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[美] Gudmund R. Iversen,Mary Gerge 作者
高等教育出版社;施普林格出版社
吴喜之 程博 柳林旭 仝莉萍等 译者
2002-08-01 出版日期
476 页数
52.0 价格
平装
丛书系列
9787040078916 图书编码
统计学 在线电子书 图书标签:
统计学
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statistics
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发表于2024-12-22
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统计学 在线电子书 用户评价
评分
☆☆☆☆☆
看过的比较有条例的一本统计学书,初学和复习都很好用。。就是中译本错别字也太多了。。。。
评分
☆☆☆☆☆
2010年的时候就点了“在读”=。=……内容比较适合像我这样的文傻,但是章节顺序不是那么理想。哎,话说我本科的时候上了理工科概率论和数理统计,上了管理定量分析,蹭了老蒋的课题,还自己买了文傻专用统计学,结果还是一团浆糊。果然啥都比不上Matt的统计学课啊。最喜欢Matt了~哦,还有那门课的“sexy puffin book”~
评分
☆☆☆☆☆
宇宙无敌。
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教材
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代借
统计学 在线电子书 著者简介
统计学 在线电子书 图书目录
1 统计学:随机性和规律性
1.1 统计学:用一句话来说是什么?
1.2 懂得如何运用统计:读者的目标
理解什么可能出差错
理解统计术语
1.3 统计学的主要思想
随机性和规律性:关系密切的孪生子
规律性中的随机性7
研究随机性和规律性时的两个例子
概率:什么是机会
变量:我们给事物所起的名字
变量.值和个体
理论变量和经验变量
常数
1.4 统计的使用者
1.5 统计学和数学、铅笔及计算机的关系
1.6 小结
补充读物
习题
2 数据的收集
2.1 定义变量
2.2 观测数据:问题和可能性
总体相对样本
样本的选择:确信锅里的汤被搅拌均匀
随机样本:是什么?
方便样本:如何产生一个“坏的”样本
选择合适的样本
用于收集观测数据的变量的选择
2.3 收集观测数据时的错误和误差
抽样误差:并非错误的“误差”
未响应误差:粗鲁的.匆忙的或沉默的响应者造成的结果
响应误差
2.4 实验数据:寻找造成结果的原因
实验组和对照组
选择实验组和对照组
对人做实验时产生的问题
在实验中统计的角色
总结:班级规模影响学校表现吗?
2.5 数据阵/数据文件
2.6 小结
补充读物
习题
3 数据的描述:图和表
3.1 图:画出数据
生成统计图
图的种类
3.2 分类变量:圆饼图和条形图
为一个分类变量作图
为两个分类变量作图
3.3 度量变量:点图和直方图
为一个度量变量作图
为两个度量变量作图
时间序列图
3.4 根据数据作地图
3.5 作图:优秀的标准
“最少的笔墨”:最简单的图是最好的吗?62
“图中垃圾”:垃圾的一种新名称63
数据密度
“复杂性的展示”
3.6 表:改变排列方式可能更合适
3.7 小结
补充读物
习题
4 数据的描述:计算汇总统计量
4.1 各种平均数:让我们数数有几种
众数:“最多的”的宿主
中位数:数到中间那一个
均值:平衡跷跷板
众数,中位数,还是均值?
4.2 变差:测量生活的乐趣
极差:套住两个极端值
标准差:重要的偏差
4.3 均值的标准误差
4.4 标准得分:比较苹果和桔子
4.5 简单化的收益与信息的丢失
用图表来代替数据
用汇总值代替数据
4.6 房地产数据:看不见的价格
4.7 小结
补充读物
公式
习题
5 概率
5.1 怎样得到概率
利用等可能性事件
使用相对频数的方法
利用主观概率
5.2 概率的计算
概率的加法
概率的乘法
5.3 优势:概率的对照物
5.4 离散变量的概率分布
二项分布
Poisson分布
超几何分布
用图表来表示概率
概率的计算
5.5 连续变量的概率分布
标准正态分布:钟形曲线
t-分布
X2分布
F-分布
正态分布数据的需要
5.6 使用概率来核对假设
硬币是公平的吗?
是一种公平的工作环境吗?
两党选民是否势均力敌?
5.7 决策分析:利用概率来作决策
5.8 小结
补充读物
公式
习题
6 作出结论:估计
6.1 样本统计量和总体参数
6.2 点估计
什么是一个好的点估计?
战略中使用点估计的例子:德军有多少坦克?
6.3 区间估计:给结论留一些余地
置信区间的长度
差异的置信区间
6.4 小结
补充读物
公式
习题
7 作出结论:假设检验
7.1 作为一个问题的假设
零假设
备择假设
回答问题时的错误
7.2 怎样回答零假设所提出的问题
概率:p-值
假设检验的机制
拒绝或不拒绝零假设
因果关系:过犹不及
一些统计理论和计算游戏
7.3 显著水平
7.4 总体比例检验
7.5 两个总体比例的差异
检验零假设
估计差异值
7.6 假设检验与构造置信区间
7.7 统计显著和实际显著
7.8 应用:何时拒绝零假设
关于合作性与竞争性的心理测试
对社区的蓝领工人的研究
7.9 小结
补充读物
公式
习题
8 变量间的关系
8.1 关于两个变量的4个问题以及它们之间的关系
问题1.变量间有关系么?
问题2.关系的强弱程度?
问题3.变量在总体中的关系如何?
问题4.是因果关系吗?
