統(tǒng)計(jì)學(xué)

內(nèi)容概要

　　《高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)系列教材：統(tǒng)計(jì)學(xué)（從概念到數(shù)據(jù)分析）》主要介紹了概率基礎(chǔ)、統(tǒng)計(jì)的基本概念、描述性統(tǒng)計(jì)、估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸與分類(lèi)等內(nèi)容，同時(shí)介紹了決策樹(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)森林等組合方法以及如何用r、spss、sas等軟件來(lái)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的計(jì)算目標(biāo)?！　　陡叩葘W(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)系列教材：統(tǒng)計(jì)學(xué)（從概念到數(shù)據(jù)分析）》著重直觀討論，盡量少用公式，避免數(shù)學(xué)推導(dǎo)，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本內(nèi)容及應(yīng)用，使讀者能夠完整、準(zhǔn)確地理解統(tǒng)計(jì)學(xué)的概念，學(xué)會(huì)利用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。　　《高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)系列教材：統(tǒng)計(jì)學(xué)（從概念到數(shù)據(jù)分析）》主要是為非統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生和讀者編寫(xiě)，讀者不需要任何概率統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)知識(shí)。

書(shū)籍目錄

第一章 引言§1.1 什么是科學(xué)方法？§1.2 統(tǒng)計(jì)是什么？§1.3 學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)需要的基礎(chǔ)知識(shí)和技能§1.4 習(xí)題第二章 變量和數(shù)據(jù)§2.1 數(shù)據(jù)和變量概述§2.2 概率和隨機(jī)變量§2.3 數(shù)據(jù)的收集§2.4 個(gè)體、總體、樣本和抽樣§2.5 附錄§2.6 習(xí)題第三章 描述統(tǒng)計(jì)學(xué)方法§3.1 制表方法§3.2 圖描述方法§3.3 用少量匯總數(shù)字的描述方法§3.4 軟件的使用§3.5 習(xí)題第四章 變量的分布§4.1 和定量變量有關(guān)的事件§4.2 變量的分布§4.3 離散型變量的分布4.3.1 二項(xiàng)分布4.3.2 多項(xiàng)分布4.3.3 超幾何分布4.3.4 Poisson分布§4.4 連續(xù)型變量的分布4.4.1 正態(tài)分布4.4.2 總體分位數(shù)和尾概率4.4.3 x2分布4.4.4 t分布4.4.5 F分布4.4.6 均勻分布§4.5 用小概率事件進(jìn)行判斷§4.6 抽樣分布和中心極限定理4.6.1樣本函數(shù)的分布4.6.2樣本均值的性質(zhì)和中心極限定理§4.7 變換非正態(tài)數(shù)據(jù)，使其更加接近于正態(tài)假定§4.8 統(tǒng)計(jì)量的一些常用函數(shù)§4.9 軟件的使用§4.10 習(xí)題第五章 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)推斷:對(duì)總體參數(shù)的估計(jì)§5.1 點(diǎn)估計(jì)§5.2 區(qū)間估計(jì)5.2.1 