统计学——方法、数据与R的应用 / 大数据与人工智能技术丛书
￥39.80定价
作者： 刘超
出版时间：2019年9月
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302529606
- 1-1
- 293505
- 48210333-0
- 16开
- 2019年9月
- 计算机
- 本科
内容简介
当今是一个大数据的时代，人们已经生活在数据的海洋之中。本书尝试了解学习者的想法和需要，强调统计学的基本概念，突出数据，使用R软件为读者呈现可见即可得的统计分析过程，让读者能够轻松、愉快地了解统计的基本思想和应用价值。本书可读性强，语言轻松活泼，内容通俗易懂。
本书可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业的统计学教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。
本书可作为高等学校理、工、农、医、经济、管理、人文社会科学专业的统计学教材，也可以供从事商务活动和经济分析等实际工作的各类人员参考。
目录
第1章绪论
1.1什么是统计学
1.1.1基本定义
1.1.2基本类型
1.2数据和变量
1.2.1变量
1.2.2数据
1.3统计软件
1.3.1R软件
1.3.2其他常用统计软件简介
练习题
第2章数据的描述性分析
2.1单变量数据的描述分析
2.1.1分类型数据
2.1.2数值型数据
2.2双变量数据的描述分析
2.2.1分类型数据对分类型数据
2.2.2分类型数据对数值型数据
2.2.3数值型数据对数值型数据
2.3多变量数据的描述分析
练习题
第3章概率与分布
3.1随机性和规律性
3.2概率
3.3变量的分布
3.3.1离散型分布
3.3.2连续型分布
3.4中心极限定理和抽样分布
3.4.1中心极限定理
3.4.2抽样分布
3.5分位数
练习题
第4章参数估计
4.1点估计
4.1.1总体、样本和统计量
4.1.2常用的点估计量
4.1.3估计量的选择标准
4.2区间估计
4.2.1正态分布总体均值μ的区间估计
4.2.2独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计
4.2.3配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的区间估计
4.2.4总体比例p的区间估计
4.2.5总体比例之差p1-p2的区间估计
4.3确定合适的样本量
练习题
第5章均值的假设检验
5.1假设检验的基本思想
5.2单个总体均值的假设检验
5.2.1单样本t检验
5.2.2单样本Wilcoxon符号秩和检验
5.3两个总体均值的假设检验
5.3.1两样本t检验
5.3.2两样本Wilcoxon符号秩和检验
5.4配对总体均值的假设检验
5.4.1配对t检验
5.4.2配对Wilcoxon符号秩和检验
5.5正态性检验
5.6功效与样本量的计算
5.6.1单样本t检验与配对t检验的功效与样本量
5.6.2两独立样本t检验的功效与样本量
练习题
第6章比例与列联表的假设检验
6.1单个总体的比例
6.2两个独立总体的比例
6.3多个总体比例和趋势检验
6.4r×c表格
6.5比例的功效与样本量
练习题
第7章方差分析
7.1单因素方差分析
7.1.1基本思想
7.1.2成对比较和多重检验
7.1.3Bartlett检验
7.1.4放宽对方差的假设
7.1.5KruskalWallis检验
7.2双因素方差分析
7.2.1基本思想
7.2.2无交互作用的双因素方差分析
7.2.3有交互作用的双因素方差分析
7.2.4Friedman检验
练习题
第8章一元线性回归
8.1基本原理
8.1.1基本模型
8.1.2参数估计
8.2数据描述
8.3模型设定和估计
8.4模型检验和评价
8.5残差与回归值
8.6预测与置信区间
练习题
第9章多元线性回归
9.1基本原理
9.2多维数据描述
9.3模型设定和估计
9.4模型检验和评价
9.5模型选择和逐步回归
9.6多重共线性
9.6.1多重共线性的定义及检验
9.6.2逐步回归
9.6.3岭回归
