MINITAB软件入门 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:高等教育出版社

作者:吴令云

出品人:

页数:274

译者:

出版时间:2012-1

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787040345407

丛书系列:应用统计学丛书

图书标签:

minitab
统计
数据
000
Minitab
统计分析
数据分析
入门
软件教程
数据挖掘
质量控制
实验设计
统计软件
可视化

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

吴令云等编著的这本《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》是MINITAB软件(中文版)的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。本书主要介绍了使用MINITAB软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量(属性数据)分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过MINITAB软件方便地实施多种实用的统计方法，包括：同时控制两类错误的概率条件下选取最小样本量的方法、随机效应的方差分析、最佳子集回归、广义Logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况，本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法，然后讲述用软件实施统计方法的要领，再通过实例演示实施统计方法的步骤，最后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导，所用的中文版MINITAB软件通过菜单发布指令，避免遇到生僻的统计专业的英文术语，学习起来更为方便。

《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》可作为高等院校理、工、农、医和部分文科(例如经济管理类)的本专科大学生的教学用书或参考书，也可以作为实际工作者使用统计方法的工具书，同时还可以作为质量工程师职业资格考试的参考书和继续教育用书。

好的，这是一份关于《MINITAB软件入门》以外的其他主题图书的详细简介。 --- 图书名称：精通Python数据分析与机器学习实战图书简介在当今数据驱动的时代，Python已成为数据科学领域无可争议的主流语言。本书《精通Python数据分析与机器学习实战》旨在为具备一定编程基础的学习者提供一条从理论到实践的快速通道，全面覆盖Python生态系统中用于数据处理、分析、可视化和构建机器学习模型的关键工具和技术。我们不仅仅停留在语法讲解，而是聚焦于如何利用Python解决现实世界中的复杂业务问题。第一部分：Python基础与科学计算环境的搭建本书的开篇将快速回顾Python的核心语法特性，重点强调其在数据处理中的适用性，如列表推导式、字典操作以及函数式编程的简洁之道。随后，我们将深入讲解如何搭建高效的科学计算环境。这包括Anaconda环境的管理、虚拟环境的创建与维护，以及集成开发环境（IDE）如Jupyter Notebook和VS Code的配置与最佳实践。我们特别强调Jupyter Notebook在迭代式数据探索中的强大作用，并教授如何利用其Markdown功能撰写高质量的、可复现的分析报告。第二部分：Pandas——数据处理的瑞士军刀数据清洗和预处理往往占据数据分析项目70%以上的时间。本部分将本书的重点放在了Pandas库上。我们将从Series和DataFrame的基本操作入手，逐步深入到复杂的数据操作层面。内容涵盖：数据导入与导出：熟练处理CSV, Excel, JSON, SQL数据库等多种格式数据。数据清洗的艺术：处理缺失值（插补、删除策略）、异常值检测与处理、数据类型转换与标准化。数据重塑与合并：精通`groupby()`的聚合操作，理解`pivot_table`的应用场景，以及使用`merge`, `join`, `concat`进行多源数据整合。时间序列处理：学习Pandas在时间索引、日期时间对象转换、频率重采样（Resampling）以及滑动窗口计算方面的强大能力，为金融和物联网数据分析打下坚实基础。第三部分：NumPy——高效数值计算的核心 NumPy是Python科学计算的基石。本部分将揭示其背后的向量化计算原理，帮助读者理解为何使用NumPy数组操作远快于纯Python循环。我们将详细讲解多维数组（Ndarray）的创建、索引、切片，以及广播（Broadcasting）机制的深入理解。此外，还将涵盖线性代数基础操作（矩阵乘法、转置、特征值分解等），为后续的机器学习算法实现做好准备。第四部分：数据可视化与探索性数据分析（EDA） “一图胜千言”在数据分析中尤为重要。本部分将聚焦于Matplotlib和Seaborn库，指导读者创建既美观又信息丰富的可视化作品。 Matplotlib基础：掌握Figure、Axes对象的结构，定制图表的每一个元素（标题、标签、图例、注解）。 Seaborn的高级应用：利用Seaborn提供的统计函数，快速生成分布图、关系图、分类图等，深入探索变量间的内在联系。交互式可视化：介绍Plotly和Bokeh，展示如何创建可缩放、可交互的仪表板组件，以增强用户体验和分析深度。实战EDA流程：结合真实数据集，演示一个完整的探索性数据分析流程，从单变量分布到多变量相关性分析。第五部分：Scikit-learn——经典机器学习模型的构建本书的后半部分是关于机器学习的实战应用，全部围绕业界标准的Scikit-learn库展开。我们遵循“先模型，后算法”的教学思路，确保读者能快速上手部署。模型训练流程：掌握特征工程（Feature Engineering）、特征选择、数据标准化（Standardization vs Normalization）。监督学习精讲：深入线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）。每种模型都配有详细的参数调优指导。无监督学习应用：学习K-Means聚类、DBSCAN在客户细分中的应用，以及主成分分析（PCA）用于降维。模型评估与验证：重点讲解交叉验证（Cross-Validation）、评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线下面积AUC）的选择与解释，以及如何识别和应对过拟合与欠拟合问题。第六部分：部署与未来展望为了使本书内容更具前瞻性，我们将简要介绍如何将训练好的模型序列化（使用`pickle`或Joblib），并探讨如何使用Flask或Streamlit框架将简单的模型封装成Web服务。最后，本书将展望深度学习（TensorFlow/PyTorch）和大数据处理（PySpark）的基本概念，为读者的持续学习指明方向。本书特色代码驱动：每一个概念都配有可直接运行的、经过验证的代码示例。项目导向：穿插多个真实世界的数据集案例，确保理论与应用紧密结合。注重“为什么”：不仅告诉读者“如何做”，更深入解释底层算法和工具设计的“为什么”。本书适合希望系统、全面掌握Python数据科学栈，并能独立完成数据分析项目的初、中级从业人员、数据分析师、商业智能专家以及希望向数据科学家转型的专业人士。掌握本书内容，您将具备在任何数据密集型环境中高效工作的能力。 ---

