具体描述
《数据分析(第2版)》介绍了数据分析的基本内容与方法，其特点是既重视数据分析的基本理论与方法的介绍，又强调应用计算机软件SAS进行实际分析和计算能力的培养。主要内容有：数据描述性分析、非参数秩方法、回归分析、主成分分析与因子分析、判别分析、聚类分析，时间序列分析以及常用数据分析方法的SAS过程简介。《数据分析(第2版)》每章末附有大量实用、丰富的习题，并要求学生独立上机完成。
《数据分析(第2版)》可作为高等院校信息科学及数理统计专业的本科生教材，也可供有关专业的研究生及工程技术人员参考。
《数据分析》是一本深入浅出的学术著作，旨在为读者提供全面而系统的知识框架。书中详细介绍了数据分析的基本概念和核心原理，从理论基础到实际应用逐步引导读者理解各个方面。这本书通过清晰的逻辑结构，将复杂的统计方法与真实案例结合，使每一个章节都充满实用性。内容涵盖了数据收集、处理和分析的完整流程，帮助读者掌握从原始数据到有价值见解的全过程。书中不仅强调技术工具的使用，还注重解释背后的逻辑思维，以便读者能够独立应用所学知识。 书中采用了丰富的实例和案例研究，结合当今行业的实际需求，为读者提供深入的洞察力。这些案例覆盖了多个领域，包括市场调研、商业决策与科研分析，使得读者不仅能学习理论，还能通过具体应用加深理解。书中还详细讨论数据可视化技巧，帮助用户将复杂数据转化为直观的图表和报告，从而更有效地传达信息。 此外，该书特别注重解析数据分析过程中常见的问题与挑战，提供了针对性的解决方案。这种方法不仅提高了读者对技术细节的理解，也增强了他们在实际工作中应对问题的能力。每一章均配有图表和练习题，帮助读者巩固知识并加深对核心概念的掌握。 书中还引入了最新的研究成果与趋势，如大数据技术、机器学习方法等，使内容始终保持在前沿。通过这些详细而深入的探讨，读者能够全面提升自己的分析能力，并在具体工作中灵活应用所学知识。这本书不仅是一个理论参考，更是一个系统性的学习指南，适合从初级到高级层次的读者使用。 作者精心设计了每个段落的内容，使其流畅自然，同时富有逻辑性和深度。无论是对于数据科学初学者，还是已经具备一定经验的专业人士，这本书都能提供有价值的参考。通过系统学习与不断实践，读者将能够从中获得全面的理解，并在实际工作中发挥更大的作用。这本书的完整性和实用性使其成为任何数据分析爱好者或专业人才的重要参考资料。 总体而言，《数据分析》以其详细、系统的内容深受广大读者喜爱，它不仅帮助他们提升技术能力，还在理解复杂概念上提供了坚实的保障。这本书的价值不仅在于其内容，更在于它对每一位读者带来的成长与启发。
作者简介
目录信息
目录
第1章 数据描述性分析
1.1 数据的数字特征
1.1.1 均值、方差等数字特征
1.1.2 中位数、分位数、三均值与极差
1.2 数据的分布
1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
1.2.2 茎叶图、箱线图及五数总括
1.2.3 正态性检验与分布拟合检验
1.3 多元数据的数字特征与相关分析
1.3.1 二元数据的数字特征及相关系数
1.3.2 多元数据的数字特征及相关矩阵
1.3.3 总体的数字特征及相关矩阵
习题
第2章 非参数秩方法
2.1 两种处理方法比较的秩检验
2.1.1 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布
2.1.2 Wilcoxon秩和检验
2.1.3 总体模型的Wilcoxorl秩和检验
2.1.4 Smirnov检验
2.2 成对分组设计下两种处理方法的比较
2.2.1 符号检验
2.2.2 Wilcoxon符号秩检验
2.2.3 分组设计下两处理方法比较的总体模型
2.3 多种处理方法比较的Kruskal-Wallis检验
2.3.1 多种处理方法比较中秩的定义及Kruskal-Wallis统计量
2.3.2 Kruskal_Wallis统计量的零分布
2.4 分组设计下多种处理方法的比较
2.4.1 分组设计下秩的定义及其零分布
2.4.2 Friedman检验
2.4.3 改进的Friedman检验
