢驗
本章要點
附錄3
思考與練習
第四章 變量之間的關系
第一節 定性變量之間的相關
第二節 定量變量之間的相關
第三節 Kendall協同系數
第四節 偏相關
本章要點
附錄4
思考與練習
第五章 回歸分析
第一節 一元線性回歸
第二節 多元線性回歸
第三節 啞變量回歸
本章要點
思考與練習
第六章 時間序列分析
第一節 時間序列的構成與預測
第二節 自回歸整合移動平均模型
第三節 自回歸整合移動平均模型建模實例
本章要點
附錄6
思考與練習
第七章 因子分析
第一節 因子分析模型
第二節 主成分法
第三節 因子分析的步驟
本章要點
附錄7
思考與練習
第八章 聚類分析
第一節 聚類分析的基本原理
第二節 系統聚類
第三節 K一均值聚類
本章要點
附錄8
思考與練習
第九章 現代統計模型
第一節 數據挖掘概述
第二節 人工神經網絡模型
第三節 粗糙集理論
第四節 數據挖掘模型的應用實例
本章要點
思考與練習
參考文獻
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