作者简介

目录信息

序言
前言
第一章预备知识 1
x1.1 统计基础知识回顾 1
1.1.1 总体与样本 1
1.1.2 常用分布 2
x1.2 minitab 功能简介 2
1.2.1 minitab 简介 2
1.2.2 注意事项 3
x1.3 数据管理功能 4
1.3.1 生成工作表 4
1.3.2 数据菜单功能举例 5
1.3.3 计算菜单的部分功能 10
x1.4 minitab 的简单统计功能 17
x1.5 关于minitab 教程和协助 17
1.5.1 教程" 的用法 17
1.5.2 协助" 的用法 18
小结 20
练习题 20
.第二章参数估计 22
x2.1 正态总体均值的估计 23
2.1.1 已知方差对均值的估计 23
2.1.2 未知方差时单总体均值的估计 25
2.1.3 双总体均值差的估计(方差相等) 27
2.1.4 双总体均值差的估计(方差不相等) 28
x2.2 正态总体方差的估计 29
2.2.1 单总体方差估计 29
2.2.2 连续非正态总体方差的估计 31
x2.3 比率的估计 32
2.3.1 单比率估计 32
2.3.2 双比率差的估计 33
x2.4 poisson 分布参数估计 34
2.4.1 单总体均值的估计 35
2.4.2 双poisson 总体均值的差 36
x2.5 生存分析/可靠性模型参数的估计 37
小结 39
练习题 40
第三章假设检验 42
x3.1 正态总体z 检验 44
x3.2 正态总体t 检验 48
x3.3 双总体t 检验 50
x3.4 正态总体方差的假设检验 54
3.4.1 单总体双边检验 55
3.4.2 单总体单边检验 56
3.4.3 双总体方差比的检验 57
x3.5 比率检验 59
3.5.1 单总体比率的检验 60
3.5.2 双总体比率差的检验 60
x3.6 同时控制两类错误的概率 62
3.6.1 比率问题的功效和样本量计算 63
3.6.2 正态单样本数据的功效和样本量计算 68
3.6.3 双样本t 检验功效和样本数量的计算 75
x3.7 总体分布类型的检验 79
3.7.1 正态分布的检验 79
3.7.2 poisson 分布的检验 81
3.7.3 对称性检验 82
小结 83
练习题 84
第四章图表分析 88
x4.1 直方图、茎叶图、点图和箱线图 88
4.1.1 直方图 88
4.1.2 茎叶图 89
4.1.3 点图 91
4.1.4 箱线图 93
x4.2 因果图和排列图 96
4.2.1 因果图 96
4.2.2 排列图 99
x4.3 散点图、矩阵图和边际图 102
4.3.1 散点图 102
4.3.2 矩阵图 103
4.3.3 边际图 106
x4.4 时间序列图 107
小结 109
练习题 110
第五章过程控制 113
x5.1 一元控制图概念 113
x5.2 计量控制图 115
5.2.1 i-mr 控制图 115
5.2.2 x-r 控制图 117
5.2.3 x-s 控制图 118
x5.3 计数控制图 120
5.3.1 p 控制图 120
5.3.2 np 控制图 122
5.3.3 c 控制图 122
