数据分析方法(第二版)

“十一五”国家规划教材

样章

作者：

梅长林、范金城

定价：

39.30 元

版面字数：

370千字

开本：

16开

装帧形式：

平装

版次：

2

最新版次
印刷时间：

2023年

ISBN：

978-7-04-050124-7

物料号：

50124-00

出版时间：

2018-10-10

读者对象：

高等教育

一级分类：

数学与统计学类

二级分类：

信息与计算科学专业课

三级分类：

数据分析

册数：

本书是为高等学校信息与计算科学专业本科生“数据分析”课程编写的教材，主要介绍常用统计数据分析的基本内容与方法，包括数据描述性分析、回归分析、方差分析、主成分分析与典型相关分析、判别分析、聚类分析、Bayes统计分析等。另外，对SAS软件的基础知识以及与上述各数据分析方法有关的SAS过程做了简要介绍，以便于利用SAS软件实现各分析方法的应用。各章均配备了丰富的有广泛实际背景的习题。

本书也可作为高等学校统计专业本科生和非数学类硕士研究生教材以及数据分析工作者的参考书。

目录
- 前辅文
- 第1章数据描述性分析
  - §1.1 一维数据的数字特征
    - 1.1.1 表示位置的数字特征
    - 1.1.2 表示分散性的数字特征
    - 1.1.3 表示分布形状的数字特征
  - §1.2 数据的分布
    - 1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
    - 1.2.2 茎叶图
    - 1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验
  - §1.3 多维数据的数字特征及相关分析
    - 1.3.1 二维数据的数字特征及相关系数
    - 1.3.2 多维数据的数字特征及相关矩阵
    - 1.3.3 总体的数字特征、相关矩阵及多维正态分布
  - 习题1
- 第2章回归分析
  - §2.1 线性回归模型及其参数估计
    - 2.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
    - 2.1.2 参数估计及其性质
  - §2.2 统计推断与预测
    - 2.2.1 回归方程的显著性检验
    - 2.2.2 回归系数的统计推断
    - 2.2.3 预测及其统计推断
    - 2.2.4 与回归系数有关的假设检验的一般方法
  - §2.3 残差分析
    - 2.3.1 误差项的正态性检验
    - 2.3.2 残差图分析
    - 2.3.3 Box Cox变换
  - §2.4 回归方程的选取
    - 2.4.1 穷举法
    - 2.4.2 逐步回归法
  - §2.5 Logistic回归模型的估计与推断
    - 2.5.1 Logistic回归模型
    - 2.5.2 参数的最大似然估计与Newton-Raphson迭代解法
    - 2.5.3 Logistic回归模型的统计推断
  - 习题2
- 第3章方差分析
  - §3.1 单因素方差分析
    - 3.1.1 单因素方差分析模型
    - 3.1.2 因素效应的显著性检验
    - 3.1.3 因素各水平均值的估计与比较
  - §3.2 两因素等重复试验下的方差分析
    - 3.2.1 统计模型
    - 3.2.2 交互效应及因素效应的显著性检验
    - 3.2.3 无交互效应时各因素均值的估计与比较
    - 3.2.4 有交互效应时因素各水平组合(Ai,Bj)上的均值估计与比较
  - §3.3 两因素非重复试验下的方差分析
  - 习题3
- 第4章主成分分析与典型相关分析
  - §4.1 主成分分析
    - 4.1.1 引言
    - 4.1.2 总体主成分
    - 4.1.3 样本主成分
  - §4.2 典型相关分析
    - 4.2.1 引言
    - 4.2.2 总体的典型变量与典型相关
    - 4.2.3 样本的典型变量与典型相关
    - 4.2.4 典型相关系数的显著性检验
  - 习题4
- 第5章判别分析
  - §5.1 距离判别
    - 5.1.1 两个总体的距离判别
    - 5.1.2 判别准则的评价
    - 5.1.3 多个总体的距离判别
  - §5.2 Bayes判别
    - 5.2.1 Bayes 判别的基本思想
    - 5.2.2 两个总体的Bayes 判别
    - 5.2.3 多个总体的Bayes 判别
  - 习题5
- 第6章聚类分析
  - §6.1 样品间相近性的度量
  - §6.2 快速聚类法
    - 6.2.1 快速聚类法的步骤
    - 6.2.2 用Lm距离进行快速聚类
  - §6.3 谱系聚类法
    - 6.3.1 类间距离及其递推公式
    - 6.3.2 谱系聚类法的步骤
    - 6.3.3 变量聚类
  - 习题6
- 第7章 Bayes 统计分析
  - §7.1 Bayes 统计模型
    - 7.1.1 Bayes 统计分析的基本思想
    - 7.1.2 Bayes 统计模型
    - 7.1.3 Bayes 统计推断原则
    - 7.1.4 先验分布的Bayes 假设与不变先验分布
    - 7.1.5 共轭先验分布
    - 7.1.6 先验分布中超参数的确定
  - §7.2 Bayes 统计推断
    - 7.2.1 参数的Bayes 点估计
    - 7.2.2 Bayes 区间估计
    - 7.2.3 Bayes 假设检验
  - 习题7
- 第8章 SAS软件及有关数据分析过程简介
  - §8.1 SAS基础知识简介
    - 8.1.1 SAS界面及其功能
    - 8.1.2 数据的输入与输出
    - 8.1.3 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集
    - 8.1.4 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
    - 8.1.5 逻辑语句与循环语句
  - §8.2 与本书内容有关的SAS过程简介
    - 8.2.1 几种描述性统计分析的SAS过程和绘图过程
    - 8.2.2 线性回归分析的SAS过程——PROC REG 过程
    - 8.2.3 Logistic回归分析的SAS过程——PROC LOGISTIC 过程
    - 8.2.4 方差分析的SAS过程——PROC ANOVA 过程
    - 8.2.5 主成分分析的SAS过程——PROC PRINCOMP 过程
    - 8.2.6 典型相关分析的SAS过程——PROC CANCORR过程
    - 8.2.7 判别分析的SAS过程——PROC DISCRIM过程
    - 8.2.8 聚类分析的SAS过程
    - 8.2.9 矩阵语言的程序设计过程——PROC IML过程简介
- 主要参考文献

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