数理统计理论、方法、应用和软件计算

副标题:无

作   者:刘顺忠编著

分类号:

ISBN:9787560934457

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简介

  《数理统计理论、方法、应用和软件计算》将数理统计的原理、方法、计算、实例和SPSS软件计算相结合,以数理统计原理和方法为出发点,将手工计算过程和SPSS软件计算过程相结合,使读者能够从数学角度深刻理解SPSS软件的数据处理方法、过程和处理结果。《数理统计理论、方法、应用和软件计算》介绍了大量的非参数统计方法,这些方法是当前社会科学实证研究的锐利武器,这也是《数理统计理论、方法、应用和软件计算》的独特之处。   全书共有11章和两个附录。前2章介绍数理统计基本原理,从第3章到第11章介绍了实际工作中经常使用的数理统计方法及其SPSS软件计算方法。分别为:数理统计的基本概念、参数估计和假设检验、相关分析、回归分析、定性数据统计分析、非参数检验、方差分析、聚类分析、典型相关分析、主成分分析、因子分析。   《数理统计理论、方法、应用和软件计算》可作为各大专院校非数学专业如经济学、统计学、市场营销学、医学、心理学、人文地理学、社会学、管理学等专业学生学习数理统计及SPSS软件的教材,也可供统计人员、科研人员以及广大自然科学工作者做科研定量分析时参考。同时,还可作为高等院校财经类专业研究生和本科生掌握SPSS统计分析方法和软件使用方法的工具书。

