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书籍目录:
第1章导论
11统计及其应用领域
12统计数据的类型
13统计中的几个基本概念
思考与练习
第2章数据的搜集
21数据的来源
22调查数据
23实验数据
24数据的误差
思考与练习
第3章数据的图表展示
31数据的预处理
32品质数据的整理与展示
33数值型数据的整理与展示
34合理使用图表
思考与练习
第4章数据的概括性度量
41集中趋势的度量
42离散程度的度量
43偏态与峰态的度量
思考与练习
第5章概率与概率分布
51随机事件及其概率
52概率的性质与运算法则
53离散型随机变量及其分布
54连续型随机变量的概率分布
思考与练习
第6章统计量及其抽样分布
61统计量
62关于分布的几个概念
63由正态分布导出的几个重要分布
64样本均值的分布与中心极限定理
65样本比例的抽样分布
66两个样本平均值之差的分布
67关于样本方差的分布
思考与练习
第7章参数估计
71参数估计的基本原理
72一个总体参数的区间估计
73两个总体参数的区间估计
74样本量的确定
思考与练习
第8章假设检验
81假设检验的基本问题
82一个总体参数的检验
83两个总体参数的检验
84检验问题的进一步说明
思考与练习
第9章分类数据分析
91分类数据与χ2统计量
92拟合优度检验
93列联分析:独立性检验
94列联表中的相关测量
95列联分析中应注意的问题
思考与练习
第10章方差分析
101方差分析引论
102单因素方差分析
103双因素方差分析
思考与练习
第11章一元线性回归
111变量间关系的度量
112一元线性回归
113利用回归方程进行预测
114残差分析
思考与练习
第12章多元线性回归
121多元线性回归模型
122回归方程的拟合优度
123显著性检验
124多重共线性
125利用回归方程进行预测
126变量选择与逐步回归
思考与练习
第13章时间序列分析和预测
131时间序列及其分解
132时间序列的描述性分析
133时间序列预测的程序
134平稳序列的预测
135趋势型序列的预测
136复合型序列的分解预测
思考与练习
第14章指数
141基本问题
142总指数编制方法
143指数体系
144几种典型的指数
145综合评价指数
思考与练习
附录一术语表
附录二用Excel生成概率分布表
参考文献
作者介绍:
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书籍摘录:
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原文赏析:
但什么样的概率才算小呢?著名的英国统计学家费希尔把小概率的标准定为 0.05 ,虽然费希尔并没有对为什么选择 0.05 给出充分的解释,但人们还是沿用了这个标准,把 0.05 或比 0.05 更小的概率看成小概率。
P值的长处是它反映了观察到的实际数据与原假设之间不一致的概率值,与传统的拒绝域范围相比,P是一个具体的值,这样就提供了更多的信息。如果事先确定了显著性水平,如α=0.05,则在双侧检验中,P>0.025(α/2=0.025)不能拒绝原假设;反之,P<0.025则拒绝原假设。在单侧检验中,P>0.05不能拒绝原假设,P<0.05则拒绝原假设。当然,也可以直接使用P值进行决策,这时P值本身就代表了显著性水平。我们也可以使用P值,按照我们所需要的显著性水平进行判断和决策,具体做法就是用P值和需要的显著性水平进行比较。
在实际应用中,由于问题背景的不同,得到期望频数的方法不同,于是也有人把 X2 检验细化为拟合优度检验和独立性检验。不论拟合优度检验或独立性检验,其原理和方法都是一样的,所以这里不再做严格区分,在后面结合运用的具体问题中附必要的说明。
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:5分
主题深度:4分
文字风格:5分
语言运用:3分
文笔流畅:7分
思想传递:5分
知识深度:9分
知识广度:9分
实用性:7分
章节划分:3分
结构布局:7分
新颖与独特:7分
情感共鸣:7分
引人入胜:3分
现实相关:5分
沉浸感:5分
事实准确性:5分
文化贡献:7分