数据统计与分析 / 普通高等教育人工智能与大数据系列教材
￥49.80定价
作者： 岳晓宁
出版时间：2022-02
出版社：机械工业出版社
- 机械工业出版社
- 9787111694663
- 1-2
- 429242
- 46249816-3
- 平装
- 16开
- 2022-02
- 410
- 268
- 工学
- 计算机科学与技术
- 数据科学与大数据技术
- 本科
内容简介
本书共10章，对数据统计与分析理论进行了较为全面的介绍。具体内容包括：数据统计基础、常用描述性统计分析、参数估计、假设检验、多元正态分布统计基础、方差分析、相关分析与回归分析、主成分分析与因子分析、聚类分析与判别分析、时间序列分析。全书论述严谨，行文深入浅出，注重实用性。
本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究生教学用书，也可作为相关专业本科生、研究生和数据统计分析与数据挖掘技术研究学者的参考书。
本书可作为数据科学与大数据技术专业的本科生、研究生教学用书，也可作为相关专业本科生、研究生和数据统计分析与数据挖掘技术研究学者的参考书。
目录
前言
第1章数据统计基础
1.1统计及统计工作过程
1.1.1统计含义
1.1.2统计工作过程
1.2总体和样本
1.2.1总体与总体单位
1.2.2样本
1.3标志与变量
1.3.1标志
1.3.2变量
1.3.3计量尺度
1.4统计指标和指标体系
1.4.1统计指标
1.4.2统计指标体系
1.5数据收集与处理
1.5.1数据来源
1.5.2数据质量
1.5.3数据处理
1.5.4数据显示
练习题
第2章常用描述性统计分析
2.1数据对比分析
2.1.1对比分析
2.1.2相对数计算
2.2集中趋势测量
2.2.1非数值型数据集中趋势测量
2.2.2数值型数据集中趋势测量
2.3离散趋势测量
2.3.1非数值型数据离散趋势测量
2.3.2数值型数据离散趋势测量
练习题
第3章参数估计
3.1抽样分布及常用统计量分布
3.1.1抽样
3.1.2抽样分布
3.1.3常用统计量分布
3.2点估计
3.2.1估计量与估计值
3.2.2总体参数点估计
3.3总体参数区间估计
3.3.1区间估计基本原理
3.3.2均值抽样极限误差
3.3.3正态总体均值区间估计
3.3.4正态总体方差区间估计
3.4样本容量的确定
练习题
第4章假设检验
4.1假设检验原理
4.1.1假设检验基本原理
4.1.2假设检验类型
4.1.3假设检验中的两类错误
4.2总体均值假设检验
4.2.1大样本情形下总体均值假设检验
4.2.2小样本情形下总体均值假设检验
4.2.3两个正态总体均值之差假设检验
4.3正态总体方差假设检验
4.3.1单个总体方差假设检验
4.3.2两正态总体方差齐性假设检验
4.4分布拟合优度检验
4.4.1拟合优度检验
4.4.2总体含未知参数分布的拟合优度检验
4.5独立性检验
4.5.1独立性等价条件
4.5.2独立性卡方检验
4.6秩和检验
4.6.1秩与秩和
4.6.2配对符号秩检验
4.6.3Wilcoxon秩和检验
4.6.4Wilcoxon秩和检验临界点
练习题
第5章多元正态分布统计基础
5.1多元统计基本概念
5.1.1多元随机向量数字特征
5.1.2随机向量相互独立性
5.2多元正态分布
5.2.1多元正态分布的概念
5.2.2多元正态分布的基本性质
5.2.3多元统计量分布及其性质
5.3多元正态分布参数估计
5.3.1多元正态分布参数的极大似然估计
5.3.2参数估计量的基本性质
5.4多元正态分布参数假设检验
5.4.1多元正态分布均值向量检验
5.4.2多元正态分布协方差检验
练习题
第6章方差分析
6.1方差分析原理
6.1.1方差分析的意义
6.1.2方差分析的基本原理
6.2单因素方差分析
6.2.1单因素方差分析统计假设
6.2.2构建单因素方差分析检验统计量
6.2.3单因素方差分析表
6.3无交互作用双因素方差分析