8.2 预测:从一个变量到另一个变量
8.3 自变量和因变量
8.4 不同类型的变量:分类型变量.顺序型变量和数量型变量
8.5 回到因果关系的问题
别的变量的角色
时间的角色
多元因果关系
8.6 小结
补充读物
习题
9 两个分类变量的X2分析
9.1 数据分析:在态度上有可靠的差异吗?
条形图
分类变量的汇总计算
9.2 问题1.变量间的关系?
9.3 问题2.关系的强度?
样本中的
总体中的
9.4 问题3:总体中的关系?
提出零假设
检验零假设
从X2到p-值
X2分析的自由度
9.5 问题4.是因果关系吗?
9.6 更大的表:更多的可能性
问题1.两变量间的关系?
问题2.关系的强度?
问题3.总体中的关系?
问题4.是因果关系吗?
9.7 小结
补充读物
公式
习题
10 两个数值型变量的回归分析和相关分析
10.1 问题1.两个变量间的关系?
作这些数据的散点图
了解散点图
线性关系
10.2 问题2a.关系的强度?
r是正的还是负的?大还是小?
四种不同的散点图:关系从强到弱
r的解释:不那么严谨
10.3 问题2b.关系的形式?
一条通过点的中心的直线
怎样计算回归直线:最小二乘原理
用回归分析进行预测:从脂肪到热量
效果的度量:r2的解释
相关和/或回归?多多益善
变化数据的回归分析
10.4 问题3.总体中的关系?
置信区间的方法
用t进行假设检验
利用F进行假设检验
10.5 警告:所测即所得
10.6 用虚拟变量时怎样变得聪明些
自变量是有两个取值的分类变量和因变量是数值变量
因变量是有两个取值的分类变量和自变量是数值变量
10.7 问题4.是因果关系吗?
10.8 小结
补充读物
公式
习题
11 ANOVA:一个分类变量和一个数量变量的方差分析
11.1 方差分析:对比事物的平均值
11.2 问题1.犯罪率和地区之间的关系
散点图
盒子图:更简单地了解数据
11.3 问题2.关系有多强?
地区变量
残差变量
地区变量和残差变量的总效应:总平方和
测量关系的强度
对变化量的解释程度
11.4 问题3.这个关系是纯属偶然的吗?
零假设
F变量的p-值
超出F检验:比较均值
11.5 问题4.是因果关系吗?
11.6 方差分析:鸟瞰回顾
11.7 配对分析:每个单元两个观测
t-检验
符号检验:只回答是或否
11.8 小结
补充读物
公式
习题
12 两个顺序变量的秩方法
12.1 用词作为值的两个顺序变量
问题1.身份和兴趣间的关系?
问题2.相关的程度?
问题3.总体的关系?
问题4.是因果关系吗?
12.2 把数目的排序作为值:Phillies表现如何?
问题1.数据中的关系?
问题2.关系强度?
问题3.相关性是由于偶然吗?
问题4.是因果关系吗?
12.3 小结
补充读物
公式
习题
13 多元分析
13.1 偏:三个分类型变量
控制第三个变量:中立策略
偏
13.2 数值型变量的多元回归
问题1.数据中的关系是什么?
问题2a.这种关系的形式是什么?偏回归系数
问题2b.这些关系的强度有多大?偏相关系数
问题2c.总体关系的强度有多大?多重相关系数
问题3.总体中的关系?
13.3 用一个哑元作多元回归
13.4 双因子方差分析
仅对于时段的单因子分析
仅对于路线的单因子分析
时段和路线的双因于分析
考虑交互效应,再进行研究
13.5 建立因果关系
13.6 小结
补充读物
公式
习题
14 日常生活中的统计
14.1 通向统计精妙的基石
14.2 小心地处理数据
14.3 数据和统计方法
14.4 怎么会出错
数据收集中的危险
调查研究的特殊问题
分析方法的误用
统计推断的误用
数字的错误解释
14.5 统计和专制
14.6 在高潮时结束
补充读物
习题
统计术语
统计表
奇数号练习题答案
索引
· · · · · · (
收起)
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统计学 在线电子书 读后感
评分
☆☆☆☆☆
由浅入深,在介绍概念的时候,将公式全部放在每个章节的最后。对于只想了解统计学原理的人来说,非常舒服。如果想了解具体的数学原理,则可以进一步了解公式的应用。应该说,这是一本非常好的书。
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☆☆☆☆☆
由浅入深,在介绍概念的时候,将公式全部放在每个章节的最后。对于只想了解统计学原理的人来说,非常舒服。如果想了解具体的数学原理,则可以进一步了解公式的应用。应该说,这是一本非常好的书。
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☆☆☆☆☆
中国高校里的数学教学有这毛病:只讲定义、性质及其推导,不讲来源与真应用(即便有俩应用题,编得也很生硬)。而这本书正好能弥补这个不足,它把概念的来龙去脉介绍得很详细。但是它也有自己的问题:数学固然不能光是定义、性质、抽象推导,但是没它也不行。抽象公式的精确简...
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☆☆☆☆☆
中国高校里的数学教学有这毛病:只讲定义、性质及其推导,不讲来源与真应用(即便有俩应用题,编得也很生硬)。而这本书正好能弥补这个不足,它把概念的来龙去脉介绍得很详细。但是它也有自己的问题:数学固然不能光是定义、性质、抽象推导,但是没它也不行。抽象公式的精确简...
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由浅入深,在介绍概念的时候,将公式全部放在每个章节的最后。对于只想了解统计学原理的人来说,非常舒服。如果想了解具体的数学原理,则可以进一步了解公式的应用。应该说,这是一本非常好的书。
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