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目次
開篇案例:怎樣理解這樣一些統計結論?
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
本章圖解:統計方法分類與本書框架
第2章 用圖表展示數據
開篇案例:用哪些圖形展示獎牌?
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
本章圖解:數據類型與圖表展示方法
第3章 用統計量描述數據
開篇案例:哪名運動員的發揮更穩定?
3.1 水平的度量 第1章 統計、數據和計算機
開篇案例:怎樣理解這樣一些統計結論?
1.1 統計及其應用領域
1.2 怎樣獲得統計數據
1.3 統計與計算機
本章圖解:統計方法分類與本書框架
第2章 用圖表展示數據
開篇案例:用哪些圖形展示獎牌?
2.1 用圖表展示定性數據
2.2 用圖表展示定量數據
2.3 合理使用圖表
本章圖解:數據類型與圖表展示方法
第3章 用統計量描述數據
開篇案例:哪名運動員的發揮更穩定?
3.1 水平的度量
3.2 差異的度量
3.3 分布形狀的度量
本章圖解:數據分布特征與描述統計量
第4章 概率分布
開篇案例:神舟七號飛船遭遇空間碎片的概率有多大?
4.1 度量事件發生的可能性
4.2 隨機變量的概率分布
4.3 其他幾個重要的統計分布
4.4 樣本統計量的概率分布
本章圖解:隨機變量的概率分布
第5章 參數估計
開篇案例:大學生每周上網花多少時間?
5.1 參數估計的基本原理
5.2 一個總體參數的區間估計
5.3 兩個總體參數的區間估計
5.4 樣本量的確定
本章圖解:參數估計所使用的分布
第6章 假設檢驗
開篇案例:正常人的平均體溫是37℃嗎?
6.1 假設檢驗的基本原理
6.2 一個總體參數的檢驗
6.3 兩個總體參數的檢驗
本章圖解:假設檢驗所使用的分布
第7章 分類變量的推斷
開篇案例:性別與是否逃課有關系嗎?
7.1 一個分類變量的擬合優度檢驗
7.2 兩個分類變量的獨立性檢驗
7.3 兩個分類變量的相關性度量
本章圖解:分類變量檢驗方法
第8章 方差分析與實驗設計
開篇案例:不同運動隊的平均成績之間是否有顯著差異?
8.1 方差分析的基本原理
8.2 單因素方差分析
8.3 雙因素方差分析
8.4 實驗設計初步
本章圖解:方差分析過程
第9章 一元線性回歸
開篇案例:子代與父代一樣嗎?
9.1 變量間的關系
9.2 一元線性回歸模型的估計和檢驗
9.3 利用回歸方程進行預測
9.4 用殘差檢驗模型的假定
本章圖解:一元線性回歸的建模過程
第10章 多元線性回歸
開篇案例:身高受哪些因素影響?
10.1 多元線性回歸模型
10.2 擬合優度和顯著性檢驗
0.3 多重共線性及其處理
10.4 利用回歸方程進行預測
10.5 啞變量回歸
本章圖解:多元線性回歸的建模過程
第11章 時間序列預測
開篇案例:下個月的消費者信心指數是多少?
11.1 時間序列的成分和預測方法
11.2 平穩序列的預測
11.3 趨勢預測
11.4 多成分序列的預測
本章圖解:時間序列預測的程序和方法
第12章 主成分分析和因子分析
開篇案例:因子分析得到的是什么?
12.1 主成分分析
12.2 因子分析
本章圖解:主成分分析和因子分析的步驟
第13章 聚類分析
開篇案例:怎樣把消費者分類?
13.1 聚類分析基本原理
13.2 層次聚類
13.3 K均值聚類
本章圖解:聚類分析方法
第14章 非參數檢驗
開篇案例:不同商圈的報紙發行量是否有差異?
14.1 單樣本的檢驗
4.2 兩個及兩個以上樣本的檢驗
14.3 秩相關及其檢驗
本章圖解:非參數檢驗方法
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