6.3.1无交互作用双因素方差分析统计假设
6.3.2构建无交互作用双因素方差分析检验统计量
6.3.3无交互作用双因素方差分析表
6.4交互作用双因素方差分析
6.4.1交互作用双因素方差分析统计假设
6.4.2构建交互作用双因素方差分析检验统计量
6.4.3交互作用双因素方差分析表
6.5多元方差分析
6.5.1多元方差分析统计假设
6.5.2构建检验统计量
练习题
第7章相关分析与回归分析
7.1相关分析与回归分析原理
7.1.1相关分析基本原理
7.1.2回归分析基本原理
7.1.3相关分析和回归分析的联系与区别
7.2相关关系
7.2.1相关关系判断
7.2.2相关系数矩阵
7.3一元线性回归
7.3.1一元线性回归模型及其回归系数
7.3.2回归直线拟合程度
7.3.3回归分析统计检验
7.3.4回归预测
7.4多元线性回归
7.4.1多元线性回归模型及其回归系数
7.4.2多元线性回归模型误差估计
7.4.3多元线性回归的统计检验
7.5非线性回归
练习题
第8章主成分分析与因子分析
8.1主成分分析与因子分析原理
8.1.1主成分分析基本原理
8.1.2因子分析基本原理
8.1.3主成分分析和因子分析的区别与联系
8.2主成分分析
8.2.1主成分分析的数学模型
8.2.2主成分载荷阵
8.2.3主成分方差贡献率
8.2.4主成分分析步骤
8.3因子分析
8.3.1因子分析数学模型
8.3.2因子载荷阵
8.3.3公共因子方差贡献
8.3.4因子变量命名解释
练习题
第9章聚类分析与判别分析
9.1聚类分析原理
9.2系统聚类分析
9.2.1系统聚类
9.2.2统计相似性度量
9.2.3系统聚类分析方法
9.3判别分析原理
9.4判别分析
9.4.1费希尔判别法
9.4.2贝叶斯多类判别法
9.4.3逐步判别分析法
练习题
第10章时间序列分析
10.1时间序列
10.1.1时间序列概念
10.1.2时间序列构成要素
10.1.3时间序列平稳性
10.2趋势外推拟合预测法
10.2.1趋势外推拟合模型选择
10.2.2趋势线性拟合预测模型
10.2.3趋势曲线拟合预测模型
10.3平滑法
10.3.1时间序列平滑模型
10.3.2简单移动平均法
10.3.3加权移动平均法
10.3.4趋势移动平均法
10.3.5指数平滑法
练习题
附表
附表1几种常用的概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4χ2分布表
附表5t分布表
附表6F分布表
附表7符号检验界域表
附表8威尔科克森符号秩和检验临界值（T值）表
附表9秩和临界值表
参考文献
第1章数据统计基础
1.1统计及统计工作过程
1.1.1统计含义
1.1.2统计工作过程
1.2总体和样本
1.2.1总体与总体单位
1.2.2样本
1.3标志与变量
1.3.1标志
1.3.2变量
1.3.3计量尺度
1.4统计指标和指标体系
1.4.1统计指标
1.4.2统计指标体系
1.5数据收集与处理
1.5.1数据来源
1.5.2数据质量
1.5.3数据处理
1.5.4数据显示
练习题
第2章常用描述性统计分析
2.1数据对比分析
2.1.1对比分析
2.1.2相对数计算
2.2集中趋势测量
2.2.1非数值型数据集中趋势测量
2.2.2数值型数据集中趋势测量
2.3离散趋势测量
2.3.1非数值型数据离散趋势测量
2.3.2数值型数据离散趋势测量
练习题
第3章参数估计
3.1抽样分布及常用统计量分布
3.1.1抽样
3.1.2抽样分布
3.1.3常用统计量分布
3.2点估计
3.2.1估计量与估计值
3.2.2总体参数点估计
3.3总体参数区间估计
3.3.1区间估计基本原理
3.3.2均值抽样极限误差
3.3.3正态总体均值区间估计
3.3.4正态总体方差区间估计
3.4样本容量的确定
练习题
第4章假设检验
4.1假设检验原理
4.1.1假设检验基本原理
4.1.2假设检验类型
4.1.3假设检验中的两类错误
4.2总体均值假设检验
