统计学:从数据到结论

《统计学:从数据到结论》是2009年中国统计出版社出版的图书。本书可用来作为通过参这利够连各千统计的数据实践来学习这三种软件的教概帮来左材。

• 书名 统计学:从数据到结论
• 作者 吴喜之
• 出版社 中国统计出版社
• 出版时间 2009年9月1日
• 页数 321 页

内容简介

　　《统计学:从数据到结论(第3版)》内容简介:不知读者们是否意识到，统计已经渗入到人们的社会、生活、工作等各个领域。每天新闻媒介报道的各个方面都离不开各种统计数据和各种分析与预测。人们可能对于这些统计内容觉得习以为常，也可能会有一些好奇或神秘感。由于国情不同，统计的地位与人们对统计的看法也不迫超同。在发达国家，一职知般民众觉得统计学和效出展化山觉去队斤斤数学类似，是一门高不可攀但极易找到满意工作的学问。在中国，又有一些人认为统计就是处理政府报表的职业。但自从中国向世界开放之后，越来越明确的一点是，没有什么学科或领域能够真正离开统计。 {z混令点学讲年城zjj}

　　书号:ISBN 7-5037-4996-2/C.2110

　　内容介绍:

　　政电讨胜跟语如来副令它是国内第一本没有用数学而涉及了几乎所有统计标准课程的模型的教科书。它不是为了教会读者如何流利地背诵一大堆定义、概念和抽象的术语，也不是为了让读者学习如何进行推导和证明来自一些复杂的定理和公式。它让读者不用推导或背诵与统计有关的数学公式，就可以360百科应用统计这个工具;也就是说，读者在学习之后，能够知道实际中哪些是统计问题，能够从数据出发，根据需要，选择模型和方法，并且通过计算机软件得到结论，以及解释结论。本书提供了统计方法的三种软件实现:R软件，SAS软件和SPSS软件。只要有数据，读者就可以通过这本书学会如何分析。

　　这本书语洲乡掌言平实易懂，但又很规范严格，体含现了了编者多年在教学和科研工作中的体会。对于非统计专业的读者，它像一本科普读物，深入浅出叶流住表九妈，对于统计专业的读者日，它发人深省。所以它既适合于没有数学背景，但又在进行从人文社会科学、经济学、企业管理等领域研究或实践的人员学习，也适合从事统计工作和科研的人员参考

目录

　　第一章 一些基本概念

　　1.1 统计是什么?

　　1.2 现实中的随机性和规律性，支衣其缺项概率和

　　机会

　　1.3 变量苦连厂度和数据

　　1.4 变量之间的关系

　　1.5 统计、计算机与统计软件

　　1.6 小结

　　1.7 习题

　　第二章 数据的收集

负继安衡从例步目　　2.1 数据是怎样得到的?

　　2.2 个体、总体和样本

汽七　　2.3 收集数据时的误差

　　参回似补方阶2.4 抽样调查和一些常用的方法

　　2.5 计算机中常用的数据形式

　　2.6 小结

　　2.7 习题

　　第三章 数据的描述

　　3.远目威受胶回木紧势质1 如何用图来表示数据?

　　3.2 如何用少量数字来概括数据?

　　3.3 小结

　　3.4 习题

　　第四章 机会的度量:概率和分布

　　4.1 得到概率的几种途径

　　4.2 概率的运算

　　4.3 变量的分布

　　4.4 抽样分布、中心极限定理

　　4.5 用小概率事件进行判断

　　4.6 小结

　　4龙眼小结歌田矿宣限组.7 习题

　　第五章 简单统计推断:总体参数的估计

　　5.1 用估计量估计总体参数

　　5.2 点估计

　　5.3 区间估计

　　5.4 关于置信区间的注意点

　　5.5 小结

　　5.6 习题

　　第六章 简单统计推断:切卷更整感置免钱根总体参数的假设检验

　黑形航拿养搞我肉友新德　6.1 假设检验的过程和逻辑

　　6.2 对于正态总体均值的检验

　　6.3 对于比例的检验

　　6.4 从一个例子说明"接受零假设"的说法不妥

　　6.5 小结

　　6.6 习题

　　第七章 变量之间的关系:回归分析和方差分析

　　7.1 问题的提出

　　7.2 定量变量的相关

　　7.3 定量变量的线性回归分析

　　7.4 自变量中有定性变量的回归

　　7.5 实验数据的回归和方差分析

　　7.6 Logistic回归

　　7.7 小结

　　7.8 习题

　　第八章 列联表c。检验和对数线性模型

　　8.1 列联表数据

　　8.2 二维列联表的独立性检验

　　8.3 高维列联表和多项分布对数线性模型

　　8.4 Poisson对数线性模型

　　8.5 小结

　　8.6 习题

　　第九章 寻找多个变量的代表:主成分分析和因子分析

　　9.1 主成分分析

　　9.2 因子分析

　　9.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项

　　9.4 小结

　　9.5 习题

　　第十章 把对象分类:聚类分析

　　10.1 如何度量距离远近?

　　10.2 事先要确定分多少类:K均值聚类

　　10.3 事先不用确定分多少类:分层聚类

　　10.4 处理连续和分类变量混合的大数据集:两步聚类

　　10.5 聚类要注意的问题

　　10.6 小结

　　10.7 习题

　　第十一章 把对象归到已知的类中:判别分析

　　11.1 判别分析方法

　　11.2 判别分析要注意什么

　　11.3 小结

　　11.4 习题

　　第十二章 两组变量之间的相关:典型相关分析

　　12.1 两组变量的相关问题

　　12.2 典型相关分析

　　12.3 小结

　　12.4 习题

　　第十三章 行变量和列变量的关系:对应分析

　　13.1 对应分析方法

　　13.2 小结

　　13.，3习题

　　第十四章 随时间变化的对象:时间序列分析

　　14.1 时间序列的组成部分

　　14.2 指数平滑

　　14.3 Box--Jenkins方法:ARIMA模型

　　14.4 小结

　　14.5 习题

　　第十五章 总体分布未知时的检验:非参数检验方法

　　15.1 关于非参数检验的一些常识

　　15.2 单样本检验

　　15.3 两独立样本检验

　　15.4 关于多个独立样本的检验

　　15.5 多个相关样本的检验

　　15.6 列联表某一变量各水平比例的检验

　　问题

　　15.7 小结

　　15.8 习题

　　第十六章 生存分析简介

　　16.1 对生命数据的简单描述

　　16.2 回归:Cox比例危险模型

　　16.3 小结

　　16.4 习题

　　第十七章 指数简介

　　17.1 指数漫谈

　　17.2 价格指数

　　17.3 数量指数(生活标准指数)

　　17.4 总花费指数

　　17.5 一两个常见的经济指数

　　17.6 小结