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商品簡介
目次
商品簡介
本書為改進當前大學環境統計課程教學而設計，參閱歐美現有統計教程和MATLAB應用專著，結合作者在資源與環境領域工作實踐編寫。它不強調數學解題和定理證明，側重于理解統計思想，秉承學即為用、便于應用的理念，借助計算機統計軟件直接完成計算，解釋計算結果。書中內容包括統計與環境學關係、MATLAB與矩陣介紹、環境采樣，以MATLAB為基礎，系統地介紹了單變量統計、雙變量統計與回歸分析、多變量統計等經典統計內容。本書適合于應用統計學與MATLAB的初學者，在理解統計相關概念和原理的基礎上，完成環境數據等專題的數據統計分析。為使讀者順利地理解本書內容，我們希望讀者最好有一定的線性代數和概率統計基礎。本書也可以作為高等學校非數學專業的其他學科統計應用的教材。
目次
1.環境統計學概念與原理
1.1 環境科學與工程基礎
1.1.1 科學、工程與技術
1.1.2 環境科學基礎
1.1.3 環境工程與技術
1.1.4 環境問題與環境管理
1.2 環境統計學概述
1.2.1 環境研究中的問題與模型
1.2.2 環境統計學及其作用
1.2.3 環境學中的統計實例
1.3 環境數據
1.3.1 數據定義與數據性質
1.3.2 環境數據測量層次
1.3.3 環境數據變換
1.3.4 獲取有意義的環境數據
1.4 環境統計學的概率基礎
1.4.1 概率的基本概念
1.4.2 概率與隨機變量的概率分布
1.4.3 隨機變量的數字特徵
1.4.4 多元隨機變量與分布
1.4.5 大數定律與中心極限定理
1.4.6 環境的確定性與概率性過程
1.5 環境統計學基本原理
1.5.1 統計學的基本概念
1.5.2 環境統計的本質與規則
1.5.3 環境魯棒性定律
1.5.4 計算統計學及其環境應用
1.6 本書目的與內容
1.6.1 本書目的
1.6.2 本書的內容
2.MATLAB與矩陣運算基礎
2.1 MATLAB概述
2.1.1 MATLAB一般知識
2.1.2 MATLAB語法與數據結構
2.2 MATLAB的基本操作
2.2.1 MATLAB腳本與函數
2.2.2 MATLAB控制流
2.2.3 可視化圖形工具簡介
2.2.4 MATLAB統計工具庫
2.3 矩陣運算基礎
2.3.1 矩陣的基本概念
2.3.2 特徵方程
3.環境采樣
3.1 采樣的基本概念與原理
3.1.1 采樣及采樣設計
3.1.2 采樣過程與步驟
3.1.3 確定樣本大小
3.1.4 采樣誤差來源
3.2 概率采樣與非概率采樣
3.2.1 概率采樣
3.2.2 非概率采樣
3.3 環境采樣
3.3.1 環境采樣的基本原理
3.3.2 計算合理的環境樣本大小
3.3.3 環境空間采樣框架與采樣方法
3.3.4 環境采樣的規程與質量控制
3.3.5 環境采樣設計的要點
3.3.6 環境采樣中的基於設計與基於模型的方法
3.3.7 Pierre Gy采樣理論與環境采樣應用
3.4 面向應用的環境采樣與樣本測試
3.4.1 環境科學與工程再理解
3.4.2 面向具體應用的環境采樣
3.4.3 實驗室之間樣本測試數據偏差與精度比較
4.描述性與探索性單變量統計分析
4.1 單變量描述性統計
4.1.1 描述性統計概述
4.1.2 以圖形為基礎的描述性統計
4.1.3 以數值為基礎的描述性統計
4.2 離散型變量的理論分布
4.2.1 Bernoulli分布與二項分布
4.2.2 Poisson分布
4.2.3 幾何分布與超幾何分布
4.2.4 離散型均勻分布
4.3 連續型變量的理論分布
4.3.1 連續型均勻分布
4.3.2 正態分布
4.3.3 對數正態分布
4.3.4 指數分布
4.3.5 Gamma分布
4.3.6 t-分布
4.3.7 F-分布
4.3.8 x2-分布
4.3.9 Weihull分布
4.3.10 Beta分布
4.3.11 其他理論分布
4.3.12 disttool與各種概率分布之間的關係
4.4 生成隨機數
4.4.1 隨機數生成方法
4.4.2 MATLAB中的隨機數生成
4.5 探索性單變量分析
4.5.1 探索性數據分析
4.5.2 探索性單變量數據分析
4.5.3 異常值判別
5.推斷性單變量統計分析
5.1 參數估計
5.1.1 參數估計基本概念
5.1.2 Cramer-Rao不等式與參數估計定理
5.1.3 參數估計方法
