简介
本书的特点是实用性较强,内容广泛,并有所侧重。强调对实用统计分析方法基本思想的理解和应用,培养使用统计软件SPSS的能力,把统计分析方法与SPSS紧密结合在一起。对各种统计方法的原理只进行通俗的、描述性的说明,不作严格的,数学推导。除了第九章和第十章需用到一些简单的矩阵代数外,其余各章所用的数学知识都很简单。...
目录
第1章 概论
第一节 市场经济呼唤统计学
第二节 统计学的研究对象及其学科分类
第三节 实用统计分析方法概述
第2章 计算机统计与SPSS基础
第一节 计算机统计
第二节 SPSS简介
第三节 SPSS基本操作
第3章 统计数据的收集、整理与描述
第一节 统计数据的来源
第二节 统计数据的收集
第三节 统计数据的整理
第四节 统计数据的描述
第五节 统计数据的探索性分析
第4章 相关分析
第一节 简单相关分析
第二节 偏相关分析
第三节 其他相关系数分析
第5章 回归分析
第一节 一元线性回归分析
第二节 一元线性回归模型估计量的性质与分布
第三节 一元线性回归模型的检验
第四节 多元线性回归基本概念
第五节 多元线性回归模型的估计和检验
第六节 非线性回归与曲线回归
第七节 多重共线性
第八节 异方差
第九节 自相关
第十节 回归模型的应用
第十一节 案例分析
第6章 含虚拟自变量的回归分析
第一节 虚拟变量回归模型的基本概念
第二节 包含一个质因素的虚拟变量模型
第三节 包含多个质的因素的虚拟变量模型
第四节 案例:虚拟变量在新股上市模型中的应用
第7章 Logistic回归分析
第一节 Logistic回归基本概念
第二节 Logistic回归模型的估计与检验
第三节 案例:审计意见预测模型的构建
第8章 聚类分析
第一节 聚类分析概述
第二节 数据变换处理
第三节 聚类统计量
第四节 聚类方法
第五节 案例分析
第9章 主成分分析
第一节 主成分分析的基本思想
第二节 总体主成分
第三节 样本主成分
第四节 案例:新兴股市的多因素模型
第10章 因子分析
第一节 因子分析模型
第二节 因子分析模型估计方法
第三节 因子旋转
第四节 因子得分
第五节 案例:研究生院规模的因子分析
第11章 非参数检验
第一节 非参数检验基本概念
第二节 非参数检验方法
第12章 事件史分析
第一节 事件史分析方法的源流
第二节 事件史分析方法的内容概述
第三节 事件史案例分析
第13章 数据挖掘技术
第一节 数据挖掘概述
第二节 数据挖掘的技术与工具
第三节 数据挖掘的应用及存在的问题
附录一 常用统计表
附录二 网络统计资源
参考文献
第一节 市场经济呼唤统计学
第二节 统计学的研究对象及其学科分类
第三节 实用统计分析方法概述
第2章 计算机统计与SPSS基础
第一节 计算机统计
第二节 SPSS简介
第三节 SPSS基本操作
第3章 统计数据的收集、整理与描述
第一节 统计数据的来源
第二节 统计数据的收集
第三节 统计数据的整理
第四节 统计数据的描述
第五节 统计数据的探索性分析
第4章 相关分析
第一节 简单相关分析
第二节 偏相关分析
第三节 其他相关系数分析
第5章 回归分析
第一节 一元线性回归分析
第二节 一元线性回归模型估计量的性质与分布
第三节 一元线性回归模型的检验
第四节 多元线性回归基本概念
第五节 多元线性回归模型的估计和检验
第六节 非线性回归与曲线回归
第七节 多重共线性
第八节 异方差
第九节 自相关
第十节 回归模型的应用
第十一节 案例分析
第6章 含虚拟自变量的回归分析
第一节 虚拟变量回归模型的基本概念
第二节 包含一个质因素的虚拟变量模型
第三节 包含多个质的因素的虚拟变量模型
第四节 案例:虚拟变量在新股上市模型中的应用
第7章 Logistic回归分析
第一节 Logistic回归基本概念
第二节 Logistic回归模型的估计与检验
第三节 案例:审计意见预测模型的构建
第8章 聚类分析
第一节 聚类分析概述
第二节 数据变换处理
第三节 聚类统计量
第四节 聚类方法
第五节 案例分析
第9章 主成分分析
第一节 主成分分析的基本思想
第二节 总体主成分
第三节 样本主成分
第四节 案例:新兴股市的多因素模型
第10章 因子分析
第一节 因子分析模型
第二节 因子分析模型估计方法
第三节 因子旋转
第四节 因子得分
第五节 案例:研究生院规模的因子分析
第11章 非参数检验
第一节 非参数检验基本概念
第二节 非参数检验方法
第12章 事件史分析
第一节 事件史分析方法的源流
第二节 事件史分析方法的内容概述
第三节 事件史案例分析
第13章 数据挖掘技术
第一节 数据挖掘概述
第二节 数据挖掘的技术与工具
第三节 数据挖掘的应用及存在的问题
附录一 常用统计表
附录二 网络统计资源
参考文献
实用现代统计分析方法及SPSS应用[电子资源.图书]
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