保正版！环境数据分析9787030586087科学出版社庄树林
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作者庄树林
出版社科学出版社
ISBN9787030586087
出版时间2018-08
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定价138元
货号1201754665
上书时间2024-07-04
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目录
序
前言
第1章 环境数据分析概述 1
1.1 数据分析 1
1.2 数据基本类型 2
1.3 数据前处理 3
1.4 统计描述 3
1.4.1 频率分析 4
1.4.2 描述性分析 4
1.4.3 集中趋势的描述 4
1.4.4 离散趋势的描述 5
1.5 环境数据探索分析 9
1.6 环境数据图形化分析 9
1.6.1 条形图 9
1.6.2 箱图 11
1.6.3 线图 12
1.6.4 面积图 13
1.6.5 饼图 14
1.6.6 高低图 17
1.6.7 散点图 18
1.6.8 误差条形图 19
1.6.9 直方图 20
第2章 环境数据分布 23
2.1 数据总体与样本 23
2.1.1 总体与样本 23
2.1.2 样本统计量与总体参数 23
2.1.3 随机抽样 24
2.2 抽样分布 28
2.2.1 样本均值分布 28
2.2.2 t分布 34
2.2.3 ?2分布 35
2.2.4 F分布 37
2.3 参数估计 38
2.3.1 点估计 38
2.3.2 置信区间估计 38
第3章 环境数据分布类型检验 42
3.1 小概率原理 42
3.2 统计假设检验基本思想 42
3.2.1 统计假设检验的基本步骤 42
3.2.2 统计假设检验的两类错误 43
3.2.3 双侧检验与单侧检验 44
3.3 几大分布类型检验 46
3.3.1 正态分布检验 47
3.3.2 二项分布检验 49
3.3.3 卡方检验 49
3.3.4 游程检验 50
3.3.5 Z检验 51
3.3.6 t检验 54
第4章 环境数据参数检验—t检验 61
4.1 t检验概述 61
4.1.1 t检验的概念 61
4.1.2 t检验的适用条件 61
4.2 单样本t检验 62
4.2.1 单样本t检验概述 62
4.2.2 SPSS分析过程 62
4.3 两独立样本t检验 63
4.3.1 两独立样本t检验概述 63
4.3.2 软件分析过程 64
4.4 配对样本t检验 67
4.4.1 配对样本t检验概述 67
4.4.2 软件分析过程 67
第5章 环境数据参数检验—方差分析 70
5.1 方差分析概述 70
5.1.1 定义和基本概念 70
5.1.2 基本思想和步骤 70
5.1.3 ANOVA应用 71
5.2 单因素方差分析 72
5.2.1 数学模型 72
5.2.2 单因素方差分析的进一步分析 74
5.2.3 单因素方差分析实例 74
5.3 双因素方差分析 78
5.3.1 无交互作用的双因素方差分析 78
5.3.2 有交互作用的双因素方差分析 81
5.4 多因素方差分析 85
5.5 重复测量方差分析 88
5.6 协方差分析 92
5.7 多元方差分析 95
5.8 常见试验设计的方差分析 97
5.8.1 接近随机设计 97
5.8.2 随机区组设计 98
5.8.3 配对设计 100
5.8.4 析因设计 100
5.8.5 正交设计 103
第6章 环境数据非参数检验 106
6.1 单样本非参数检验 106
6.1.1 二项检验 107
6.1.2 单样本卡方检验（ 检验） 109
6.1.3 K-S检验 112
6.1.4 游程检验 113
6.2 两配对样本非参数检验 115
6.2.1 符号检验 115
6.2.2 Wilcoxon符号秩检验 117
6.2.3 McNemer检验 119
6.3 两独立样本的非参数检验 122
6.3.1 两独立样本的卡方检验 122
6.3.2 曼-惠特尼U检验 125
6.3.3 两独立样本K-S检验 126
6.3.4 Wald-Wolfowitz游程检验 126
6.3.5 摩西特别反应检验 127
6.4 多相关样本非参数检验 129
6.5 多独立样本非参数检验 132
第7章 环境数据相关分析 137
7.1 相关分析概述 137
7.2 相关分析方法 138
7.2.1 图表相关分析 138
7.2.2 协方差及协方差矩阵 138
7.2.3 相关系数 139
7.3 基于Excel的相关系数计算 141
7.4 双变量相关分析 143
7.4.1 双变量相关分析的概述 143
7.4.2 Pearson相关分析 144
7.4.3 Spearman等级相关分析 147
7.4.4 Kendall等级相关分析 148