5.2 點估計
5.2.1 點估計概念與方法
5.2.2 再論樣本大小選擇
5.3 區間估計
5.3.1 區間估計概念與方法
5.3.2 單樣本與雙樣本區間估計
5.4 經典假設檢驗
5.4.1 經典假設檢驗原理
5.4.2 經典假設檢驗方法
5.4.3 方差分析
5.5 p-值假設檢驗
5.5.1 p-值假設檢驗原理
5.5.2 p-值檢驗應用
5.6 非參數估計與檢驗
5.6.1 非參數統計概述
5.6.2 非參數估計
5.6.3 非參數檢驗方法
6.雙變量統計與回歸分析
6.1 探索性雙變量分析
6.1.1 雙變量分布圖形表示
6.1.2 雙變量期望與變換
6.2 協方差與相關係數的計算和驗證
6.2.1 協方差計算
6.2.2 相關係數計算與驗證
6.3 經典線性回歸分析與預測
6.3.1 線性回歸模型的一般形式
6.3.2 經典線性回歸計算
6.3.3 線性回歸方程及殘差分析的MATLAB實現
6.3.4 經典線性回歸結果評價
6.3.5 線性回歸結果的統計應用
6.3.6 aoctool函數
6.4 雙變量回歸分析的擴充
6.4.1 多線性回歸分析
6.4.2 魯棒性回歸分析
6.4.3 逐步回歸分析
6.4.4 嶺回歸分析與局部最小二乘回歸分析
6.4.5 多項式(曲線)回歸分析
6.4.6 廣義線性模型
6.5 非線性回歸分析
6.5.1 非線性回歸模型
6.5.2 混合效應模型
6.5.3 回歸樹
7.多元統計分析
7.1 描述性與探索性多元分析
7.1.1 多元數據與多元分析
7.1.2 多元數據可視化
7.1.3 多元數據分布
7.1.4 多元數據顯著性檢驗
7.1.5 MATLAB中的多元統計量比較分析
7.2 減小多元數據維度：線性方法
7.2.1 多元線性維度分析方法比較
7.2.2 主成分分析原理與方法
7.2.3 MATLAB中主成分分析的實現
7.2.4 因子分析
7.3 減小多元數據維度：非線性方法
7.3.1 多維標度分析概述
7.3.2 經典多維標度分析
7.3.3 非度量多維標度分析
7.3.4 Procrustes分析
7.4 判別分析
7.4.1 分類與判別分析概述
7.4.2 判別分析方法與準則
7.4.3 MATLAB中判別分析的實現
7.5 聚類分析
7.5.1 聚類分析概述
7.5.2 譜系聚類分析原理
7.5.3 以優化方法為基礎的聚類
7.5.4 聚類結果評價
7.6 典型相關分析
7.6.1 典型相關分析概念與原理
7.6.2 MATLAB中典型相關分析的實現
附錄1 綜合作業
附錄2 希臘字母及其讀音
附錄3 MATLAB主要統計函數
參考文獻
後記
1.1 環境科學與工程基礎
1.1.1 科學、工程與技術
1.1.2 環境科學基礎
1.1.3 環境工程與技術
1.1.4 環境問題與環境管理
1.2 環境統計學概述
1.2.1 環境研究中的問題與模型
1.2.2 環境統計學及其作用
1.2.3 環境學中的統計實例
1.3 環境數據
1.3.1 數據定義與數據性質
1.3.2 環境數據測量層次
1.3.3 環境數據變換
1.3.4 獲取有意義的環境數據
1.4 環境統計學的概率基礎
1.4.1 概率的基本概念
1.4.2 概率與隨機變量的概率分布
1.4.3 隨機變量的數字特徵
1.4.4 多元隨機變量與分布
1.4.5 大數定律與中心極限定理
1.4.6 環境的確定性與概率性過程
1.5 環境統計學基本原理
1.5.1 統計學的基本概念
1.5.2 環境統計的本質與規則
1.5.3 環境魯棒性定律
1.5.4 計算統計學及其環境應用
1.6 本書目的與內容
1.6.1 本書目的
1.6.2 本書的內容
2.MATLAB與矩陣運算基礎
2.1 MATLAB概述
2.1.1 MATLAB一般知識
2.1.2 MATLAB語法與數據結構
2.2 MATLAB的基本操作
2.2.1 MATLAB腳本與函數
2.2.2 MATLAB控制流
2.2.3 可視化圖形工具簡介
2.2.4 MATLAB統計工具庫
2.3 矩陣運算基礎
2.3.1 矩陣的基本概念
2.3.2 特徵方程
3.環境采樣
3.1 采樣的基本概念與原理
3.1.1 采樣及采樣設計
3.1.2 采樣過程與步驟
3.1.3 確定樣本大小
3.1.4 采樣誤差來源
3.2 概率采樣與非概率采樣
3.2.1 概率采樣
3.2.2 非概率采樣
3.3 環境采樣
3.3.1 環境采樣的基本原理
3.3.2 計算合理的環境樣本大小