5.3.4 u 控制图 124
x5.4 过程能力指数 125
5.4.1 质量特性服从正态分布的过程能力指数 125
5.4.2 非正态计量数据过程能力分析 128
5.4.3 六合一 129
x5.5 次品数的过程能力分析 130
小结 133
练习题 134
第六章方差分析 136
x6.1 单因子方差分析 137
x6.2 多因子方差分析 141
x6.3 考虑交互作用的方差分析 144
x6.4 协方差分析 149
x6.5 具有随机效应的方差分析 154
小结 158
练习题 158
第七章回归分析 160
x7.1 相关分析 160
x7.2 线性回归 162
x7.3 线性回归模型选择 169
7.3.1 逐步回归法 169
7.3.2 最佳子集回归 171
x7.4 多项式回归 174
x7.5 非线性回归 177
小结 183
练习题 183
第八章类别变量的统计分析 185
x8.1 类别变量概念 185
x8.2 列联表分析 188
8.2.1 单个类别变量分布的检验 189
8.2.2 两个类别变量关联性检验(二维列联表) 192
8.2.3 多个类别变量关联性检验 194
x8.3 logistic 回归 196
8.3.1 二值logistic 回归 196
8.3.2 有序值logistic 回归 202
8.3.3 名义值logistic 回归 205
8.3.4 用logistic 回归分析类别变量间关系 209
x8.4 对应分析 214
小结 220
练习题 220
第九章生存分析和可靠性 223
x9.1 删失数据及其在工作表上的表达形式 223
x9.2 参数分布模型 225
x9.3 识别分布 227
x9.4 参数估计 236
x9.5 假设检验 241
9.5.1 单总体的检验 241
9.5.2 多总体的检验 245
x9.6 寿命回归 248
9.6.1 线性回归模型 249
9.6.2 arrhenius 加速模型 253
9.6.3 逆幂律模型 256
小结 258
练习题 259
附录一例题和练习题简介 262
附录二练习题提示 271
参考文献 275
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我对统计软件的理解，倾向于追溯其背后的算法基础和哲学。因此，对于《MINITAB软件入门》这本书，我带着一种审视的态度去阅读。这本书最突出的特点，是它对“稳健统计”概念的引入，这在入门级的软件教程中是相当少见的。作者没有仅仅停留在最小二乘法上，而是花了不少篇幅去解释为什么在存在异常值时，最小绝对值回归（LAD）比传统OLS更具鲁棒性，并且详细演示了如何在MINITAB中激活和使用这些稳健方法。这种对方法论的尊重和细致的讲解，让我对MINITAB的看法有所改观——它不仅仅是一个点点鼠标就能出结果的黑箱，它背后是有扎实的统计思想支撑的。当然，如果说有什么可以改进的地方，可能是在对LMM（线性混合模型）的介绍上可以更深入一些，目前的讲解略显单薄，似乎更侧重于经典的方差分析框架。但总体而言，这本书成功地将MINITAB的易用性与必要的统计深度结合了起来，达到了一个非常高的平衡点。

