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統計分析方法及應用
鎖定
統計分析方法及應用內容簡介
全書對數學基礎知識的要求較低，極少涉及微積分，只需讀者掌握初步的線性代數和概率統計知識，但又不失敍述的嚴謹。書中前兩章分別對一元概率統計和線性代數知識做了回顧和介紹，其所述的預備知識對於《統計分析方法及應用》的閲讀基本上足夠了。
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統計分析方法及應用圖書目錄
前言
第一章 一元統計基礎知識
1.1 一元分佈及數字特徵
1.2 參數估計
1.3 假設檢驗
習題
第二章 矩陣代數
2.1 定義
2.2 矩陣的運算
2.3 行列式
2.4 矩陣的逆
2.5 矩陣的秩
2.6 特徵值、特徵向量和矩陣的跡
習題
第三章 多元統計基礎知識
3.1 隨機向量
3.2 多元正態分佈
3.3 圖示法
習題
第四章 非參數方法
4.1 擬合優度檢驗
4.2 獨立性檢驗
4.3 符號檢驗
4.4 威爾科克森符號秩檢驗
4.5 威爾科克森秩和檢驗
4.6 QQ圖
習題
第五章 方差分析
5.1 單因素方差分析
5.2 多重比較
5.3 兩因素方差分析
習題
第六章 迴歸分析
6.1 一元線性迴歸
6.2 多元線性迴歸
6.3 定性自變量
6.4 可線性化的非線性迴歸
習題
第七章 多元正態總體的統計推斷
7.1 單個總體均值的推斷
7.2 兩個總體均值的比較推斷
7.3 多個總體均值的比較檢驗(多元方差分析)
7.4 總體相關係數的檢驗
附錄7-1 威爾克斯∧統計量的基本性質
習題
第八章 判別分析
8.1 引言
8.2 距離判別
8.3 貝葉斯判別
8.4 費希爾判別
習題
第九章 聚類分析
9.1 引言
9.2 距離和相似係數
9.3 系統聚類法
9.4 動態聚類法
習題
第十章 主成分分析
10.1 引言
10.2 總體的主成分
10.3 樣本的主成分
習題
第十一章 因子分析
11.1 引言
11.2 正交因子模型
11.3 參數估計
11.4 因子旋轉
11.5 因子得分
習題
第十二章 對應分析
12.1 行輪廓和列輪廓
12.2 獨立性的檢驗和總慣量
12.3 行、列輪廓的座標
12.4 對應分析圖
習題
第十三章 典型相關分析
13.1 引言
13.2 總體典型相關
13.3 樣本典型相關
13.4 典型相關係數的顯著性檢驗
習題
附錄一 習題參考答案
附錄二 各類數值表
參考文獻
- 參考資料
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- 1. 統計分析方法及應用 ．豆瓣[引用日期2017-09-23]