习题
第3章 回归分析
3.1 线性回归模型
3.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
3.1.2 口及a2的估计
3.1.3 有关的统计推断
3.2 逐步回归法
3.3 Logistic回归模型
3.3.1 线性Logistic回归模型
3.3.2 参数的最大似然估计与Newton-Raphson送代解法
3.3.3 Logistic模型的统计推断
习题
第4章 主成分分析与因子分析
4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 总体主成分
4.1.3 样本主成分
4.2 因子分析
4.2.1 引言
4.2.2 正交因子模型
4.2.3 参数估计方法
4.2.4 主成分估计法的具体步骤
4.2.5 方差最大的正交旋转
4.2.6 因子得分
习题
第5章 判别分析
5.1 距离判别
5.1.1 判别分析的基本思想及意义
5.1.2 两个总体的距离判别
5.1.3 判别准则的评价
5.1.4 多个总体的距离判别
5.2 Bayes判别
5.2.1 Bayes判别的基本思想
5.2.2 两个总体的Bayes判别
5.2.3 多个总体的Bayes判别
5.2.4 逐步判别简介
习题
第6章 聚类分析
6.1 距离与相似系数
6.1.1 聚类分析的基本思想及意义
6.1.2 样品间的相似性度量——距离
6.1.3 变量间的相似性度量——相似系数
6.2 谱系聚类法
6.2.1 类间距离
6.2.2 类间距离的递推公式
6.2.3 谱系聚类法的步骤
6.2.4 变量聚类
6.3 快速聚类法
6.3.1 快速聚类法的步骤
6.3.2 用Lm距离进行快速聚类
习题
第7章 时间序列分析
7.1 平稳时间序列
7.1.1 时间序列分析及其意义
7.1.2 随机过程概念及其数字特征
7.1.3 平稳时间序列与平稳随机过程
7.1.4 平稳性检验及自协方差函数、自相关函数的估计
7.2 ARMA时间序列及其特性
7.2.1 ARMA时间序列的定义
7.2.2 ARMA序列的平稳性与可逆性
7.2.3 ARMA序列的相关特性
7.3 ARMA时间序列的建模与预报
7.3.1 ARMA序列参数的矩估计
7.3.2 ARMA序列参数的精估计
7.3.3 ARMA模型的定阶与考核
7.3.4 平稳线性最小均方预报
7.3.5 ARMA序列的预报
7.4 ARIMA序列与季节性序列
7.4.1 ARIMA序列及其预报
7.4.2 季节性序列及其预报
习题
第8章 常用数据分析方法的SAS过程简介
8.1 SAS系统简介
8.1.1 建立SAS数据集
8.1.2 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集
8.1.3 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
8.1.4 逻辑语句与循环语句
8.2 常用数据分析方法的SAS过程
8.2.1 几种描述性统计分析的SAS过程
8.2.2 非参数秩方法的SAS过程
8.2.3 回归分析的SAS过程
8.2.4 主成分分析与因子分析的SAS过程
8.2.5 判别分析的SAS过程
8.2.6 聚类分析的SAS过程
8.2.7 时间序列分析的SAS过程——PROCARIMA过程
8.2.8 SAS系统的矩阵运算——PROCIML过程简介
主要参考文献
· · · · · · (收起)
第1章 数据描述性分析
1.1 数据的数字特征
1.1.1 均值、方差等数字特征
1.1.2 中位数、分位数、三均值与极差
1.2 数据的分布
1.2.1 直方图、经验分布函数与QQ图
1.2.2 茎叶图、箱线图及五数总括
1.2.3 正态性检验与分布拟合检验
1.3 多元数据的数字特征与相关分析
1.3.1 二元数据的数字特征及相关系数
1.3.2 多元数据的数字特征及相关矩阵
1.3.3 总体的数字特征及相关矩阵
习题
第2章 非参数秩方法
2.1 两种处理方法比较的秩检验