4.2.1大样本情形下总体均值假设检验
4.2.2小样本情形下总体均值假设检验
4.2.3两个正态总体均值之差假设检验
4.3正态总体方差假设检验
4.3.1单个总体方差假设检验
4.3.2两正态总体方差齐性假设检验
4.4分布拟合优度检验
4.4.1拟合优度检验
4.4.2总体含未知参数分布的拟合优度检验
4.5独立性检验
4.5.1独立性等价条件
4.5.2独立性卡方检验
4.6秩和检验
4.6.1秩与秩和
4.6.2配对符号秩检验
4.6.3Wilcoxon秩和检验
4.6.4Wilcoxon秩和检验临界点
练习题
第5章多元正态分布统计基础
5.1多元统计基本概念
5.1.1多元随机向量数字特征
5.1.2随机向量相互独立性
5.2多元正态分布
5.2.1多元正态分布的概念
5.2.2多元正态分布的基本性质
5.2.3多元统计量分布及其性质
5.3多元正态分布参数估计
5.3.1多元正态分布参数的极大似然估计
5.3.2参数估计量的基本性质
5.4多元正态分布参数假设检验
5.4.1多元正态分布均值向量检验
5.4.2多元正态分布协方差检验
练习题
第6章方差分析
6.1方差分析原理
6.1.1方差分析的意义
6.1.2方差分析的基本原理
6.2单因素方差分析
6.2.1单因素方差分析统计假设
6.2.2构建单因素方差分析检验统计量
6.2.3单因素方差分析表
6.3无交互作用双因素方差分析
6.3.1无交互作用双因素方差分析统计假设
6.3.2构建无交互作用双因素方差分析检验统计量
6.3.3无交互作用双因素方差分析表
6.4交互作用双因素方差分析
6.4.1交互作用双因素方差分析统计假设
6.4.2构建交互作用双因素方差分析检验统计量
6.4.3交互作用双因素方差分析表
6.5多元方差分析
6.5.1多元方差分析统计假设
6.5.2构建检验统计量
练习题
第7章相关分析与回归分析
7.1相关分析与回归分析原理
7.1.1相关分析基本原理
7.1.2回归分析基本原理
7.1.3相关分析和回归分析的联系与区别
7.2相关关系
7.2.1相关关系判断
7.2.2相关系数矩阵
7.3一元线性回归
7.3.1一元线性回归模型及其回归系数
7.3.2回归直线拟合程度
7.3.3回归分析统计检验
7.3.4回归预测
7.4多元线性回归
7.4.1多元线性回归模型及其回归系数
7.4.2多元线性回归模型误差估计
7.4.3多元线性回归的统计检验
7.5非线性回归
练习题
第8章主成分分析与因子分析
8.1主成分分析与因子分析原理
8.1.1主成分分析基本原理
8.1.2因子分析基本原理
8.1.3主成分分析和因子分析的区别与联系
8.2主成分分析
8.2.1主成分分析的数学模型
8.2.2主成分载荷阵
8.2.3主成分方差贡献率
8.2.4主成分分析步骤
8.3因子分析
8.3.1因子分析数学模型
8.3.2因子载荷阵
8.3.3公共因子方差贡献
8.3.4因子变量命名解释
练习题
第9章聚类分析与判别分析
9.1聚类分析原理
9.2系统聚类分析
9.2.1系统聚类
9.2.2统计相似性度量
9.2.3系统聚类分析方法
9.3判别分析原理
9.4判别分析
9.4.1费希尔判别法
9.4.2贝叶斯多类判别法
9.4.3逐步判别分析法
练习题
第10章时间序列分析
10.1时间序列
10.1.1时间序列概念
10.1.2时间序列构成要素
10.1.3时间序列平稳性
10.2趋势外推拟合预测法
10.2.1趋势外推拟合模型选择
10.2.2趋势线性拟合预测模型
10.2.3趋势曲线拟合预测模型
10.3平滑法
10.3.1时间序列平滑模型
10.3.2简单移动平均法
10.3.3加权移动平均法
10.3.4趋势移动平均法
10.3.5指数平滑法
练习题
附表
附表1几种常用的概率分布表
附表2标准正态分布表
附表3泊松分布表
附表4χ2分布表
附表5t分布表
附表6F分布表
附表7符号检验界域表
附表8威尔科克森符号秩和检验临界值（T值）表
附表9秩和临界值表
参考文献