7.5 偏相关分析 150
7.5.1 偏相关分析概述 150
7.5.2 偏相关分析的SPSS操作 151
7.6 距离相关分析 154
7.6.1 距离相关分析的基本原理 154
7.6.2 距离相关分析SPSS操作 154
第8章 环境数据回归分析 157
8.1 回归分析概述 157
8.2 线性回归分析 158
8.2.1 线性回归分析的基本原理 158
8.2.2 线性回归方程的显著性检验 159
8.2.3 基于Excel的回归分析 160
8.2.4 一元线性回归分析 164
8.2.5 多元线性回归分析 168
8.3 非线性回归分析 171
8.3.1 非线性回归分析基本原理及内容 171
8.3.2 非线性回归分析方法分类 171
8.3.3 非线性回归分析的SPSS操作 172
8.4 Logistic回归分析 176
8.4.1 Logistic回归分析的基本原理 176
8.4.2 二元Logistic回归分析 178
8.4.3 多元Logistic回归分析 181
8.5 多项式回归分析 186
8.5.1 多项式回归分析的基本原理 186
8.5.2 一元n次多项式回归分析 187
8.5.3 多元二次多项式回归分析 191
8.6 有序回归 193
第9章 环境数据时间序列分析 197
9.1 时间序列分析概述 197
9.1.1 时间序列 197
9.1.2 时间序列分析 197
9.2 数据预处理 199
9.2.1 定义日期 199
9.2.2 创建时间序列 200
9.2.3 替换缺失值 202
9.3 时间序列的图形化观察及检验 203
9.3.1 序列图 203
9.3.2 自相关图 205
9.3.3 互相关图 209
9.4 指数平滑模型 211
9.5 ARIMA模型 217
9.5.1 AR模型 217
9.5.2 MA模型 217
9.5.3 ARMA模型和ARIMA模型 218
9.6 季节分解模型 221
第10章 环境数据降维分析 224
10.1 降维分析概述 224
10.2 因子分析 225
10.3 对应分析 237
10.4 很优尺度分析 244
10.4.1 很优尺度分析操作方法 244
10.4.2 多重对应分析 245
10.4.3 分类主成分分析 251
10.4.4 非线性典型相关分析 252
第11章 环境数据尺度分析 257
11.1 信度分析 257
11.2 多维尺度分析 262
11.2.1 多维尺度分析与因子分析和聚类分析的异同 263
11.2.2 MDS分析的应用 263
11.2.3 MDS分析的测量标准 264
11.2.4 MDS分析的模型 264
11.2.5 考虑个体差异的MDS模型 271
11.2.6 多维邻近尺度分析 274
第12章 环境数据多重响应分析 279
12.1 定义多重响应集 280
12.2 多重响应频率分析 281
12.3 多重响应交叉表分析 282
第13章 环境数据生存分析 285
13.1 生存分析概述 285
13.2 寿命表法 286
13.2.1 概述 286
13.2.2 SPSS分析过程 286
13.3 Kaplan-Meier法 289
13.3.1 概述 289
13.3.2 SPSS分析过程 289
13.4 Cox回归法 292
13.4.1 概述 292
13.4.2 SPSS分析过程 293
第14章 环境数据聚类分析 298
14.1 聚类分析概述 298
14.1.1 聚类分析的概念 298
14.1.2 聚类分析的步骤 298
14.2 两步聚类分析 303
14.2.1 概述 303
14.2.2 SPSS操作 304
14.3 K-均值聚类分析 308
14.3.1 概述 308
14.3.2 SPSS操作 309
14.4 系统聚类分析 311
14.4.1 概述 311
14.4.2 变量聚类分析（R型聚类） 312
14.4.3 样品聚类分析（Q型聚类） 316
14.5 树分析 317
14.5.1 概述 317
14.5.2 SPSS操作 318
14.6 判别分析 322
14.6.1 概述 322
14.6.2 SPSS操作 322
14.7 最近邻元素分析 328
14.7.1 概述 328
14.7.2 SPSS操作 329
主要参考文献 333
内容摘要
本书介绍环境数据、大数据的概念、数据图形化常用方法，重点讲解连续变量和分类变量的统计描述、环境数据统计假设检验、环境数据参数检验和非参数检验、环境数据方差分析、环境数据相关性分析及回归分析、环境数据多重响应分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据主成分分析和因子分析、环境数据时间序列分析、环境数据异常值分析等方法。
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