數(shù)據(jù)分析教程

內容概要

包研科編著的《數(shù)據(jù)分析教程》作為工科“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程后續(xù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析類課程的教材。內容包括：非參數(shù)統(tǒng)計推斷、方差分析和多元線性分析的基本內容；多維正態(tài)總體的推斷問題、主成分分析、典型相關分析、聚類分析、判別分析、偏最小二乘回歸分析和Logistic回歸分析；
MATLAB數(shù)據(jù)處理方法。
《數(shù)據(jù)分析教程》可作為工科碩士研究生“統(tǒng)計分析與應用”課程的基礎教材，也可作為對統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析有較高要求的本科各專業(yè)高年級學生的選修教材，還可作為管理、科研和工程技術人員的參考讀物。

書籍目錄

1 數(shù)據(jù)分析常用的概率分布
 1.1 計數(shù)與計數(shù)值的概率分布
 1.1.1 二項分布
 1.1.2 泊松分布
 1.1.3 多項分布
 1.2 測量誤差與正態(tài)分布
 1.2.1 測量誤差的分布
 1.2.2 正態(tài)分布
 1.2.3 多維正態(tài)分布
 1.3 抽樣分布
 1.3.1 基于正態(tài)分布的抽樣分布
 1.3.2 基于多維正態(tài)分布的抽樣分布
 1.4 常用概率分布的MATLAB函數(shù)
 習題1
2 數(shù)據(jù)的濃縮與直觀分析
 2.1 數(shù)據(jù)的濃縮
 2.1.1 樣本矩
 2.1.2 順序統(tǒng)計量
 2.1.3 樣本方差一協(xié)方差矩陣
 2.1.4 數(shù)據(jù)濃縮的MlATLAB函數(shù)
 2.2 數(shù)據(jù)的圖示與分析
 2.2.1 頻率分布與直方圖
 2.2.2 五數(shù)概括與box圖
 2.2.3 線性相關性與散布圖
 2.2.4 數(shù)據(jù)類與輪廓圖，調和曲線圖
 2.3 數(shù)據(jù)的正態(tài)性評估
 2.3.1 數(shù)據(jù)正態(tài)性評估的基本策略
 2.3.2 正態(tài)概率圖
 2.3.3 分布的一致性與Q-Q圖
 2.3.4 樣本的廣義距離與卡方圖
 習題2
3 數(shù)據(jù)的預處理與變量系統(tǒng)的降維
 3.1 數(shù)據(jù)的預處理
 3.1.1 問題與工作目標
 3.1.2 數(shù)據(jù)異常值的發(fā)現(xiàn)與處理
 3.1.3 非正態(tài)數(shù)據(jù)的正態(tài)化變換
 3.1.4 參考點的建立、極性轉換、消除量綱與數(shù)量級的規(guī)范化
 3.2 主成分分析
 3.2.1 問題與工作目標
 3.2.2 主成分的構造方法
 3.2.3 主成分的統(tǒng)計估計
 3.2.4 基于主成分分析的變量系統(tǒng)的降維
 3.3 典型相關分析
 3.3.1 問題與工作目標
 3.3.2 典型變量的構造方法
 3.3.3 典型變量與典型相關系數(shù)的統(tǒng)計估計
 3.3.4 典型相關系數(shù)的顯著性檢驗
 3.3.5 典型冗余分析
 習題3
4 統(tǒng)計推斷——參數(shù)的估計與檢驗
 4.1 參數(shù)的估計
 4.1.1 問題與工作目標
 4.1.2 構造估計量的方法
 4.1.3 估計量的效能分析
 4.1.4 參數(shù)的置信域分析
 4.1.5 正態(tài)總體均值與方差的估計
 4.1.6 非正態(tài)總體的參數(shù)估計
 4.2 參數(shù)的假設檢驗
 4.2.1 問題與工作目標
 4.2.2 檢驗的思維邏輯與方法
 4.2.3 正態(tài)總體均值與方差的檢驗
 4.2.4 非正態(tài)總體參數(shù)的檢驗
 4.2.5 參數(shù)檢驗若干問題的進一步討論
 4.3 維正態(tài)總體的參數(shù)推斷
 4.3.1 問題與工作目標
 4.3.2 均值向量與協(xié)方差矩陣的估計
 4.3.3 均值向量與協(xié)方差矩陣的檢驗
 習題4
5 統(tǒng)計推斷——非參數(shù)檢驗
 5.1 非參數(shù)檢驗的基本概念
 5.1.1 非參數(shù)檢驗問題
