Applied statistics

目录
前言
第一章 统计学的基础
第一节 统计学的特点、方法和作用
第二节 统计学的基本概念
第三节 统计工作过程
第四节 统计指标体系
第二章 抽样分布
第一节 数学之关系
第二节 随机变量的分布
第三节 随机变量的数字特征
第四节 抽样分布
第三章 参数估计
第一节 点估计
第二节 区间估计
第三节 两个总体参数的区间估计
第四章 假设检验
第一节 假设检验的问题
第二节 单个正态总体的假设检验
第三节 两个正态总体的参数检验
第四节 β错误与功效检验
第五章 方差分析
第一节 方差分析的问题
第二节 单因素方差分析
第三节 双因素方差分析
第六章 回归分析
第一节 相关分析
第二节 一元线性回归分析
第三节 多元线性回归分析
第四节 可线性化的回归分析
第五节 线性化的合理性分析
第七章 聚类分析
第一节 聚类分析的概念
第二节 距离和相似系数
第三节 系统聚类分析
第四节 模糊聚类分析
第八章 判别分析
第一节 距离判别
第二节 Fisher判别
第三节 贝叶斯判别
第四节 逐步判别分析
第九章 主成分分析
第一节 主成分分析的基本原理
第二节 主成分及其性质
第十章 因子分析
第一节 因子分析原理
第二节 因子载荷的求解
第三节 因子旋转与因子得分
第四节 计算步骤
第十一章 对应分析
第一节 方法原理
第二节 计算步骤
第十二章 典型相关分析
第一节 典型相关分析的基本思想
第二节 总体典型相关和典型变量
第三节 样本典型相关和典型变量
第四节 典型相关系数的显著性检验
第五节 典型相关分析步骤
第十三章 非参数统计方法
第一节 非参数统计方法的意义
第二节 单样本非参数检验
第三节 两个相关样本的非参数检验
第四节 两个独立样本的非参数检验
第十四章 回归模型发展与应用
第一节 回归概率模型
第二节 周期变动回归模型
第三节 线性回归与时间序列加法模型
第四节 变系数回归模型
第五节 三角函数回归模型
第六节 自回归异方差模型
第十五章 混沌动力学模型
第一节 两个非线性混沌动力学模型
第二节 特殊商品的价格模型的混沌行为
第三节 混沌理论与模型
第四节 混沌模型用于股价短期预测的可行性
参考文献
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