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统计学 理查德·D·德沃 保罗·F·威勒曼 等 中国人民大学出版社书籍详细信息

  • I***N：9787300229386
  • 作者：暂无作者
  • 出版社：暂无出版社
  • 出版时间：2016-07
  • 页数：429
  • 价格：22.00
  • 纸张：胶版纸
  • 装帧：平装-胶订
  • 开本：128开
  • 语言：未知
  • 丛书：暂无丛书
  • TAG：暂无
  • 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
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寄语：

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内容简介：

本书介绍了统计学的基础知识，主要包括：数据种类及其来源，属性资料的统计描述，定量数据的描述分析，数据分布比较和数据变换，标准差的应用与正态模型，散点图与相关关系，简单线性回归分析，样本比例与均值的抽样分布，总体比例的区间估计与假设检验，均值推断分析，配对样本推断分析，拟合优度、一致性和***性检验，回归推断分析，单因素和双因素方差分析，多元回归分析与建模等。

本书通俗易懂，各章内容紧紧相扣。以文字语言和大量的实例数据解读统计学的基本概念和方法，避免了复杂的数学表述。不强调统计的计算过程，重在引导读者如何认识统计数据的处理结果和学会统计学思维方式。阅读本书不需要多少数学基础，适合于大学低年级本科生、工商企业统计工作者、数据分析人员学习参考。

书籍目录：

章统计与数据

1.1什么是统计

1.2数据及其种类

1.3数据的来源

第2章属性数据的描述分析

2.1属性资料分析的要领

2.2频数分布

2.3属性数据的图像描述

2.4属性资料图表分析实例及注意事项

第3章定量数据的描述分析

3.1定量数据的描述图形

3.2分布的三种类型

3.3不对称分布的中心趋势与离散趋势

3.4对称分布的中心趋势与离散趋势

3.5实例讲解与注意事项

第4章分布比较分析

4.1引言

4.2箱线图的制作

4.3直方图和箱线图在分组比较中的应用

4.4时间序列图

4.5数据的变换

第5章标准差的应用与正态模型

5.1作为准则用的标准差

5.2改变数据位置与刻度的影响

5.3标准化值的应用

5.4正态模型的应用

5.5正态性检验：正态概率图

第6章散点图与相关关系

6.1散点图

6.2相关系数

6.3定序变量的相关性

***几个注意事项

第7章线性回归分析

7.1引言

7.2线性模型

7.3回归线的代表性分析

7.4回归分析的假定条件

第8章线性回归分析再讨论

8.1残差图的应用

8.2回归分析的外推

8.3不正常值与隐变量

8.4分组资料特征数字的回归

第9章数据变换与回归分析

9.1引言

9.2数据变换的理由

9.3常用的数据变换方法

9.4数据变换注意事项

0章样本比例与均值的抽样分布

10.1中心极限定理：样本比例情形

10.2中心极限定理：样本均值情形

10.3几点总结

1章样本比例的区间估计

11.1样本比例的置信区间

11.2置信区间的含义

11.3极限误差与临界值

11.4总结与注意事项

2章总体比例的假设检验

12.1几个概念

12.2假设检验过程

12.3备择假设概述

12.4 P-值与决策

3章假设检验与区间估计的再讨论

13.1零假设概述

13.2P-值概述

13.3区间估计与假设检验

13.4假设检验的错误

4章两总体比例的比较分析

14.1两总体比例差的估计

14.2两总体比例差的假设检验

14.3总结与注意事项

5章单均值推断分析

15.1引言

15.2样本均值的置信区间

15.3样本均值的假设检验

6章两均值推断分析

16.1两总体均值差的区间估计

16.3Tukey检验与秩和检验

7章配对样本推断分析

17.1成对数据的假设检验

17.2成对数据的区间估计

17.3符号检验

8章拟合优度、一致性和***性检验

18.1拟合优度检验

18.2一致性检验

18.3***性检验

9章回归推断分析

19.1回归推断的假定条件

19.2回归参数的统计推断

19.3回归预测的区间估计

19.4逻辑斯蒂克回归分析

第20章单因素方差分析

20.1方差分析的基本思想

20.2单因素方差分析模型

20.3均值大小的比较问题

第21章双因素方差分析

21.1双因素方差分析原理

21.2双因素方差分析过程

21.3双因素实验的交互效应

第22章多元回归分析

22.1多元回归分析概述

22.2多元线性回归模型及假定条件

22.3多元线性回归模型推断分析

第23章多元回归分析建模

23.1示性自变量

23.2杠杆效应与影响点

23.3多元回归模型的选择

作者介绍：

理查德?D?德沃 国际知名教育工作者和企业顾问，曾获得“终身教育奉献和杰出成就奖”。

保罗?F?威勒曼 美国统计学会会员和美国科学促进协会会员，从事多媒体统计教学和设计，曾获得统计课程教学计算机工具应用方面的“EDU MEDAL奖”，以及大学数学教学软件应用创新方面的“IC***M奖”。在康内尔大学教授统计学课程多年，研究领域主要是统计图表和数据分析方法。

戴维?E?博克 长期在伊萨卡大学预科学校、汤普金斯?C科特兰社区学院、伊萨卡学院、康奈尔大学教授统计学课程。曾多次获得教学奖，包括三次康内尔大学“杰出教师奖”。

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出版日期：2016-07
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