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統計學:基於R應用(簡體書)
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商品簡介
目次

商品簡介

華章應用統計系列

統計學——基於R應用

Statistics with R

賈俊平 編著


機械工業出版社China Machine Press






圖書在版編目(CIP)數據
統計學:基於R應用 / 賈俊平編著. —北京:機械工業出版社,2014.6
(華章應用統計系列)
ISBN 978-7-111-46651-2
I. 統… II. 賈… III. 統計學-教材 IV. C8
中國版本圖書館CIP資料核字(2014)第089739號
本書是一本基於R實現全部例題計算與分析的統計學教材,書中例題的解答給出了R的詳細程式和結果。全書內容共10章,包括資料的描述性分析方法、推斷方法以及實際中常用的一些統計方法。
本書可作為高等院校經濟管理類專業本科生統計學課程的教材,也可作為其他文科專業及部分理、工、農、林、醫、藥專業的教材或參考書,對廣大實際工作者也極具參考價值。

目次

目 錄
前言
第1章 統計學與R1
1.1 統計學與數據1
1.1.1 什么是統計學1
1.1.2 數據及其來源2
1.2 R簡介5
1.2.1 R的初步使用5
1.2.2 數據的讀入與保存6
1.2.3 包的安裝和加載8
1.2.4 函數的編寫9
思考與練習9
第2章 數據的描述11
2.1 用圖表描述數據11
2.1.1 類別數據的圖表展示11
2.1.2 數值數據的圖表展示15
2.1.3 使用圖表的注意事項24
2.2 用統計量描述數據25
2.2.1 水平的描述25
2.2.2 差異的描述27
2.2.3 分布形狀的描述30
思考與練習32
第3章 概率分布35
3.1 什么是概率35
3.2 隨機變量的概率分布36
3.2.1 隨機變量及其概括性度量36
3.2.2 隨機變量的概率分布38
3.2.3 其他幾個重要的統計分布42
3.3 樣本統計量的概率分布46
3.3.1 統計量及其分布46
3.3.2 樣本均值的分布47
3.3.3 其他統計量的分布49
3.3.4 統計量的標準誤差50
思考與練習51
第4章 參數估計53
4.1 參數估計的基本原理53
4.1.1 點估計與區間估計53
4.1.2 評價估計量的標準56
4.2 總體均值的區間估計57
4.2.1 一個總體均值的估計57
4.2.2 兩個總體均值之差的估計60
4.3 總體比例的區間估計64
4.3.1 一個總體比例的估計64
4.3.2 兩個總體比例之差的估計65
4.4 總體方差的區間估計66
4.4.1 一個總體方差的估計66
4.4.2 兩個總體方差比的估計67
思考與練習67
第5章 假設檢驗70
5.1 假設檢驗的基本原理70
5.1.1 怎樣提出假設70
5.1.2 怎樣做出決策71
5.1.3 怎樣表述決策結果75
5.2 總體均值的檢驗76
5.2.1 一個總體均值的檢驗76
5.2.2 兩個總體均值之差的檢驗79
5.3 總體比例的檢驗82
5.3.1 一個總體比例的檢驗82
5.3.2 兩個總體比例之差的檢驗83
5.4 總體方差的檢驗85
5.4.1 一個總體方差的檢驗85
5.4.2 兩個總體方差比的檢驗86
思考與練習87
第6章 類別變量分析91
6.1 一個類別變量的擬合優度檢驗91
6.1.1 期望頻數相等91
6.1.2 期望頻數不等92
6.2 兩個類別變量的獨立性檢驗93
6.2.1 列聯表與χ2獨立性檢驗93
6.2.2 應用χ2檢驗的注意事項94
6.3 兩個類別變量的相關性度量95
6.3.1 φ系數和Cramer’s V系數95
6.3.2 列聯系數96
思考與練習96
第7章 方差分析98
7.1 方差分析的基本原理98
7.1.1 什么是方差分析98
7.1.2 誤差分解98
7.1.3 方差分析的基本假定99
7.2 單因子方差分析100
7.2.1 數學模型100
7.2.2 效應檢驗101
7.2.3 多重比較103
7.3 雙因子方差分析104
7.3.1 數學模型104
7.3.2 主效應分析105
7.3.3 交互效應分析108
思考與練習111
第8章 一元線性回歸114
8.1 變量間的關系114
8.1.1 確定變量之間的關系114
8.1.2 相關關系的描述115
8.1.3 關系強度的度量117
8.2 回歸模型的估計和檢驗118
8.2.1 一元線性回歸模型119
8.2.2 參數的最小二乘估計120
8.2.3 模型的擬合優度121
8.2.4 模型的顯著性檢驗123
8.3 利用回歸方程進行預測124
8.3.1 平均值的置信區間124
8.3.2 個別值的預測區間125
8.4 回歸模型的診斷127
8.4.1 殘差與標準化殘差127
8.4.2 模型診斷128
思考與練習130
第9章 多元線性回歸133
9.1 多元線性回歸模型133
9.1.1 回歸模型與回歸方程133
9.1.2 參數的最小二乘估計134
9.2 擬合優度和顯著性檢驗136
9.2.1 模型的擬合優度136
9.2.2 模型的顯著性檢驗137
9.3 多重共線性及其處理138
9.3.1 多重共線性及其識別139
9.3.2 變量選擇與逐步回歸141
9.4 利用回歸方程進行預測144
思考與練習145
第10章 時間序列預測148
10.1 時間序列的成分和預測方法148
10.1.1 時間序列的成分148
10.1.2 預測方法的選擇與評估151
10.2 指數平滑預測152
10.2.1 指數平滑模型的一般表達152
10.2.2 簡單指數平滑預測153
10.2.3 Holt指數平滑預測156
10.2.4 Winter指數平滑預測158
10.3 趨勢外推預測160
10.3.1 線性趨勢預測160
10.3.2 非線性趨勢預測163
10.4 分解預測168
思考與練習172
參考書目176

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