正態(tài)分布總體均值μ的區(qū)間估計(jì)5.2.2 兩個(gè)獨(dú)立正態(tài)分布總體均值差μ1-μ2的區(qū)間估計(jì)5.2.3 配對(duì)正態(tài)分布總體均值差μD=μ1-μ2的區(qū)間估計(jì)5.2.4 總體比例(Bernoulli試驗(yàn)成功概率)p的區(qū)間估計(jì)5.2.5 總體比例(Bernoulli試驗(yàn)成功概率)之差p1-p2的區(qū)間估計(jì)§5.3 軟件的使用§5.4 習(xí)題第六章 簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)推斷:總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)§6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的過(guò)程和邏輯§6.2 正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)6.2.1 對(duì)一個(gè)正態(tài)總體均值μ的t檢驗(yàn)6.2.2 對(duì)兩個(gè)正態(tài)總體均值之差μ1-μ2的t檢驗(yàn)6.2.3 配對(duì)正態(tài)分布總體均值差μD=μ1-μ2的t檢驗(yàn)§6.3 總體比例(Bernoulli試驗(yàn)成功概率)的檢驗(yàn)6.3.1 一個(gè)總體比例p的檢驗(yàn)6.3.2 兩個(gè)總體比例之差p1-p2的檢驗(yàn)§6.4 關(guān)于中位數(shù)的非參數(shù)檢驗(yàn)6.4.1 非參數(shù)檢驗(yàn)簡(jiǎn)介6.4.2 單樣本的關(guān)于總體中位數(shù)(或總體α分位數(shù))的符號(hào)檢驗(yàn)6.4.3 單樣本的關(guān)于對(duì)稱(chēng)總體中位數(shù)(總體均值)的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)6.4.4 兩獨(dú)立樣本的比較總體中位數(shù)的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)§6.5 軟件的使用§6.6 習(xí)題第七章 變量之間的關(guān)系§7.1 定性變量之間的相關(guān)7.1.1 列聯(lián)表7.1.2 兩個(gè)定性變量相關(guān)性的x2檢驗(yàn)§7.2 定量變量之間的相關(guān)7.2.1 定量變量之間關(guān)系的描述7.2.2 定量變量之間相關(guān)的概念7.2.3 Pearson線性相關(guān)系數(shù)及相關(guān)的檢驗(yàn)7.2.4 Kendallτ相關(guān)系數(shù)7.2.5 Spearman秩相關(guān)系數(shù)§7.3 軟件的使用§7.4 習(xí)題第八章 經(jīng)典回歸和分類(lèi)§8.1 回歸和分類(lèi)概述8.1.1 “黑匣子”說(shuō)法8.1.2 試圖破解“黑匣子”的實(shí)踐8.1.3 回歸和分類(lèi)的區(qū)別§8.2 線性回歸模型8.2.1 因變量和自變量均為數(shù)量型變量的線性回歸模型8.2.2 因變量是數(shù)量變量，而自變量包含分類(lèi)變量的線性回歸模型§8.3 Logistic回歸§8.4 判別分析§8.5 軟件的使用§8.6 習(xí)題第九章 現(xiàn)代回歸和分類(lèi):數(shù)據(jù)挖掘所用的方法§9.1 決策樹(shù):分類(lèi)樹(shù)和回歸樹(shù)9.1.1 分類(lèi)樹(shù)9.1.2 回歸樹(shù)§9.2 組合方法:adaboost、bagging和隨機(jī)森林9.2.1 為什么組合？9.2.2 Adaboost9.2.3 Bagging9.2.4 隨機(jī)森林§9.3 最近鄰方法§9.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)§9.5 習(xí)題

