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吴和成 著 / 科学出版社 / 2015-09 / 平装
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应用统计学
《应用统计学》介绍经济与管理学科中常用的统计分析理论与方法。
《应用统计学》分七章。第1章为统计推断的基本内容,主要包括参数估计与检验,方差分析;第2章较为系统地介绍非参数统计检验的基本方法和原理;第3章主要介绍线性回归分析的理论和方法;第4章简要介绍非线性回归分析的基本原理和方法;第5章介绍主成分分析;第6章介绍因子分析模型;第7章介绍马尔可夫链的基本内容。
《应用统计学》可作为经济学和管理学研究生的应用统计学教材,也可作为从事相关专业教学和研究的教师参考用书。
前言第1章 统计推断1.1 随机变量及其分布1.1.1 常用的随机变量及其分布1.1.2 随机变量的矩1.1.3 分位点1.2 抽样分布及其常用统计量的分布1.2.1 简单随机样本1.2.2 抽样分布1.3 参数估计与假设检验1.3.1 参数估计1.3.2 参数假设检验1.3.3 假设检验中的两个问题1.4 方差分析1.4.1 单因素试验的方差分析1.4.2 双因素试验的方差分析1.5 本章小结问题与思考第2章 非参数统计分析2.1 符号检验2.1.1 两个总体分布是否相同的符号检验2.1.2 总体中位数M。的检验2.1.3 数据序列的趋势存在性检验2.1.4 威尔科克森符号秩和检验2.2 秩和检验法2.3 多个样本的检验2.3.1 克鲁斯凯一沃利斯单向方差秩检验2.3.2 费里德曼双向方差分析2.4 秩相关分析2.4.1 斯皮尔曼秩相关系数2.4.2 肯德尔-t相关系数2.5 X2检验法2.5.1 拟合优度检验2.5.2 独立性检验(列联表分析)2.6 正态性的检验法2.7 本章小结问题与思考第3章 线性回归分析3.1 一元线性回归分析3.1.1 参数β0,β1的估计3.1.2 误差项的方差的估计3.1.3 拟合回归线的性质3.1.4 正态误差回归模型3.1.5 线性回归模型中自变量与因变量之间联系的描述测度3.1.6 一元线性回归建模流程3.2 多元线性回归模型3.2.1 多元回归模型3.2.2 回归系数的涵义3.2.3 回归分析推断3.2.4 预测与控制3.2.5 自变量与因变量线性相关程度的度量指标3.2.6 多元线性回归模型中自变量的选择问题3.3 回归诊断3.3.1 残差及其性质3.3.2 误差项的异方差3.3.3 误差序列自相关性3.3.4 自变量的多重共线性3.3.5 异常点与强影响点3.4 含定性自变量的回归模型3.4.1 仅含定性自变量的回归模型3.4.2 对一个定量自变量和一个二值定性自变量的回归3.4.3 对于一个定量自变量和一个多值定性自变量的回归3.4.4 对于一个定量自变量和两个定性自变量的回归3.5 本章小结问题与思考第4章 非线性回归分析4.1 可线性化的非线性回归模型4.2 多项式模型4.2.1 一元多项式模型4.2.2 二元多项式模型4.3 因变量为指示变量的回归……第5章 主成分分析第6章 因子分析第7章 马尔可夫链参考文献附录
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开播时间:09月02日 10:30