现代统计分析方法与应用

图书标准信息

• 作者 何晓群 编
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 1998-11
• 版次 1
• ISBN 9787300028170
• 定价 20.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 436页
• 字数 350千字

【内容简介】

作者假定学生已具有线性代数、概率论与数理统计的基础知识，本着提高硕士研究生量化分析能力的宗旨，在众多统计方法中，仅选择部分最实用的现代统计分析方法。在不失理论严密性的前提下，力求将问题的背景、方法的思想、具体的步骤、分析的技巧讲清楚。为重点突出方法的思想和应用，每种方法尽可能紧密结合中国社会、经济、管理方面的实际问题，以案例研究为导向，为非统计专业硕士研究生进行量化分析起一定示范作用。

  本书的大部分内容都给非统计专业研究生讲授过，根据笔者的经验，如有计算机配合，学生掌握这些基本方法和技能并不困难。选用本书的都是可有一定的灵活性，根据不同专业有选择地讲授该书内容。本书参考教学课时为54学时。

  本书也可作为经济统计专业现代统计分析方法课的教材。此书还可作为从事社会、经济、管理等研究和实际工作的同志进行量化研究的参考书。

【目录】

第一章 概论 

  1.1 重新认识统计学

  1.2 市场呼唤统计学

  1.3 统计分析方法及其应用概述

  本章思考与练习

第二章 统计学基础知识回顾 

  2.1 统计数据的整理与描述

  2.2 随机向量的数字特征

  2.3 几种重要的概率分布

  2.4 参数估计

  2.5 假设检验

  本章思考与练习

第三章 定性变量的统计分析 

  3.1 多项分布与X2检验

  3.2 列联表分析

  3.3 一致性检验

  3.4 拟合优度检验

  本章思考与练习

第四章 一元线性回归 

  4.1 一元线性回归模型

  4.2 参数β0、β1的最小二乘估计

  4.3 回归方程的显著性检验

  4.4 可化为一元线性回归的曲线回归

  4.5 回归方程的应用——预测和控制

  本章思考与练习

第五章 多元线性回归 

  5.1 多元线性回归模型

  5.2 回归参数的最小二乘估计（OLSE）

  5.3 回归方程的显著性检验

  5.4 回归系数的显著性检验

  5.5 多元线性回归模型的应用

  本章思考与练习

第六章 违背基本假设的回归分析 

  6.1 异方差性的产生背景及其处理

  6.2 序列相关性的产生背景及其处理

  6.3 多重共线性的产生背景及其处理

  本章思考与练习

第七章 自变量选择与逐步回归 

  7.1 自变量选择对估计和预测的影响

  7.2 关于自变量选择的几个准则

  7.3 逐步回归及其应用

  7.4 自变量中含有定性变量的回归模型

  本章思考与练习

第八章 聚类分析 

  8.1 聚类分析的基本概念

  8.2 距离和相似系数

  8.3 系统聚类法

  8.4 模糊聚类分析

  本章思考与练习

第九章 判别分析 

第十章 主成分分析 

第十一章 因子分析 

第十二章 对应分析 

第十三章 典型相关分析

附录A 矩阵代数

附录B 统计参考文献