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主编推荐语

以Excel和R语言为计算工具,阐述统计学基础理论与方法。

内容简介

全书共分为8章,其中第1章为概述,是全书的基础,主要介绍统计学中的一些基本概念、数据的搜集方式及R语言的基本操作;第2章和第3章介绍描述统计,阐述如何整理和显示数据,以及如何描述现象的基本数量特征;第4章和第5章介绍推断统计,研究抽样推断中参数估计和假设检验两大基本问题;第6章和第7章介绍方差分析和回归分析,这是实际工作中应用最为广泛的两类统计模型,也是很多复杂统计模型的基础;第8章介绍时间序列数据的分析与预测问题,研究如何挖掘历史数据的信息,合理地应用各种预测模型,实现对现象的预测。本书各章均从实际问题入手,在不失严谨性的前提下,尽量淡化统计方法本身的数学推导,注重统计学思想的阐述及以Excel和R语言为计算工具的应用过程。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 统计学概述
  • 案例导入 有关文学著作的统计推断
  • 1.1 统计学及相关概念
  • 1.1.1 什么是统计学
  • 1.1.2 统计学中的一些基本概念
  • 1.2 统计数据的搜集
  • 1.2.1 统计数据的来源
  • 1.2.2 统计调查
  • 1.2.3 统计实验
  • 1.2.4 统计数据的误差
  • 1.3 常用统计软件介绍
  • 1.4 R语言基本操作简介
  • 1.4.1 R语言基本知识概述
  • 1.4.2 R语言中的向量与矩阵
  • 1.4.3 列表、数据框与因子
  • 1.4.4 R语言程序设计
  • 1.4.5 编写函数
  • 第2章 统计数据的整理与显示
  • 案例导入 如何整理和显示数据
  • 2.1 统计数据的整理
  • 2.1.1 统计数据的预处理
  • 2.1.2 统计分组
  • 2.1.3 次数分布数列
  • 2.1.4 累计次数分布
  • 2.2 统计表
  • 2.2.1 统计表的定义和结构
  • 2.2.2 统计表的分类
  • 2.2.3 编制统计表应注意的问题
  • 2.3 统计图
  • 2.3.1 反映数据分布的图示
  • 2.3.2 反映现象依存关系的图形
  • 2.3.3 反映现象变化趋势的图形
  • 2.3.4 R语言绘图基本知识补充
  • 2.4 案例分析 ——灯泡使用寿命数据的整理与显示
  • 第3章 统计数据的描述性分析
  • 案例导入 今天,你被平均了吗
  • 3.1 集中趋势的描述
  • 3.1.1 数值平均数
  • 3.1.2 位置平均数
  • 3.1.3 算术平均数、众数和中位数的关系
  • 3.2 离散程度的描述
  • 3.2.1 极差与四分位差
  • 3.2.2 平均差
  • 3.2.3 方差和标准差
  • 3.2.4 离散系数
  • 3.3 数据分布形状的描述
  • 3.3.1 分布偏态的描述
  • 3.3.2 分布峰态的描述
  • 3.4 应用Excel计算描述性统计指标
  • 3.4.1 利用统计函数计算描述统计量
  • 3.4.2 用【数据分析】工具计算描述统计量
  • 3.5 应用R语言计算描述性统计指标
  • 3.5.1 算术平均数的计算
  • 3.5.2 调和平均数的计算
  • 3.5.3 几何平均数的计算
  • 3.5.4 众数的计算
  • 3.5.5 中位数的计算
  • 3.5.6 方差和标准差的计算
  • 3.5.7 偏态系数和峰态系数的计算
  • 3.5.8 计算描述统计指标的综合函数
  • 3.6 案例分析
  • 第4章 抽样分布与参数估计
  • 案例导入 大学生消费调查:一个月花费多少
  • 4.1 抽样分布
  • 4.1.1 几种常用的抽样分布
  • 4.1.2 样本均值的抽样分布
  • 4.1.3 样本比例的抽样分布
  • 4.1.4 样本方差的抽样分布
  • 4.1.5 与抽样分布有关的Excel和R函数
  • 4.2 点估计及其评价标准
  • 4.2.2 点估计的评价标准
  • 4.3 区间估计
  • 4.3.2 单个总体参数的区间估计
  • 4.3.3 两个总体参数的区间估计
  • 第5章 假设检验
