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诺森应用统计学陈焱晗主编9787300217178中国人民大学出版社
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目录 1.1统计的史起源 1.2学科质及定义 1.3研究对象及应用领域 1.4统计学的分类 1.5统计学与学科的关系 第二章数据资料 2.1数据的计量与类型 2.2数据的搜集 .数据的整理 第三章描述统计分析 3.1测度数据分布的集中趋势 3.2测度数据分布的离散趋势 3.3测度数据分布的偏度与峰度 第四章概率与概率分布 4.1概率基础 4.2随机变量及其概率分布 4.3大数定律与中心极限定理 第五章抽样与抽样分布 5.1抽样调查中的基本概念 5.2抽样分布 第六章参数估计 6.1参数估计的基本原理 6.2一个总体参数的区间估计 6.3两个总体参数的区间估计 6.4抽样容量的确定 第七章设检验 7.1设检验的基本原理、相关概念及问题 7.2一个总体参数的检验 7.3两个总体参数的检验 第八章方差分析 8.1方差分析的基本问题和基础知识 8.2单因素方差分析 8.3双因素方差分析 第九章相关与一元线回归分析 9.1相关分析与回归分析的基本概念 9.2一元线回归分析 第十章多元线回归分析 10.1多元线回归模型及定 10.2多元线回归模型的估计 10.3多元线回归模型的检验 十章时间序列的分析 11.1时间序列的概念和分类 11.2时间序列的基本分析指标 11.3时间序列的成分和基本模型 11.4时间序列的预测 陈焱晗,女,于北京大学光华管理学院,硕士,任教于中国劳动关系学院经济管理系。教授课程主要有《统计学》、《SPSS数据分析》等并深受学生获全校“教学靠前”及“教育教学成果奖”。主持并参与多项不同层次的普本统计教学领域内课题,如基于普本统计教学难点的解决模式探索、统计学学习分化的原因与教学对策、统计学课程试题库建设及数据库实现等。
目录
1.1统计的史起源 1.2学科质及定义 1.3研究对象及应用领域 1.4统计学的分类 1.5统计学与学科的关系 第二章数据资料 2.1数据的计量与类型 2.2数据的搜集 .数据的整理 第三章描述统计分析 3.1测度数据分布的集中趋势 3.2测度数据分布的离散趋势 3.3测度数据分布的偏度与峰度 第四章概率与概率分布 4.1概率基础 4.2随机变量及其概率分布 4.3大数定律与中心极限定理 第五章抽样与抽样分布 5.1抽样调查中的基本概念 5.2抽样分布 第六章参数估计 6.1参数估计的基本原理 6.2一个总体参数的区间估计 6.3两个总体参数的区间估计 6.4抽样容量的确定 第七章设检验 7.1设检验的基本原理、相关概念及问题 7.2一个总体参数的检验 7.3两个总体参数的检验 第八章方差分析 8.1方差分析的基本问题和基础知识 8.2单因素方差分析 8.3双因素方差分析 第九章相关与一元线回归分析 9.1相关分析与回归分析的基本概念 9.2一元线回归分析 第十章多元线回归分析 10.1多元线回归模型及定 10.2多元线回归模型的估计 10.3多元线回归模型的检验 十章时间序列的分析 11.1时间序列的概念和分类 11.2时间序列的基本分析指标 11.3时间序列的成分和基本模型 11.4时间序列的预测 陈焱晗,女,于北京大学光华管理学院,硕士,任教于中国劳动关系学院经济管理系。教授课程主要有《统计学》、《SPSS数据分析》等并深受学生获全校“教学靠前”及“教育教学成果奖”。主持并参与多项不同层次的普本统计教学领域内课题,如基于普本统计教学难点的解决模式探索、统计学学习分化的原因与教学对策、统计学课程试题库建设及数据库实现等。
1.1统计的史起源
1.2学科质及定义
1.3研究对象及应用领域
1.4统计学的分类
1.5统计学与学科的关系
第二章数据资料
2.1数据的计量与类型
2.2数据的搜集
.数据的整理
第三章描述统计分析
3.1测度数据分布的集中趋势
3.2测度数据分布的离散趋势
3.3测度数据分布的偏度与峰度
第四章概率与概率分布
4.1概率基础
4.2随机变量及其概率分布
4.3大数定律与中心极限定理
第五章抽样与抽样分布
5.1抽样调查中的基本概念
5.2抽样分布
第六章参数估计
6.1参数估计的基本原理
6.2一个总体参数的区间估计
6.3两个总体参数的区间估计
6.4抽样容量的确定
第七章设检验
7.1设检验的基本原理、相关概念及问题
7.2一个总体参数的检验
7.3两个总体参数的检验
第八章方差分析
8.1方差分析的基本问题和基础知识
8.2单因素方差分析
8.3双因素方差分析
第九章相关与一元线回归分析
9.1相关分析与回归分析的基本概念
9.2一元线回归分析
第十章多元线回归分析
10.1多元线回归模型及定
10.2多元线回归模型的估计
10.3多元线回归模型的检验
十章时间序列的分析
11.1时间序列的概念和分类
11.2时间序列的基本分析指标
11.3时间序列的成分和基本模型
11.4时间序列的预测
陈焱晗,女,于北京大学光华管理学院,硕士,任教于中国劳动关系学院经济管理系。教授课程主要有《统计学》、《SPSS数据分析》等并深受学生获全校“教学靠前”及“教育教学成果奖”。主持并参与多项不同层次的普本统计教学领域内课题,如基于普本统计教学难点的解决模式探索、统计学学习分化的原因与教学对策、统计学课程试题库建设及数据库实现等。
应用统计学是一门运用统计学的方法原理对各个领域内的定量质的问题进行数据的收集、整理和分析的科学,是文理兼类专业一门重要的专业基础课。本书即围绕这门课程的教学工作而编写,所面对的读者包括高校文理兼专业的生、人文社科及专业的学生,也可以作为管理人员和研究人员的参考书。 本书主要特色有以下几点:(1)以突出实际应用并淡化统计原理的数学推导为原则,尽量通俗化地介绍了各章统计方法的基本思想,用引例、实例、例题解析等形式做辅来完成引出问题、说明问题、深入分析和解决问题的各环节教学工作。(2)虽然要淡化统计原理的推导环节,但并不意味着接近省略,并且对基本原理的理解也正是统计教学与学习中的难点所在。因此,本书尝试地在参数估计和设检验两章的原理介绍中,用一种简单而逻辑清晰的说明示意图形式完成了对各自原理的阐述,替代并改良了往日统计教材中为避免数学推导而进行的大篇幅缺乏逻辑与系统的文字说明。这一改进将在很大程度上统计原理介绍环节的简洁、完整、系统、逻辑和易懂。(3)本书对易混淆的统计知识做了大量的归纳、整理和对比工作,很终以表格、小结或简图的方式呈现,有效提高学习者对这些易混淆知识的辨识度,降低滥用错用率。(4)所举实例和所用数据的时效均较强,没有很久远的资料,且多为经济管理领域内的数据或实际问题。(5)每章末有高度概括的本章结及题。
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