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  • 数据分析（第二版）
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数据分析（第二版）

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四川成都
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作者范金城

出版社科学出版社

ISBN9787030263728

出版时间2021-01

装帧平装

开本16开

纸张纯质纸

定价65元

货号29238813

上书时间2024-07-16

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品相描述：全新
正版全新
商品描述

【内容简介】:

本书介绍了数据分析的基本内容与方法，其特点是既重视数据分析的基本理论与方法的介绍，又强调应用计算机软件SAS进行实际分析和计算能力的培养.主要内容有：数据描述性分析、非参数秩方法、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析、聚类分析、时间序列分析以及常用数据分析方法的SAS过程简介.本书每章末附有大量实用、丰富的习题，并要求学生独立上机完成.
  本书可作为高等院校信息科学及数理统计专业的本科生教材，也可供有关专业的研究生及工程技术人员参考.



【目录】:

第1章 数据描述性分析1
  11 数据的数字特征1
    111 均值、方差等数字特征1
    112 中位数、分位数、三均值与差7
  12 数据的分布11
    121 直方图、经验分布函数与QQ图12
    122 茎叶图、箱线图及五数总括16
    123 正态性检验与分布拟合检验21
  13 多元数据的数字特征与相关分析27
    131 二元数据的数字特征及相关系数27
    132 多元数据的数字特征及相关矩阵31
    133 总体的数字特征及相关矩阵33
  习题42
第2章 非参数秩方法47
  21 两种处理方法比较的秩检验47
    211 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布48
    212 Wilcoxon秩和检验49
    213 总体模型的Wilcoxon秩和检验58
    214 Smirnov检验59
  22 成对分组设计下两种处理方法的比较63
    221 符号检验64
    222 Wilcoxon符号秩检验66
    223 分组设计下两处理方法比较的总体模型72
  23 多种处理方法比较的KruskalWallis检验73
    231 多种处理方法比较中秩的定义及KruskalWallis统计量73
    232 KruskalWallis统计量的零分布74
  24 分组设计下多种处理方法的比较78
    241 分组设计下秩的定义及其零分布78
    242 Friedman检验78
    243 改进的Friedman检验82
  习题85
第3章 回归分析89
  31 线性回归模型89
    311 线性回归模型及其矩阵表示89
    312 β及σ2的估计90
    313 有关的统计推断91
  32 逐步回归法100
  33 Logistic回归模型108
    331 线性Logistic回归模型108
    332 参数的*似然估计与NewtonRaphson迭代解法110
    333 Logistic模型的统计推断115
  习题120
第4章 主成分分析与因子分析124
  41 主成分分析124
    411 引言124
    412 总体主成分125
    413 样本主成分131
  42 因子分析137
    421 引言137
    422 正交因子模型138
    423 参数估计方法141
    424 主成分估计法的具体步骤143
    425 方差*的正交旋转146
    426 因子得分149
  习题151
第5章 判别分析155
  51 距离判别155
    511 判别分析的基本思想及意义155
    512 两个总体的距离判别156
    513 判别准则的评价160
    514 多个总体的距离判别163
  52 Bayes判别166
    521 Bayes判别的基本思想166
    522 两个总体的Bayes判别167
    523 多个总体的Bayes判别177
    524 逐步判别简介182
  习题183
第6章 聚类分析192
  61 距离与相似系数192
    611 聚类分析的基本思想及意义192
    612 样品间的相似性度量——距离193
    613 变量间的相似性度量——相似系数195
  62 谱系聚类法198
    621 类间距离198
    622 类间距离的递推公式199
    623 谱系聚类法的步骤201
    624 变量聚类212
  63 快速聚类法214
    631 快速聚类法的步骤215
    632 用Lm距离进行快速聚类223
  习题227
第7章 时间序列分析233
  71 平稳时间序列233
    711 时间序列分析及其意义233
    712 随机过程概念及其数字特征233
    713 平稳时间序列与平稳随机过程238
    714 平稳性检验及自协方差函数、自相关函数的估计241
  72 ARMA时间序列及其特性243
    721 ARMA时间序列的定义243
    722 ARMA序列的平稳性与可逆性246
    723 ARMA序列的相关特性249
  73 ARMA时间序列的建模与预报258
    731 ARMA序列参数的矩估计258
    732 ARMA序列参数的精估计261
    733 ARMA模型的定阶与考核269
    734 平稳线性*小均方预报273
    735 ARMA序列的预报276
  74 ARIMA序列与季节性序列281
    741 ARIMA序列及其预报281
    742 季节性序列及其预报288
  习题295
第8章 常用数据分析方法的SAS过程简介301
  81 SAS系统简介301
    811 建立SAS数据集302
    812 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集307
    813 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数310
    814 逻辑语句与循环语句312
  82 常用数据分析方法的SAS过程314
    821 几种描述性统计分析的SAS过程315
    822 非参数秩方法的SAS过程323
    823 回归分析的SAS过程327
    824 主成分分析与因子分析的SAS过程333
    825 判别分析的SAS过程335
    826 聚类分析的SAS过程341
    827 时间序列分析的SAS过程——PROC ARIMA过程346
    828 SAS系统的矩阵运算——PROC IML过程简介351
主要参考文献354
数据分析（第二版）


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