 5.1.2 Pearson方法
 5.1.3 Wilcoxon方法
 5.2 分布擬合優(yōu)度檢驗
 5.2.1 連續(xù)分布的擬合優(yōu)度檢驗
 5.2.2 正態(tài)性檢驗的常用方法
 5.3 分布一致性檢驗
 5.3.1 兩個連續(xù)分布的一致性檢驗
 5.3.2 多個分布的一致性檢驗
 5.4 獨立性檢驗
 5.4.1 列聯(lián)表檢驗
 5.4.2 秩相關系數(shù)檢驗
 5.5 隨機性檢驗
 5.5.1 均勻性檢驗
 5.5.2 同分布檢驗
 習題5
6 方差分析——類均值一致性檢驗
 6.1 方差分析的基本概念
 6.1.1 問題與工作目標
 6.1.2 統(tǒng)計推斷的思想與方法
 6.2 單因子方差分析
 6.2.1 統(tǒng)計模型
 6.2.2 檢驗方法
 6.2.3 多重比較與效應估計
 6.2.4 方差齊性檢驗
 6.3 雙因子方差分析
 6.3.1 統(tǒng)計模型
 6.3.2 檢驗方法
 6.3.3 最優(yōu)因子組合的估計
 6.4 多元方差分析
 6.4.1 統(tǒng)計模型與檢驗方法
 6.4.2 協(xié)方差矩陣相等性的檢驗
 6.4.3 幾點說明
 習題6
7 回歸分析——相關關系的數(shù)學模型
 7.1 線性回歸分析
 7.1.1 問題與工作目標
 7.1.2 回歸方程的建立
 7.1.3 回歸方程的顯著性檢驗
 7.1.4 自變量的篩選與回歸方程的優(yōu)化
 7.1.5 基于最優(yōu)回歸方程的統(tǒng)計推斷
 7.1.6 偽非線性回歸分析
 7.2 偏最小二乘回歸分析
 7.2.1 問題與工作目標
 7.2.2 偏最小二乘回歸方程的建立
 7.2.3 偏最小二乘方法的輔助分析
 7.3 Logistic回歸分析
 7.3.1 問題與基本概念
 7.3.2 Logistic回歸方程的建立
 7.3.3 幾點說明
 習題7
8 聚類與判別——事物相似性的分析
 8.1 相似性及其度量
 8.1.1 距離——樣品之間的相似性度量
 8.1.2 相似系數(shù)——變量之間的相似性度量
 8.1.3 點集之間的相似性度量
 8.2 聚類分析
 8.2.1 問題與工作目標
 8.2.2 譜系聚類法
 8.2.3 K-均值聚類法
 8.2.4 有序樣品聚類法
 8.3 判別分析
 8.3.1 問題與工作目標
 8.3.2 距離判別法
 8.3.3 Fisher判別法
 8.3.4 幾點說明
 習題8
附錄A MATLAB語言簡介
 A.1 數(shù)值矩陣的建立與基本操作
 A.1.1 直接輸入法
 A.1.2 文件裝載法
 A.1.3 函數(shù)生成法
 A.1.4 矩陣的基本操作
 A.2 基本數(shù)學運算
 A.2.1 矩陣的代數(shù)運算
 A.2.2 標量批處理運算
 A.2.3 矩陣的關系和邏輯運算
 A.3 數(shù)據(jù)的圖形化
 A.3.1 數(shù)據(jù)圖形化的常用指令
 A.3.2 多窗口繪圖技術
 A.3.3 點線圖的單窗口多圖技術
 A.3.4 圖形的標記
 A.4 自定義M文件的編寫
 A.4.1 運算流程的控制
 A.4.2 指令集的函數(shù)化
 A.4.3 m文件的保護
 A.5 MATLAB使用常識
附錄B Statistics Toolbox中的常用函數(shù)
 B.1 常用概率分布
 B.2 統(tǒng)計量與統(tǒng)計作圖
 B.3 統(tǒng)計推斷
 B.4 協(xié)方差結構分析
 B.5 線性模型
 B.6 模式識別
 B.7 其他
附錄C 本書自定義的MATLAB函數(shù)
 C.1 mnormpdfplot.m
 C.2 interplot.m
 C.3 chi2plot.m
 C.4 stand.m
 C.5 corrstand.m
 C.6 chi2normtest.m
 C.7 cttest.m
 C.8 cca.m
 C.9 ccorrtest.m
 C.10 plscca.m
 C.11 plscoeff.m
 C.12 plsvip.m
 C.13 logitcoeff.m
 C.14 lp.m
 C.15 dclass.m
參考文獻
致謝

章節(jié)摘錄

版權頁：插圖：

編輯推薦

《數(shù)據(jù)分析教程》是由清華大學出版社出版的。

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