2.1.1 两种处理方法比较的随机化模型及秩的零分布
2.1.2 Wilcoxon秩和检验
2.1.3 总体模型的Wilcoxorl秩和检验
2.1.4 Smirnov检验
2.2 成对分组设计下两种处理方法的比较
2.2.1 符号检验
2.2.2 Wilcoxon符号秩检验
2.2.3 分组设计下两处理方法比较的总体模型
2.3 多种处理方法比较的Kruskal-Wallis检验
2.3.1 多种处理方法比较中秩的定义及Kruskal-Wallis统计量
2.3.2 Kruskal_Wallis统计量的零分布
2.4 分组设计下多种处理方法的比较
2.4.1 分组设计下秩的定义及其零分布
2.4.2 Friedman检验
2.4.3 改进的Friedman检验
习题
第3章 回归分析
3.1 线性回归模型
3.1.1 线性回归模型及其矩阵表示
3.1.2 口及a2的估计
3.1.3 有关的统计推断
3.2 逐步回归法
3.3 Logistic回归模型
3.3.1 线性Logistic回归模型
3.3.2 参数的最大似然估计与Newton-Raphson送代解法
3.3.3 Logistic模型的统计推断
习题
第4章 主成分分析与因子分析
4.1 主成分分析
4.1.1 引言
4.1.2 总体主成分
4.1.3 样本主成分
4.2 因子分析
4.2.1 引言
4.2.2 正交因子模型
4.2.3 参数估计方法
4.2.4 主成分估计法的具体步骤
4.2.5 方差最大的正交旋转
4.2.6 因子得分
习题
第5章 判别分析
5.1 距离判别
5.1.1 判别分析的基本思想及意义
5.1.2 两个总体的距离判别
5.1.3 判别准则的评价
5.1.4 多个总体的距离判别
5.2 Bayes判别
5.2.1 Bayes判别的基本思想
5.2.2 两个总体的Bayes判别
5.2.3 多个总体的Bayes判别
5.2.4 逐步判别简介
习题
第6章 聚类分析
6.1 距离与相似系数
6.1.1 聚类分析的基本思想及意义
6.1.2 样品间的相似性度量——距离
6.1.3 变量间的相似性度量——相似系数
6.2 谱系聚类法
6.2.1 类间距离
6.2.2 类间距离的递推公式
6.2.3 谱系聚类法的步骤
6.2.4 变量聚类
6.3 快速聚类法
6.3.1 快速聚类法的步骤
6.3.2 用Lm距离进行快速聚类
习题
第7章 时间序列分析
7.1 平稳时间序列
7.1.1 时间序列分析及其意义
7.1.2 随机过程概念及其数字特征
7.1.3 平稳时间序列与平稳随机过程
7.1.4 平稳性检验及自协方差函数、自相关函数的估计
7.2 ARMA时间序列及其特性
7.2.1 ARMA时间序列的定义
7.2.2 ARMA序列的平稳性与可逆性
7.2.3 ARMA序列的相关特性
7.3 ARMA时间序列的建模与预报
7.3.1 ARMA序列参数的矩估计
7.3.2 ARMA序列参数的精估计
7.3.3 ARMA模型的定阶与考核
7.3.4 平稳线性最小均方预报
7.3.5 ARMA序列的预报
7.4 ARIMA序列与季节性序列
7.4.1 ARIMA序列及其预报
7.4.2 季节性序列及其预报
习题
第8章 常用数据分析方法的SAS过程简介
8.1 SAS系统简介
8.1.1 建立SAS数据集
8.1.2 利用已有的SAS数据集建立新的SAS数据集
8.1.3 SAS系统的数学运算符号及常用的SAS函数
8.1.4 逻辑语句与循环语句
8.2 常用数据分析方法的SAS过程
8.2.1 几种描述性统计分析的SAS过程
8.2.2 非参数秩方法的SAS过程
8.2.3 回归分析的SAS过程
8.2.4 主成分分析与因子分析的SAS过程
8.2.5 判别分析的SAS过程
8.2.6 聚类分析的SAS过程
8.2.7 时间序列分析的SAS过程——PROCARIMA过程
8.2.8 SAS系统的矩阵运算——PROCIML过程简介
主要参考文献
· · · · · · (收起)
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