應(yīng)用統(tǒng)計(jì)信息分析與例題解

內(nèi)容概要

本書主要是介紹各種實(shí)用統(tǒng)計(jì)信息的分析方法，內(nèi)容有：數(shù)理統(tǒng)計(jì)與估計(jì)、統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)、回歸信息分析、多元相關(guān)與特征分解、聚類與自組織分析、模式分析與識(shí)別等。

書籍目錄

第1章  數(shù)理統(tǒng)計(jì)與估計(jì)  1.1  數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念    1.1.1  總體與樣本    1.1.2  統(tǒng)計(jì)量與樣本矩  l.2  抽樣分布與基本概率計(jì)算    1.2.1  正態(tài)分布    1.2.2  x2分布與偏x2分布    1.2.3  t分布與偏t分布    1.2.4  F分布與偏F分布    1.2.5  Weibull分布  1.3  點(diǎn)估計(jì)與估計(jì)量的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)    1.3.1  矩估計(jì)一    1.3.2  極大似然估計(jì)    1.3.3  最優(yōu)無偏估計(jì)與有效性    1.3.4  相合估計(jì)    1.3.5  充分性與完備性  1.4  區(qū)間估計(jì)    1.4.1  正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計(jì)    1.4.2  O一1分布參數(shù)的置信區(qū)間估計(jì)    1.4.3  泊松分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)    1.4.4  大樣本均值參數(shù)的區(qū)間估計(jì)    1.4.5  分布參數(shù)的單邊置信限  1.5  貝葉斯估計(jì)    1.5.1  貝葉斯驗(yàn)后分布    1.5.2  最大風(fēng)險(xiǎn)最小化的基本概念    1.5.3  驗(yàn)前分布與貝葉斯最大后驗(yàn)估計(jì)    1.5.4  貝葉斯區(qū)間估計(jì)第2章  統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)  2.1  正態(tài)總體參數(shù)檢驗(yàn)    2.1.1  參數(shù)檢驗(yàn)概念與幾個(gè)檢驗(yàn)方法    2.1.2  正態(tài)總體非配對(duì)數(shù)據(jù)的均值差檢驗(yàn)    2.1.3  正態(tài)相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)的均值差檢驗(yàn)    2.1.4  正態(tài)方差檢驗(yàn)  2.2  總體參數(shù)一致性分析    2.2.1  單因素均值與方差檢驗(yàn)    2.2.2  等重復(fù)與不等重復(fù)雙因素分析    2.2.3  其他總體參數(shù)檢驗(yàn)  2.3  基于似然函數(shù)的檢驗(yàn)與一致性    2.3.1  似然比檢驗(yàn)    2.3.2  Nevman—Pearson檢驗(yàn)    2.3.3  一致最優(yōu)勢(shì)檢驗(yàn)與樣本容量確定  2.4  序統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)容忍區(qū)間    2.4.1  序統(tǒng)計(jì)量及其分布    2.4.2  統(tǒng)計(jì)容忍區(qū)間  2.5  總體假設(shè)檢驗(yàn)    2.5.1  正態(tài)概率圖與偏度峰度檢驗(yàn)    2.5.2  Pearsonx2檢驗(yàn)    2.5.3  柯爾莫哥洛夫與斯米爾諾夫檢驗(yàn)    2.5.4  秩和檢驗(yàn)    2.5.5  符號(hào)檢驗(yàn)    2.5.6  分類檢驗(yàn)第3章  回歸信息分析  3.1  線性回歸統(tǒng)計(jì)模型基本性質(zhì)    3.1.1  線性回歸統(tǒng)計(jì)模型與最小二乘解    3.1.2  最小二乘解的基本性質(zhì)    3.1.3  回歸方程計(jì)算與相關(guān)    3.1.4  回歸分析檢驗(yàn)  3.2  重要線性回歸類型    3.2.1  回歸變量的不同組合    3.2.2  后向與前向逐步回歸    3.2.3  多元線性逐步回歸    3.2.4  共線、嶺回歸與特征篩選法    3.2.5  加權(quán)最小二乘法    3.2.6  虛擬變量回歸    3.2.7  主分量回歸    3.2.8  Logistic回歸  3.3  多項(xiàng)式回歸    3.3.1  多項(xiàng)式直接回歸    3.3.2  按多元線性回歸處理    3.3.3  二次響應(yīng)曲面預(yù)測(cè)……

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本書主要是介紹各種實(shí)用統(tǒng)計(jì)信息的分析方法。內(nèi)容有數(shù)理統(tǒng)計(jì)與估計(jì)，統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)，回歸信息分析，多元相關(guān)與特征分解，聚類與自組織分析，模式分析與識(shí)別，生存數(shù)據(jù)分析與辨識(shí)。通過大量統(tǒng)計(jì)函數(shù)的例題或經(jīng)典例題解，不僅能使讀者深入地、全面地理解統(tǒng)計(jì)理論的應(yīng)用、統(tǒng)計(jì)函數(shù)使用方法與范圍，而且對(duì)從事統(tǒng)計(jì)業(yè)務(wù)的讀者，有助于他們更靈活、更實(shí)效地運(yùn)用統(tǒng)計(jì)函數(shù)創(chuàng)出新業(yè)績(jī)。本書對(duì)從事統(tǒng)計(jì)科學(xué)教學(xué)與研究的各類技術(shù)人員、專業(yè)教師、研究生和高年級(jí)學(xué)生，是一本有益于提高教學(xué)水平與學(xué)習(xí)水平的實(shí)用教材，有重要參考價(jià)值。

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