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统计学图鉴电子书

趣味图解统计分析方法! 1.系统梳理362个基础概念,网罗统计学基础知识,内容丰富 2.配有507张插图帮助理解,直观易懂,趣味性强 3.使用R语言实现电子表格软件中无法实现的分析方法,帮助读者轻松上手 如果把科学比作语言,那么统计学就是对语言来说不可或缺的语法。--现代统计学奠基人 卡尔·皮尔逊

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作       者:[日]栗原伸一 [日]丸山敦史 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2021-10-01

字       数:7.7万

所属分类: 科技 > 科普读物 > 科学知识

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本书通过大量统计图表和手绘插图,系统地介绍了统计学的基础知识和相应公式,讲解了各种统计方法及其应用场景,并使用R 语言行了简单实现。内容涉及概率分布、假设检验、置信区间估计、非参数方法和回归分析等。全书图文清晰直观,基础概念、统计方法和分析结果皆一目了然,是一本统计学门佳作,旨在帮助读者学习并应用统计学基础知识,为今后的深学习下基础。同时,本书 还设有“统计学的历史”“伟人传”等专栏,趣味性十足。 本书适合所有对统计学感兴趣的读者阅读。初学者可以通过本书掌握基础知识,建立对统计学的整体印象;中级水平者可将本书用作参考手册,随时翻阅以便查漏补缺。本书还可作为统计学相关专业师生的辅助读物使用。<br/>【推荐语】<br/>趣味图解统计分析方法! 1.系统梳理362个基础概念,网罗统计学基础知识,内容丰富 2.配有507张插图帮助理解,直观易懂,趣味性强 3.使用R语言实现电子表格软件中无法实现的分析方法,帮助读者轻松上手 如果把科学比作语言,那么统计学就是对语言来说不可或缺的语法。--现代统计学奠基人 卡尔·皮尔逊<br/>【作者】<br/>栗原伸一(作者) 1966年出生于日本茨城县水户市,1996年获得日本东京农工大学研究生院农学博士学位。2015年至今担任日本千叶大学研究生院园艺学研究科教授。除统计学之外,还教授计量经济学、消费者行为理论等课程。 丸山敦史(作者) 1972年出生于日本长野县长野市,1996年日本千叶大学研究生院园艺学研究科硕士毕业,2001年获得日本千叶大学博士学位。2007年至今担任日本千叶大学研究生院园艺学研究科副教授。除统计学之外,还教授经济数学、消费者行为理论等课程。 侯振龙(译者) 硕士毕业,具有十年以上软件行业从业经验,热衷于研究软件相关领域的数理内容。<br/>
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前言

