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应用统计学


作者:
浙江大学 张奕 张彩伢 黄炜
定价:
33.50元
ISBN:
978-7-04-051426-1
版面字数:
380.000千字
开本:
16开
全书页数:
暂无
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2019-08-26
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
经管类专业数学基础课
三级分类:
统计学

统计学是一门收集、整理和分析数据隐含规律的学科,它的应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。本书共分为七章,第1—3章是基础部分,主要介绍数据收集和整理的基本方法、统计图表、描述性统计分析、概率初步和正态分布;第4—5章介绍统计推断方法,包括参数估计和假设检验;第6—7章分别介绍方差分析和回归分析。本书弱化了数学基础,注重统计思维,强调和实践的结合,突出统计软件SPSS的应用。书中特别强调了各种统计方法的适用条件和范围等,对读者能正确使用各种统计方法提供帮助和指导。书中所有统计计算都采用SPSS来实现,并配有部分SPSS操作步骤视频。

本书为没有高等数学基础的读者设计,适用于非统计学专业的本科生,也可以作为统计工作者的参考书。

  • 前辅文
  • 第1章 数据收集和整理
    • S1.1 数据收集和整理简介
    • S1.2 抽样调查方法
      • 1.2.1 抽样方法
      • 1.2.2 抽样调查中应注意的一些问题
    • S1.3 大数据
      • 1.3.1 大数据简介
      • 1.3.2 数据挖掘著名案例
    • 第1章习题
  • 第2章 统计图表和描述性统计分析
    • S2.1 统计图表
      • 2.1.1 频数表和列联表
      • 2.1.2 圆饼图和条形图
      • 2.1.3 茎叶图和直方图
    • S2.2 描述性统计分析
      • 2.2.1 数据的集中趋势
      • 2.2.2 数据的离散程度
      • 2.2.3 数据的分布形状(箱线图)
      • 2.2.4 数据的偏度和峰度
    • S2.3 案例: 某地区科技工作者状况调查统计分析
      • 2.3.1 研究背景
      • 2.3.2 抽样方法和数据资料
      • 2.3.3 变量和数据预处理
      • 2.3.4 基本统计分析
    • 第2章习题
  • 第3章 概率初步与正态分布
    • S3.1 概率的定义和基本性质
      • 3.1.1 概率定义
      • 3.1.2 概率性质
      • 3.1.3 条件概率和事件的独立性
      • 3.1.4 概率案例
    • S3.2 随机变量及其分布
      • 3.2.1 离散型随机变量及其分布
      • 3.2.2 常见的离散型随机变量
      • 3.2.3 累积概率和分布函数
      • 3.2.4 连续型随机变量及其分布
      • 3.2.5 最常见的连续型随机变量
    • S3.3 正态分布
      • 3.3.1 正态分布参数的意义
      • 3.3.2 正态分布概率计算
      • 3.3.3 标准正态分布
      • 3.3.4 quad$3sigma$准则
      • 3.3.5 正态分布分位数
      • 3.3.6 正态分布随机数的产生
      • 3.3.7 独立随机变量的线性组合
      • 3.3.8 中心极限定理
    • 第3章习题
  • 第4章 参数估计
    • S4.1 抽样分布
      • 4.1.1 统计中的三类分布
      • 4.1.2 抽样分布
      • 4.1.3 其他抽样分布
    • S4.2 总体均值的区间估计
      • 4.2.1 单总体均值的区间估计
      • 4.2.2 两总体均值差的区间估计
    • S4.3 总体比例的区间估计
      • 4.3.1 单总体比例的区间估计
      • 4.3.2 样本量的确定
      • 4.3.3 两总体比例差的区间估计
    • 第4章习题
  • 第5章 假设检验
    • S5.1 假设检验的基本思想
      • 5.1.1 检验统计量和拒绝域
      • 5.1.2 两类错误
      • 5.1.3 $p$值与统计显著性
      • 5.1.4 假设检验问题的基本步骤
      • 5.1.5 区间估计与假设检验
    • S5.2 总体均值的假设检验
      • 5.2.1 单总体均值的$t$检验
      • 5.2.2 配对数据$t$检验
      • 5.2.3 $t$检验的稳健性和经验准则
      • 5.2.4 两总体均值的假设检验
    • S5.3 正态总体方差的假设检验
    • S5.4 总体比例的假设检验
    • S5.5 案例: 不同建筑结构特征的能耗比较
    • 第5章习题
  • 第6章 方差分析
    • S6.1 单因素方差分析
      • 6.1.1 方差分析基本思想
      • 6.1.2 实例分析及SPSS实现
      • 6.1.3 注意事项
    • S6.2 无交互作用的双因素方差分析
      • 6.2.1 基本思想
      • 6.2.2 实例分析及SPSS实现
    • S6.3 有交互作用的双因素方差分析
      • 6.3.1 基本思想
      • 6.3.2 实例分析及SPSS实现
    • S6.4 案例: 工资的内在因素影响
      • 6.4.1 研究背景
      • 6.4.2 数据资料
      • 6.4.3 研究目标和具体分析
    • 第6章习题
  • 第7章 相关分析和回归分析
    • S7.1 相关分析
      • 7.1.1 散点图和点线图
      • 7.1.2 相关系数
    • S7.2 一元线性回归
      • 7.2.1 一元线性回归方程
      • 7.2.2 回归方程的参数估计
      • 7.2.3 模型的检验和评价
      • 7.2.4 一元线性回归的SPSS实现
      • 7.2.5 利用回归方程进行估计和预测
    • S7.3 多元线性回归
      • 7.3.1 多元线性回归方程及参数估计
      • 7.3.2 模型的检验和评价
      • 7.3.3 多元线性回归模型自变量的选择
      • 7.3.4 多元线性回归实例分析及SPSS实现
    • S7.4 回归诊断
      • 7.4.1 残差和残差图
      • 7.4.2 用残差判断模型的假定
      • 7.4.3 数据的诊断
    • 第7章习题
  • 部分习题答案与提示
  • 参考文献

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