目录

第1章 数理统计的基本概念

1.1 抽样方法和测量水平

1.1.1 总体和样本

1.1.2 抽样方法

1.1.3 测量水平

1.2 统计量及其计算

1.3 统计量分布

1.3.1 正态分布

1.3.2 x2分布

1.3.3 t分布

1.3.4 f分布

1.4 分位数的基本概念

1.5 用spss软件计算本章例题

1.5.1 计算方法与步骤

1.5.2 输出结果解释

第2章 参数估计和假设检验

2.1 点估计和区间估计的基本原理

2.1.1 点估计的基本原理

2.1.2 区间估计的基本原理

2.2 假设检验的基本原理

.2.2.1 假设检验的基本思想

2.2.2 假设检验的两类错误

2.3 正态分布的假设检验

2.3.1 单样本t检验

2.3.2 两个独立样本t检验

2.3.3 两个配对样本t检验

2.3.4 正态分布假设检验的spss求解

第3章 相关分析

3.1 简单相关分析

3.1.1 简单相关系数的计算

3.1.2 简单相关系数的显著性检验

3.1.3 相关系数及其显著性的计算实例

3.1.4 简单相关系数及其显著性检验的spss求解

3.2 秩相关分析

3.2.1 spearman秩相关系数

3.2.2 kendall秩相关系数

3.2.3 秩相关及其显著性检验的spss求解

3.3 偏相关分析

3.3.1 偏相关系数的计算

3.3.2 偏相关系数计算实例

3.3.3 偏相关系数及其显著性检验的spss求解

第4章 回归分析

4.1 回归分析概述

4.2 一元线性回归

4.2.1 一元线性回归模型的数学形式

4.2.2 一元线性模型的参数估计及其性质

4.2.3 一元线性回归方程的显著性检验

4.2.4 一元线性回归残差分析

4.2.5 一元线性回归模型计算实例

4.2.6 一元线性回归模型的spss计算

4.3 多元线性回归

4.3.1 多元线性回归模型的数学形式

4.3.2 多元线性回归模型的基本假定

4.3.3 多元回归线性模型的参数估计及其性质

4.3.4 多元线性回归方程的显著性检验和残差分析

4.3.5 标准化回归系数

4.3.6 多元线性回归模型计算实例

4.3.7 多元线性回归模型的spss计算

4.4 回归模型违反假设的处理

4.4.1 自相关问题及其解决

4.4.2 异方差问题及其解决

4.4.3 多重共线性问题及其解决

4.5 其他回归模型

4.5.1 虚拟变量回归模型

4.5.2 可以化为线性回归的曲线回归

4.5.3 虚拟变量回归模型和可以化为线性回归的曲线回归模型的spss求解

第5章 定性数据统计分析

5.1 列联表分析

5.1.1 列联表的概念

5.1.2 列联表的分析方法

5.1.3 列联表分析的计算实例

5.1.4 列联表求解的spss计算步骤

5.2 logistic回归分析

5.2.1 logistic回归分析的模型

5.2.2 logistic模型的参数估计

5.2.3 logistic回归系数的含义及其显著性检验

5.2.4 spss求解logistic回归实例和步骤

5.3 多维尺度法

5.3.1 古典mds

5.3.2 古典mds求解实例

5.3.3 非度量mds

5.3.4 spss求解非度量mds计算

第6章 非参数检验

6.1 单样本非参数检验

6.1.1 x2检验

6.1.2 二项式分布检验

6.1.3 游程检验

6.1.4 柯尔莫哥洛夫-斯米诺夫单样本检验

6.2 两个独立样本的非参数检验

6.2.1 mann-whitey检验

6.2.2 k-s双样本检验

6.2.3 两个独立样本的非参数检验spss求解步骤

6.3 多个独立样本的非参数检验

6.3.1 中位数检验

6.3.2 kruskal-wallis检验

6.3.3 多个独立样本的非参数检验spss求解

6.4 两个相关样本的非参数检验

6.4.1 mcnemar变化显著性检验

6.4.2 mcnemar变化显著性检验的spss求解

6.4.3 符号检验

6.4.4 两相关样本wileoxon符号平均秩检验

6.4.5 两相关样本符号和wileoxon平均秩检验的spss求解

6.5 多个相关样本的非参数检验

6.5.1 cochran q检验

6.5.2 cochran q检验的spss求解

6.5.3 friedman双向评秩方差检验

6.5.4 kendall协和系数检验

6.5.5 friedman双向评秩方差检验和kendall协和系数检验的spss求解

第7章 方差分析

7.1 单因素方差分析

7.1.1 单因素方差分析的原理

7.1.2 单因素方差分析的计算过程

7.1.3 单因素方差分析的求解实例

7.1.4 单因素方差分析的spss求解

7.2 无交互作用双因素方差分析

7.2.1 无交互作用双因素方差分析原理

7.2.2 无交互作用双因素方差分析的计算过程

7.2.3 无交互作用双因素方差分析的求解实例

7.2.4 无交互作用双因素方差分析的spss求解

7.3 有交互作用双因素方差分析

7.3.1 有交互作用双因素方差分析原理

7.3.2 有交互作用双因素方差分析的计算过程

7.3.3 有交互作用双因素方差分析的求解实例

7.3.4 有交互作用双因素方差分析的spss求解

第8章 聚类分析

8.1 相似度的测量

8.1.1 样本点间距离的测量

8.1.2 类间距离测量

8.2 系统聚类法

8.2.1 系统聚类法的思想和计算过程

8.2.2 系统聚类法的计算实例

8.2.3 spss系统聚类法求解步骤

8.3 快速聚类法

8.3.1 k-means法思想

8.3.2 spss的k-means法求解

第9章 典型相关分析

9.1 典型相关的基本思想

9.2 典型相关分析的原理

9.2.1 典型相关变量的确立原则

9.2.2 典型相关变量的求解方法

9.2.3 典型相关的检验

9.2.4 典型相关变量的求解步骤

9.3 典型相关分析的求解实例

9.4 spss求解典型相关

第10章 主成分分析

10.1 主成分分析的基本思想

10.2 主成分分析的基本原理

10.2.1 求解主成分的相关定理

10.2.2 主成分求解步骤

10.2.3 主成分的辅助分析技术

10.2.4 主成分求解的数据预处理

10.3 主成分分析求解实例

10.4 spss求解主成分

第11章 因子分析

11.1 因子分析的基本思想

11.2 因子分析的原理

11.2.1 因子负荷的统计意义

11.2.2 因子负荷矩阵的估计

11.2.3 因子旋转

11.2.4 因子分数

11.2.5 因子分析的求解步骤

11.3 因子分析的计算实例

11.4 spss求解因子分析

附录一 spss软件及其基本操作

附录二 本书例题录入示例及文件名

附录三 线性代数和概率论基本知识

参考文献


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