序章 统计学概述

0.1 何谓统计学

0.2 统计学可以做什么

第 1 章 描述统计学

1.1 各种平均数

1.2 数据的离散程度①:~分位数和方差~

1.3 数据的离散程度②:~变异系数~

1.4 变量的关联性①:~相关系数~

1.5 变量的关联性②:~等级相关~

第 2 章 概率分布

2.1 概率和概率分布

2.2 概率相等的分布:~均匀分布~

2.3 抛硬币的分布:~二项分布~

2.4 钟形分布:~正态分布~

2.5 无单位的分布:~标准正态分布~

2.6 掌握数据的位置:~σ 区间~

2.7 分布的形态:~偏度和峰度~

2.8 随机事件的分布:~泊松分布~

2.9 同时处理多个数据:~卡方分布~

2.10 卡方值的比:~F 分布~

2.11 代替正态分布:~ 分布~

第 3 章 推断统计学

3.1 通过样本获取总体的特征:~推断统计学~

3.2 巧妙估计总体参数:~无偏估计~

3.3 不受限制的数据个数:~自由度~

3.4 样本统计量的分布①:~平均数的分布~

3.5 样本统计量的分布②:~比例的分布~

3.6 样本统计量的分布③:~方差的分布~

3.7 样本统计量的分布④:~相关系数的分布~

3.8 与真值的差异:~系统误差和随机误差~

3.9 关于样本均值的两大定理:~大数定律和中心极限定理~

第 4 章 置信区间估计

4.1 有范围的估计①:~总体均值的置信区间~

4.2 有范围的估计②:~总体比例的置信区间~

4.3 有范围的估计③:~总体方差的置信区间~

4.4 有范围的估计④:~总体相关系数的置信区间~

4.5 通过模拟来估计总体参数:~自助法~

第 5 章 假设检验

5.1 判断是否存在差异:~假设检验~

5.2 两种假设:~零假设和备择假设~

5.3 假设检验的步骤

5.4 指定的值(总体均值)和样本均值的检验

5.5 假设检验中的两类错误:~第一类错误和第二类错误~

5.6 指定的值(总体比例)和样本比例的检验

5.7 指定的值(总体方差)和样本方差的检验

5.8 真的有相关关系吗?:~不相关检验~

5.9 平均数差异的检验①:~两独立样本的情形~

5.10 平均数差异的检验②:~两配对样本的情形~

5.11 比例之差的检验:~两独立样本的情形~

5.12 检验非劣效:~非劣效性试验~

第 6 章 方差分析和多重比较

6.1 用实验确认效应:~单因素方差分析~

6.2 多个样本的等方差检验:~Bartlett 检验~

6.3 考虑个体差异:~配对的单因素方差分析~

6.4 找出交互作用:~双因素方差分析~

6.5 不可以重复检验:~多重性~

6.6 可重复的检验(多重比较法)①:~Bonferroni 校正法和 Scheffe 法~

6.7 可重复的检验(多重比较法)②:~Tukey 法和 Tukey-Kramer 法~

6.8 可重复的检验(多重比较法)③:~Dunnett 法~

第 7 章 非参数方法

7.1 不依赖于分布的检验:~非参数方法~

7.2 品质数据的检验:~独立性检验(皮尔逊卡方检验)~

7.3 2×2 交叉表的检验:~Fisher 确切概率法~

7.4 独立的两组定序数据的检验:~曼 - 惠特尼 检验~

7.5 配对的两组定序数据的检验:~符号检验~

7.6 配对的两组数值型数据的非参数检验:~威尔科克森符号秩检验~

7.7 独立的多组定序数据的检验:~Kruskal-Wallis 检验~

7.8 配对的多组定序数据的检验:~Friedman 检验~

第 8 章 实验设计法

8.1 费歇尔三原则①:~重复~

8.2 费歇尔三原则②:~随机化~

8.3 费歇尔三原则③:~局部控制~

8.4 各种实验配置

8.5 减少实验次数:~正交实验法~

8.6 正交实验法的应用①:~质量工程学(参数设计)~

8.7 正交实验法的应用②:~联合分析~

8.8 样本容量的确定方法:~功效分析~

第 9 章 回归分析

9.1 探究因果关系:~回归分析~

9.2 将数据套用到公式中:~最小二乘法~

9.3 评估回归线的精确度:~决定系数~

9.4 检验回归线的斜率:~t 检验~

9.5 判断分析的准确度:~残差分析~

9.6 原因有多个时的回归分析:~多元回归分析~

9.7 自变量之间的问题:~多重共线性~

9.8 选择有效的自变量:~变量选择方法~

9.9 解释实质区别的变量①:~截距虚拟变量~

9.10 解释实质区别的变量②:~斜率虚拟变量~

9.11 二值变量的回归分析:~Probit 分析~

9.12 分析事件发生之前的时间①:~存活曲线~

9.13 分析事件发生之前的时间②:~比较存活曲线~

9.14 分析事件发生之前的时间③:~Cox 回归模型~

第 10 章 多变量分析

10.1 收集信息:~主成分分析~

10.2 发现潜在因素:~因素分析~

10.3 记述因果结构:结构方程模型

10.4 对个体进行分类:~聚类分析~

10.5 分析品质数据的关联性:~对应分析~

第 11 章 贝叶斯统计学和大数据

11.1 活用知识和经验的统计学:~贝叶斯统计学~

11.2 万能公式:~贝叶斯定理~

11.3 根据结果找原因:~后验概率~

11.4 使用新数据提高准确性:~贝叶斯更新~

11.5 大数据分析①:~大数据~

11.6 大数据分析②:~关联分析~

11.7 大数据分析③:~趋势预测和SNS 分析~

附录 A R 的安装和使用方法

统计软件 R

附录 B 统计数值表(分布表)、正交表、希腊字母

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