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：金融，水產(chǎn)漁業(yè)研究，遺傳學(xué)，地理學(xué)，地質(zhì)學(xué)，歷史研究，人類(lèi)遺傳學(xué)，水文學(xué)，工業(yè)，法律，語(yǔ)言學(xué)，文學(xué)，勞動(dòng)力計(jì)劃，管理科學(xué)，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)，醫(yī)學(xué)診斷，氣象學(xué)，軍事科學(xué)，核材料安全管理，眼科學(xué)，制藥學(xué)，物理學(xué)，政治學(xué)，心理學(xué)，心理物理學(xué)，質(zhì)量控制，宗教研究，社會(huì)學(xué)，調(diào)查抽樣，分類(lèi)學(xué)，氣象改善，博彩，等等?，F(xiàn)在，任何領(lǐng)域的研究結(jié)果，如果沒(méi)有根據(jù)數(shù)據(jù)所作出的結(jié)論，是很難被認(rèn)可的。目前，隨著科技的進(jìn)步，我們面對(duì)著所謂的"信息爆炸"。在網(wǎng)絡(luò)、遙感、金融、電訊、地理、商業(yè)、旅游，軍事以及生物醫(yī)學(xué)等各個(gè)領(lǐng)域不斷產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在從各個(gè)領(lǐng)域中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人們分析和處理它們的能力。如何能夠把數(shù)據(jù)中的重要信息迅速有效地提取出來(lái)是非常重要的。數(shù)據(jù)挖掘、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的出現(xiàn)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)及各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域提出了更高的要求，帶來(lái)了機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)。那么，統(tǒng)計(jì)實(shí)踐的一個(gè)全過(guò)程究竟是由什么組成的呢？首先，做任何事情都需要有一個(gè)目標(biāo)。比如一個(gè)企業(yè)想要知道他們的某項(xiàng)產(chǎn)品受歡迎的程度、市場(chǎng)占有率、知名度以及什么因素影響人們對(duì)該產(chǎn)品的看法等，需要做的第一件事就是收集數(shù)據(jù)，而收集什么樣的數(shù)據(jù)則是首先要關(guān)注的。至少，要了解多少人購(gòu)買(mǎi)該產(chǎn)品或?qū)υ摦a(chǎn)品有興趣、人們?yōu)槭裁凑J(rèn)可該產(chǎn)品以及這些人的文化程度、工作性質(zhì)、性別和年齡等特征。人們也許還需要了解競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的各種信息。實(shí)際上，即使是有經(jīng)驗(yàn)的人，也可能忽略一些需要調(diào)查的內(nèi)容。在確定調(diào)查內(nèi)容和所要提的問(wèn)題之后，就要考慮如何設(shè)計(jì)問(wèn)卷。問(wèn)卷的設(shè)計(jì)對(duì)于調(diào)查結(jié)果至關(guān)重要，問(wèn)卷的質(zhì)量直接影響調(diào)查的結(jié)果。一個(gè)不合格的問(wèn)卷既浪費(fèi)資源、又不會(huì)得到預(yù)期的結(jié)果。確定了問(wèn)題，下面就要考慮如何收集數(shù)據(jù)了。比如，一個(gè)重要問(wèn)題是在什么人群中調(diào)查，因?yàn)槊恳粋€(gè)產(chǎn)品都有其適應(yīng)的人群。對(duì)缺水地區(qū)推銷(xiāo)洗衣機(jī)，對(duì)低收入階層推銷(xiāo)奢侈品都是荒唐的。在確定調(diào)查對(duì)象和范圍之后，還要確定調(diào)查多少人。調(diào)查人越多，結(jié)果就越可靠，但也更耗費(fèi)資源。用什么方式調(diào)查也是必須確定的問(wèn)題。如果用問(wèn)卷調(diào)查，選擇面對(duì)面調(diào)查、電話調(diào)查、網(wǎng)上調(diào)查和郵寄問(wèn)卷，可能會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。調(diào)查之后，就要從數(shù)據(jù)中找到規(guī)律。這些規(guī)律可能是由一些數(shù)學(xué)公式表示的模型，也可能是由一些算法所界定的。這些模型可能是已知的，也可能是改進(jìn)的或者是根據(jù)數(shù)據(jù)新構(gòu)造的。根據(jù)這些模型，人們可以理解數(shù)據(jù)所表達(dá)的含義，也可以對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。一般來(lái)說(shuō)，統(tǒng)計(jì)過(guò)程大體上可以總結(jié)成下列步驟：1.明確目標(biāo)，并根據(jù)目標(biāo)確定需要收集的變量，也就是收集什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)。還要確定收集數(shù)據(jù)的方法。2.收集數(shù)據(jù)。3.選取或者改進(jìn)已知的模型，或者基于數(shù)據(jù)構(gòu)造新的模型。這個(gè)建模步驟和前面步驟1、2中的收集數(shù)據(jù)的步驟可能要重復(fù)多次。

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《統(tǒng)計(jì)學(xué):從概念到數(shù)據(jù)分析》是高等學(xué)校統(tǒng)計(jì)學(xué)類(lèi)系列教材之一。

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