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探索性数据分析——基于JMP软件(引进版)-上海财经大学统计与管理学院译

丛书名:
著(译)者:上海财经大学统计与管理学院译
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责任编辑:台啸天
字       数:377千字
开       本:16 开
印       张:19
出版版次:1-1
出版年份:2013-09-01
书       号:978-7-5642-1710-5/F.1710
纸书定价:39.00元   教师会员可用500积分申请样书

本书原著2010年由美国SAS出版社出版,罗伯特.卡费著,简体中文版由上海财经大学统计与管理学院集体翻译。本书是基于统计分析软件JMP的探索性数据分析。全书收集了丰富的、引人入胜的实际问题,采用真实的数据,提供大量的训练素材,重在引导学生养成勤于思考的习惯,每章配有案例分析和自测练习,适合作为统计学入门课程的补充教材,并可作

  • 本书原著2010年由美国SAS出版社出版,罗伯特.卡费著,简体中文版由上海财经大学统计与管理学院集体翻译。本书是基于统计分析软件JMP的探索性数据分析。全书收集了丰富的、引人入胜的实际问题,采用真实的数据,提供大量的训练素材,重在引导学生养成勤于思考的习惯,每章配有案例分析和自测练习,适合作为统计学入门课程的补充教材,并可作为SAS软件的培训教材。

  • 1

     

    前言1

     

    第一章开始上手:JMP的介绍1

    数据分析的目的:描述和推断1

    数据的类型2

    打开JMP3

    一个简单的数据表4

    红色三角形7

    分析平台——描述性分析9

    行状态11

    导出JMP结果至一个word文档13

    保存结果13

    退出JMP14

     

    第二章理解数据15

    总体、过程和样本15

    代表性和抽样16

    简单随机抽样17

    分层抽样、整群抽样和复合抽样18

    非随机抽样21

    横截面和时间序列抽样21

    研究设计: 实验、观测、调查21

    实验数据——一个案例22

    观测数据——一个案例24

    调查数据——一个案例25

    把数据写入数据表27

    从键盘输入数据27

    Excel文件中转移数据至JMP数据表31

    案例31

     

    第三章单变量描述33

    分布的概念33

    变量类型及其分布34

    定类变量的分布35

    定量变量的分布39

    选择数据表的一部分39

    连续型数据直方图的构建40

    利用链接的图表优势进行探索性数据分析44

    在直方图中自定义尺度和直条45

    茎叶图45

    单变量的汇总统计量46

    离群值盒形图48

    案例49

     

    第四章同时描述两个变量52

    22表:二元数据52

    共同变化描述:两个定类变量53

    共同变化描述:两个连续变量58

    两组比较:一个连续变量,一个定类变量61

    利用图形生成器观察共同变化62

    案例64

     

    第五章概率基础与离散分布68

    概率理论与数据分析68

    概率理论基础69

    事件的概率70

    两事件之间的关系70

    概率赋值71

    列联表及概率71

    离散随机变量:从事件到数值74

    三种常见的离散分布74

    离散均匀分布75

    二项分布76

    泊松分布78

    JMP模拟随机数78

    案例81

     

    第六章正态模型84

    连续数据与概率84

    密度函数85

    正态分布87

    正态分布的计算87

    累积概率分布计算88

    逆累积分布计算90

    数据正态性检验91

    正态分位数图91

    模拟正态分布数据94

    案例94

     

    第七章抽样和抽样分布97

    为什么要抽样?97

    抽样方法98

    使用JMP选择一个简单随机抽样98

    所有可能的样本:抽样分布101

    样本变化的程度102

    样本比例的抽样分布103

    从模拟到一般化106

    样本均值的抽样分布106

    中心极限定理109

    案例110

     

    第八章单个定类变量的统计推断113

    两类统计推断任务113

    统计推断的假设条件114

    置信区间115

    JMP实现总体比例的估计115

    完整数据情形115

    汇总数据情形117

    JMP来进行显著性检验118

    关于犯错的一些说明121

    案例121

     

    第九章单个连续变量的统计推断124

    统计推断的假设条件124

    JMP来估计变量的均值参数125

    JMP来进行显著性检验126

    关于P值的进一步讨论128

    检验的功效129

    当假设条件不满足时的修正131

    配对问题:单变量、成对测量值132

    案例133

     

    第十章连续变量的两样本统计推断136

    统计推断的假设条件136

    JMP实现两样本的均值比较137

    假定正态分布或者中心极限定理适用137

    考虑抽样加权(可选章节)140

    等方差与异方差140

    处理非正态分布情形141

    JMP实现两样本方差比较143

    案例144

     

    第十一章卡方检验147

    定类变量的进一步推断147

    拟合优度卡方检验148

    检验的假设条件150

    关于两个定类变量的推断150

    再次讨论列联表151

    独立性卡方检验152

    检验的假设条件154

    案例154

     

    第十二章方差分析156

    检验的假设条件156

    单因子方差分析157

    检测假设的有效性159

    主效应的因子分析161

    当条件不满足时所采用的方法164

    两因子方差分析165

    评估假设166

    交互作用和主效应167

    案例170

     

    第十三章简单线性回归174

    对二元连续型数据进行线性拟合174

    简单线性回归模型178

    线性179

    随机误差179

    经典线性回归模型的假设180

    回归结果的解释180

    拟合概述181

    失拟181

    方差分析182

    参数估计和t检验182

    对非零斜率的假设检验183

    案例185

     

    第十四章回归条件和估计189

    最小二乘估计的条件189

    残差分析190

    线性191

    非线性193

    影响点193

    正态性195

    常数方差196

    独立性196

    估计197

    参数的置信区间198

    Y|X的置信区间199

    Y|X的预测区间200

    案例201

     

    第十五章多元回归204

    多元回归模型204

    可视化多元回归205

    模型拟合206

    一个更加复杂的模型209

    拟合模型的残差分析211

    共线性212

    一个没有共线性问题的例子213

    共线性的例子215

    共线性的处理216

    评估替代模型217

    案例219

     

    第十六章定类(非数值型)和非线性回归模型222

    引言222

    二分类自变量223

    二分类因变量225

    非线性关系227

    整体模型检验227

    参数估计值227

    效应似然比检验228

    二次模型229

    对数模型232

    案例235

     

    第十七章基本预测技术238

    检验随时间变化的趋势238

    平滑方法240

    简单指数平滑241

    线性指数平滑(Holt方法)243

    Winters方法243

    趋势分析244

    自回归模型245

    案例248

     

    第十八章实验设计的原理251

    实验性和观察性研究251

    实验设计的目的252

    因子,区组,随机化253

    多因子实验和析因设计253

    区组化257

    部分析因设计260

    响应面设计263

    案例266

     

    第十九章质量改进270

    过程和变异270

    控制图271

    单个观测值运行图272

    均值控制图272

    比例控制图278

    能力分析280

    Pareto282

    案例283

     

    附录:数据来源286

    简介286

    数据列表及其来源287

     

    后记288

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