3.3.3 環境空間采樣框架與采樣方法
3.3.4 環境采樣的規程與質量控制
3.3.5 環境采樣設計的要點
3.3.6 環境采樣中的基於設計與基於模型的方法
3.3.7 Pierre Gy采樣理論與環境采樣應用
3.4 面向應用的環境采樣與樣本測試
3.4.1 環境科學與工程再理解
3.4.2 面向具體應用的環境采樣
3.4.3 實驗室之間樣本測試數據偏差與精度比較
4.描述性與探索性單變量統計分析
4.1 單變量描述性統計
4.1.1 描述性統計概述
4.1.2 以圖形為基礎的描述性統計
4.1.3 以數值為基礎的描述性統計
4.2 離散型變量的理論分布
4.2.1 Bernoulli分布與二項分布
4.2.2 Poisson分布
4.2.3 幾何分布與超幾何分布
4.2.4 離散型均勻分布
4.3 連續型變量的理論分布
4.3.1 連續型均勻分布
4.3.2 正態分布
4.3.3 對數正態分布
4.3.4 指數分布
4.3.5 Gamma分布
4.3.6 t-分布
4.3.7 F-分布
4.3.8 x2-分布
4.3.9 Weihull分布
4.3.10 Beta分布
4.3.11 其他理論分布
4.3.12 disttool與各種概率分布之間的關係
4.4 生成隨機數
4.4.1 隨機數生成方法
4.4.2 MATLAB中的隨機數生成
4.5 探索性單變量分析
4.5.1 探索性數據分析
4.5.2 探索性單變量數據分析
4.5.3 異常值判別
5.推斷性單變量統計分析
5.1 參數估計
5.1.1 參數估計基本概念
5.1.2 Cramer-Rao不等式與參數估計定理
5.1.3 參數估計方法
5.2 點估計
5.2.1 點估計概念與方法
5.2.2 再論樣本大小選擇
5.3 區間估計
5.3.1 區間估計概念與方法
5.3.2 單樣本與雙樣本區間估計
5.4 經典假設檢驗
5.4.1 經典假設檢驗原理
5.4.2 經典假設檢驗方法
5.4.3 方差分析
5.5 p-值假設檢驗
5.5.1 p-值假設檢驗原理
5.5.2 p-值檢驗應用
5.6 非參數估計與檢驗
5.6.1 非參數統計概述
5.6.2 非參數估計
5.6.3 非參數檢驗方法
6.雙變量統計與回歸分析
6.1 探索性雙變量分析
6.1.1 雙變量分布圖形表示
6.1.2 雙變量期望與變換
6.2 協方差與相關係數的計算和驗證
6.2.1 協方差計算
6.2.2 相關係數計算與驗證
6.3 經典線性回歸分析與預測
6.3.1 線性回歸模型的一般形式
6.3.2 經典線性回歸計算
6.3.3 線性回歸方程及殘差分析的MATLAB實現
6.3.4 經典線性回歸結果評價
6.3.5 線性回歸結果的統計應用
6.3.6 aoctool函數
6.4 雙變量回歸分析的擴充
6.4.1 多線性回歸分析
6.4.2 魯棒性回歸分析
6.4.3 逐步回歸分析
6.4.4 嶺回歸分析與局部最小二乘回歸分析
6.4.5 多項式(曲線)回歸分析
6.4.6 廣義線性模型
6.5 非線性回歸分析
6.5.1 非線性回歸模型
6.5.2 混合效應模型
6.5.3 回歸樹
7.多元統計分析
7.1 描述性與探索性多元分析
7.1.1 多元數據與多元分析
7.1.2 多元數據可視化
7.1.3 多元數據分布
7.1.4 多元數據顯著性檢驗
7.1.5 MATLAB中的多元統計量比較分析
7.2 減小多元數據維度：線性方法
7.2.1 多元線性維度分析方法比較
7.2.2 主成分分析原理與方法
7.2.3 MATLAB中主成分分析的實現
7.2.4 因子分析
7.3 減小多元數據維度：非線性方法
7.3.1 多維標度分析概述
7.3.2 經典多維標度分析
7.3.3 非度量多維標度分析
7.3.4 Procrustes分析
7.4 判別分析
7.4.1 分類與判別分析概述
7.4.2 判別分析方法與準則
7.4.3 MATLAB中判別分析的實現
7.5 聚類分析
7.5.1 聚類分析概述
7.5.2 譜系聚類分析原理
7.5.3 以優化方法為基礎的聚類
7.5.4 聚類結果評價
7.6 典型相關分析
7.6.1 典型相關分析概念與原理
7.6.2 MATLAB中典型相關分析的實現
附錄1 綜合作業
附錄2 希臘字母及其讀音
附錄3 MATLAB主要統計函數
參考文獻
後記
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