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数据分析(第二版) PDF下载

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内容简介

  《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(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。

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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Wilcoxon秩和检验
2.1.4 ;Smimov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 ;KruskaLWallis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 ;Friedmsn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 ;饧绑2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迭代解法
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——PROC ARIMA过程
8.2.8 SAS系统的矩阵运算——PROC IML过程简介
主要参考文献

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