  • 案例导入 男女婚嫁的假设检验
  • 5.1 假设检验的一般问题
  • 5.1.1 假设检验的基本思想与过程
  • 5.1.2 双侧检验和单侧检验
  • 5.1.3 假设检验的两类错误
  • 5.1.4 假设检验的P值
  • 5.2 正态总体参数的假设检验
  • 5.2.1 单个正态总体参数的假设检验
  • 5.2.2 两个正态总体参数的假设检验
  • 5.3 总体比例的假设检验
  • 5.3.1 单个总体比例的检验
  • 5.3.2 两个总体比例的检验
  • 5.4 非参数检验
  • 5.4.1 χ 2检验
  • 5.4.2 Kolmogorov-Smirnov检验
  • 5.4.3 正态性检验
  • 5.4.4 符号检验
  • 5.4.5 Wilcoxon符号秩检验
  • 第6章 方差分析
  • 案例导入 如何检验安眠药的疗效
  • 6.1 单因素方差分析
  • 6.1.1 方差分析的基本假定
  • 6.1.2 单因素方差分析的基本原理
  • 6.1.3 单因素方差分析表的计算
  • 6.1.4 多重比较
  • 6.1.5 方差齐性检验
  • 6.2 双因素方差分析
  • 6.2.1 无交互作用的双因素方差分析
  • 6.2.2 有交互作用的双因素方差分析
  • 6.3 案例分析
  • 6.3.1 问题的提出
  • 6.3.2 数据的适用性检验
  • 6.3.3 方差分析
  • 6.3.4 结论
  • 第7章 相关分析与回归分析
  • 案例导入 花粉量对防晒霜的销量有影响吗
  • 7.1 相关分析
  • 7.1.1 变量之间的关系
  • 7.1.2 相关分析与回归分析
  • 7.1.3 相关系数及其检验
  • 7.1.4 等级相关关系
  • 7.2 一元线性回归
  • 7.2.1 一元线性回归模型
  • 7.2.2 参数的最小二乘估计
  • 7.2.3 一元线性回归模型的评价与检验
  • 7.2.4 一元线性回归的预测
  • 7.3 多元线性回归
  • 7.3.1 多元线性回归模型
  • 7.3.2 参数的最小二乘估计
  • 7.3.3 多元线性回归模型的拟合优度
  • 7.3.4 多元线性回归模型的显著性检验
  • 7.3.5 多元线性回归模型的预测
  • 7.3.6 线性回归分析的几个常用R函数介绍
  • 7.4 线性回归模型的诊断
  • 7.4.1 方差齐性的检验
  • 7.4.2 序列相关性的检验
  • 7.4.3 多重共线性的检验
  • 7.4.4 正态性检验
  • 7.4.5 线性回归案例分析
  • 7.5 非线性回归
  • 7.5.1 可线性化模型
  • 7.5.2 不可线性化模型
  • 第8章 时间序列分析与预测
  • 案例导入 如何预测产品的销售量
  • 8.1 时间序列概述
  • 8.1.1 时间序列的概念
  • 8.1.2 时间序列的因素分解
  • 8.2 时间序列的描述性分析
  • 8.2.1 图形分析
  • 8.2.2 水平分析
  • 8.2.3 速度分析
  • 8.2.4 速度分析应注意的问题
  • 8.3 时间序列预测的一般问题
  • 8.4 平稳时间序列的预测
  • 8.4.1 移动平均法
  • 8.4.2 指数平滑法
  • 8.5 趋势型时间序列的预测
  • 8.5.1 考虑趋势的平滑法
  • 8.5.2 趋势外推法
  • 8.6 复合型时间序列的预测
  • 8.6.1 季节性回归预测法
  • 8.6.2 分解预测法
  • 8.6.3 温特线性与季节指数平滑预测法
  • 8.6.4 案例分析
  • 附录A 常用统计表
  • 附录B 书中用到的R程序包及函数
  • 参考文献
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月,是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社,是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展,已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域,综合出版能力位居全国出版行业前列。