练习题
第10章简单时间序列分析
10.1基本概念
10.1.1自相关
10.1.2白噪声
10.1.3平稳性
10.2时间序列的平滑与分解
10.2.1时间序列的成分
10.2.2时间序列的分解
练习题
附录AR的使用
A.1程序包的安装与加载
A.2数据的读取与保存
A.2.1直接输入数据
A.2.2读取R包中的自带数据
A.2.3读取外部数据
A.2.4输出数据
A.2.5编辑数据
A.3基本的命令与函数
A.3.1数据类型
A.3.2数据对象及其运算
A.3.3数据的合并与拆分
参考文献
1.1什么是统计学
1.1.1基本定义
1.1.2基本类型
1.2数据和变量
1.2.1变量
1.2.2数据
1.3统计软件
1.3.1R软件
1.3.2其他常用统计软件简介
练习题
第2章数据的描述性分析
2.1单变量数据的描述分析
2.1.1分类型数据
2.1.2数值型数据
2.2双变量数据的描述分析
2.2.1分类型数据对分类型数据
2.2.2分类型数据对数值型数据
2.2.3数值型数据对数值型数据
2.3多变量数据的描述分析
练习题
第3章概率与分布
3.1随机性和规律性
3.2概率
3.3变量的分布
3.3.1离散型分布
3.3.2连续型分布
3.4中心极限定理和抽样分布
3.4.1中心极限定理
3.4.2抽样分布
3.5分位数
练习题
第4章参数估计
4.1点估计
4.1.1总体、样本和统计量
4.1.2常用的点估计量
4.1.3估计量的选择标准
4.2区间估计
4.2.1正态分布总体均值μ的区间估计
4.2.2独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计
4.2.3配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的区间估计
4.2.4总体比例p的区间估计
4.2.5总体比例之差p1-p2的区间估计
4.3确定合适的样本量
练习题
第5章均值的假设检验
5.1假设检验的基本思想
5.2单个总体均值的假设检验
5.2.1单样本t检验
5.2.2单样本Wilcoxon符号秩和检验
5.3两个总体均值的假设检验
5.3.1两样本t检验
5.3.2两样本Wilcoxon符号秩和检验
5.4配对总体均值的假设检验
5.4.1配对t检验
5.4.2配对Wilcoxon符号秩和检验
5.5正态性检验
5.6功效与样本量的计算
5.6.1单样本t检验与配对t检验的功效与样本量
5.6.2两独立样本t检验的功效与样本量
练习题
第6章比例与列联表的假设检验
6.1单个总体的比例
6.2两个独立总体的比例
6.3多个总体比例和趋势检验
6.4r×c表格
6.5比例的功效与样本量
练习题
第7章方差分析
7.1单因素方差分析
7.1.1基本思想
7.1.2成对比较和多重检验
7.1.3Bartlett检验
7.1.4放宽对方差的假设
7.1.5KruskalWallis检验
7.2双因素方差分析
7.2.1基本思想
7.2.2无交互作用的双因素方差分析
7.2.3有交互作用的双因素方差分析
7.2.4Friedman检验
练习题
第8章一元线性回归
8.1基本原理
8.1.1基本模型
8.1.2参数估计
8.2数据描述
8.3模型设定和估计
8.4模型检验和评价
8.5残差与回归值
8.6预测与置信区间
练习题
第9章多元线性回归
9.1基本原理
9.2多维数据描述
9.3模型设定和估计
9.4模型检验和评价
9.5模型选择和逐步回归
9.6多重共线性
9.6.1多重共线性的定义及检验
9.6.2逐步回归
9.6.3岭回归
练习题
第10章简单时间序列分析
10.1基本概念
10.1.1自相关
10.1.2白噪声
10.1.3平稳性
10.2时间序列的平滑与分解
10.2.1时间序列的成分
10.2.2时间序列的分解
练习题
附录AR的使用
A.1程序包的安装与加载
A.2数据的读取与保存
A.2.1直接输入数据
A.2.2读取R包中的自带数据
A.2.3读取外部数据
A.2.4输出数据
A.2.5编辑数据
A.3基本的命令与函数
A.3.1数据类型
A.3.2数据对象及其运算
A.3.3数据的合并与拆分
参考文献
