数据分析方法（第三版）

数据分析方法（第三版）梅长林范金城编高等教育出版社

商品价格

定价

手机购买

配送

北京市至

服务

支持7天无理由退换货

数量

商品详情

商品名称：数据分析方法（第三版）

ISBN：9787040646924

出版社：高等教育出版社

出版年月：

作者：梅长林范金城编

定价：52.00

页码：304

装帧：平装

版次：3

字数：440 千字

开本：16开

套装书：否

本书主要介绍常用统计数据分析的基本内容与方法，包括数据的描述性分析、线性回归模型与 logistic 回归模型、方差分析、主成分分析与典型相关分析、判别分析、聚类分析、Bayes统计分析等。为便于各方法的实际应用，本书还对SAS软件的基础知识以及与本书内容有关的SAS过程作了简要介绍。各章均配备了丰富的有实际应用背景的习题以及少许理论习题。

本书不仅可作为高等学校信息与计算科学专业本科生“数据分析”课程教材，也可作为高等学校统计学类专业本科生、数据科学相关专业本科生、非数学类专业硕士研究生有关课程的教材以及数据分析工作者的参考用书。

前辅文
第1章数据描述性分析
  §1.1 一维数据的数字特征
   1.1.1 表示位置的数字特征
   1.1.2 表示分散性的数字特征
   1.1.3 表示分布形状的数字特征
  §1.2 数据的分布
   1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
   1.2.2 茎叶图
   1.2.3 数据的分布拟合检验与正态性检验
  §1.3 多维数据的数字特征及相关分析
   1.3.1 二维数据的数字特征及相关系数
   1.3.2 多维数据的数字特征及相关矩阵
   1.3.3 总体的数字特征、相关矩阵及多维正态分布
  习题1
第2章回归分析
  §2.1 线性回归模型及其参数估计
   2.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
   2.1.2 参数估计及其性质
  §2.2 统计推断与预测
   2.2.1 回归方程的显著性检验
   2.2.2 回归系数的统计推断
   2.2.3 预测及其统计推断
   2.2.4 与回归系数有关的假设检验的一般方法
  §2.3 残差分析
   2.3.1 误差项的正态性检验
   2.3.2 残差图分祈
   2.3.3 Box-Cox变换
  §2.4 回归方程的选取
   2.4.1 穷举法
   2.4.2 逐步回归法
  §2.5 logistic回归模型的估计与推断
   2.5.1 logistic回归模型
   2.5.2 参数的最大似然估计与Newton-Raphson迭代解法
   2.5.3 logistic回归模型的统计推断
  习题2
第3章方差分析
  §3.1 单因素方差分析
   3.1.1 单因素方差分析模型
   3.1.2 因素效应的显著性检验
   3.1.3 因素各水平均值的估计与比较
  §3.2 两因素等重复试验下的方差分析
   3.2.1 统计模型
   3.2.2 交互效应及因素效应的显著性检验
   3.2.3 无交互效应时各因素均值的估计与比较
   3.2.4 有交互效应时因素各水平组合(Ai,Bj)上的均值估计与比较
  §3.3 两因素非重复试验下的方差分析
  习题3
第4章主成分分析与典型相关分析
  §4.1 主成分分析
   4.1.1 引言
   4.1.2 总体主成分
   4.1.3 样本主成分
  §4.2 典型相关分析
   4.2.1 引言
   4.2.2 总体的典型变量与典型相关
   4.2.3 样本的典型变量与典型相关
   4.2.4 典型相关系数的显著性检验
  习题4
第5章判别分析
  §5.1 距离判别
   5.1.1 两个总体的距离判别
   5.1.2 判别准则的评价
   5.1.3 多个总体的距离判别
  §5.2 Bayes判别
   5.2.1 Bayes判别的基本思想
   5.2.2 两个总体的Bayes判别
   5.2.3 多个总体的Bayes判别
  习题5
第6章聚类分析
  §6.1 样品间相近性的度量
  §6.2 快速聚类法
   6.2.1 快速聚类法的步骤
   6.2.2 用Lm距离进行快速聚类
  §6.3 谱系聚类法
   6.3.1 类间距离及其递推公式
   6.3.2 谱系聚类法的步骤
   6.3.3 变量聚类
  习题6
第7章 Bayes统计分析
  §7.1 Bayes统计模型
   7.1.1 Bayes统计分析的基本思想
   7.1.2 Bayes统计模型
   7.1.3 Bayes统计推断原则
   7.1.4 先验分布的Bayes假设与不变先验分布
   7.1.5 共轭先验分布
   7.1.6 先验分布中超参数的确定
  §7.2 Bayes统计推断
   7.2.1 参数的Bayes点估计
   7.2.2 Bayes区间估计
   7.2.3 Bayes假设检验
  习题7
第8章 SAS软件及有关数据分析过程简介
  §8.1 SAS基础知识简介
   8.1.1 SAS界面及其功能
   8.1.2 数据的输入与输出
   8.1.3 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集
   8.1.4 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
   8.1.5 逻辑语句与循环语句
  §8.2 与本书内容有关的SAS过程简介
   8.2.1 几种描述性统计分析的SAS过程和绘图过程
   8.2.2 线性回归分析的SAS过程——PROC REG过程
   8.2.3 logistic回归分析的SAS过程——PROC LOGISTIC过程
   8.2.4 方差分析的SAS过程——PROC ANOVA过程
   8.2.5 主成分分析的SAS过程——PROC PRINCOMP过程
   8.2.6 典型相关分析的SAS过程——PROC CANCORR过程
   8.2.7 判别分析的SAS过程——PROC DISCRIM过程
   8.2.8 聚类分析的SAS过程
   8.2.9 交互式矩阵语言的程序设计过程——PROC IML过程
附录
主要参考文献

推荐商品

高等教育出版社官方商城

相关分类

最近浏览

商品详情

1

2

3

4

领取成功！感谢您的参与，祝您购物愉快~

推荐商品

高等教育出版社官方商城

相关分类

最近浏览

商品详情

提示

1

2

3

4

领取成功！感谢您的参与，祝您购物愉快~