评分☆☆☆☆☆

收到书的时候，我就注意到了它的装帧和排版，设计上明显是想走“轻量化、高效率”的路线。纸张的质量中规中矩，但最重要的——代码和界面的高亮处理做得非常好，尤其是针对不同对话框的步骤说明，使用了粗体和不同的颜色区分，这在长时间阅读中极大地减轻了眼睛的疲劳。我主要关注的是如何利用MINITAB进行时间序列分析。这本书对ARIMA模型的介绍是分步走的：首先是平稳性检验（ADF检验的自动化操作），然后是ACF/PACF图的解读和模型识别，最后是参数估计和诊断。最让我惊喜的是，它没有停留在软件操作层面，而是巧妙地穿插了一些关于模型选择的经济学直觉，比如为什么在某个时间点选择滞后阶数而不是另一个。虽然在深度方面，它可能无法涵盖所有小众的趋势分解方法，但对于绝大多数市场预测需求来说，这本书提供的深度和广度是极其平衡的。它完美适配了那些希望在短时间内掌握时间序列分析基础工具的用户，阅读体验流畅得让人想一口气读完。

评分☆☆☆☆☆

好的，这是一份以读者口吻撰写的，针对一本假设名为《MINITAB软件入门》的书籍的五段评价，每段风格迥异，且内容详尽：这本工具书，说实话，我当初买它的时候心里是抱着一种“试试看”的心态。毕竟，数据分析这块儿，工具千千万，每个软件都有自己的脾气和逻辑。拿到手翻开第一页，我就被作者那种近乎手把手的讲解方式给‘套’进去了。它不是那种干巴巴地罗列菜单功能的说明书，更像是请了一位耐心极好的老教授坐在你旁边，边操作边跟你絮叨。我尤其欣赏它对基础统计概念的融入——比如，它不会直接告诉你“点击‘分析’再选‘描述性统计’”，而是会先用一个贴近实际的商业案例，让你明白“为什么我们需要计算均值和标准差”，然后再自然而然地引入MINITAB的操作步骤。特别是关于假设检验那几个章节，我过去总是记不住什么时候该用Z检验，什么时候是T检验，光看课本理论云里雾里。但这本书里，作者通过大量的截图和流程图，把这些决策点画得清清楚楚，配合着软件输出的结果解读，真有茅塞顿开的感觉。对于我这种需要快速上手，把统计理论转化为实际数据处理能力的职场新人来说，这本书简直是开了一扇实用的窗户，而不是堆砌理论的墙。读完前三分之一，我已经敢于独立处理一些简单回归分析的数据了。

评分☆☆☆☆☆

我是一个资深的数据建模师，对各种统计软件都略有涉猎，但MINITAB的使用频率相对较低，总觉得它在深度定制性上不如某些编程语言驱动的工具。因此，我这次翻阅《MINITAB软件入门》的主要目的，是想看看它在高级功能，特别是质量管理和实验设计（DOE）方面的讲解是否够深入和新颖。坦率地说，这本书在基础操作的铺垫上显得略微冗余，对于我这种熟练用户来说，前几章内容基本上是“已知信息”。然而，当涉及到DOE模块时，我的看法有了极大的转变。作者对因子设计和响应曲面法（RSM）的讲解，简直是教科书级别的清晰。它不仅展示了如何在MINITAB中设置实验矩阵，更着重分析了不同设计矩阵对模型估计效率的影响，这一点在很多入门级教程中是被忽略的。它似乎更偏向于工业界的应用场景，比如SPC（统计过程控制）图表的绘制与解读，给出了非常详尽的控制限计算和异常点判断标准，这对于我正在进行的一个制造业优化项目极具指导意义。这本书的价值在于，它成功地搭建了一座从理论到工业化应用的坚实桥梁。

评分☆☆☆☆☆

以一个非统计专业背景的在校生的角度来看，这本书简直是我的“救命稻草”。我的专业是市场营销，但课业中突然加入了大量的数据分析作业，面对那些复杂的术语和陌生的软件界面，我一度非常焦虑。这本书最大的优点，就是它的语言风格极其亲和，完全没有学术论文的架子。比如，它解释“多重共线性”时，用的比喻是“两个人在同一个问题上扯皮太久，导致意见不集中”，这种接地气的表达方式，让我一下子就理解了问题的核心。操作层面上，它对截图的选取非常讲究，总是选取关键的、需要用户输入或确认的步骤，避免了大量无关界面的干扰。此外，它还在书的最后附赠了一个小小的“故障排除速查表”，里面列举了最常出现的错误信息和对应的MINITAB解决建议。这个小小的表格，帮我省去了在网上搜索半小时的宝贵时间。这本书的定位非常明确：就是服务于像我这样，数据分析是辅助工具而非核心技能的学习者。

评分☆☆☆☆☆