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  • [正版]高教I4]统计学:基于统计模型与实验 王红云 张明倩 高等教育出版社
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    • 作者: 王红云著
    • 出版社: 高等教育出版社
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    • 作者: 王红云著
    • 出版社:高等教育出版社
    • 开本:16开
    • ISBN:9782707695057
    • 版权提供:高等教育出版社

                                                        店铺公告

    为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。 温馨提示:请务必当着快递员面开箱验货,如发现破损,请立即拍照拒收,如验货有问题请及时联系在线客服处理,(如开箱验货时发现破损,所产生运费由我司承担,一经签收即为货物完好,如果您未开箱验货,一切损失就需要由买家承担,所以请买家一定要仔细验货), 关于退货运费:对于下单后且物流已发货货品在途的状态下,原则上均不接受退货申请,如顾客原因退货需要承担来回运费,如因产品质量问题(非破损问题)可在签收后,联系在线客服。

    书名:统计学——基于统计模型与实验
    作者: 王红云 张明倩
    出版社: 高等教育出版社
    ISBN: 9787040560374
    开本: 16开
    出版日期:2021年8月
    装帧: 平装
    定价: 45.00
    版次: 1
    字数: 430千字
    页码: 296
    本书围绕数据分析流程展开,包含数据获取、数据描述、数据推断、数据建模四个模块。在数据获取模块,本书重点介绍了传统调查、网络调查、网络挖掘三种数据获取方式,并介绍了数据预处理方法,包括数据清洗、数据转换、数据整理等;在数据描述模块,本书从绘制统计图、编制统计表、计算概括性数据等方面来介绍如何描述数据的数字特征和分布规律;数据推断模块具体包括参数估计和假设检验两部分;在数据建模模块,本书介绍了如何根据数据类型选择恰当的统计模型,具体包括线性回归、方差分析、协方差分析、Logit回归、定序回归和泊松回归。为了帮助读者更好地理解和应用统计学理论和方法,本书在各章均设计了与章节内容相对应的实验案例,并给出了R语言的实现过程和结果解读。

    本书可以作为高等学校经管类本科生的统计学教材,也可以作为其他相关专业本科生或有关统计工作者的学习参考书。
    前辅文
    1导论
      1.1统计的定义
      1.2统计数据及类型
      1.3统计的实践
      实验1初次使用R语言
       实验1-1实验目的
       实验1-2数据介绍
       实验1-3实验步骤
       实验1-4实验总结
      附录1R与RStudio简介
      附录2本书使用的数据说明
      思考与练习
    2数据获取
      2.1传统调查
       2.1.1调查方式
       2.1.2调查质量控制
      2.2网络调查
       2.2.1调查方式
       2.2.2网络调查的特点及其质量控制
      2.3网络挖掘
       2.3.1网络挖掘的定义及内容
       2.3.2网络挖掘中使用的主要技术
       2.3.3网络挖掘需要解决的关键问题
      实验2数据获取
       实验2-1实验目的
       实验2-2实验内容涵盖的知识点
       实验2-3数据介绍
       实验2-4实验步骤
       实验2-5实验总结
      思考与练习
    3数据预处理
      3.1数据清洗
       3.1.1缺失数据
       3.1.2异常数据
      3.2数据转换
       3.2.1数据标准化
       3.2.2BoxCox变换
      3.3数据整理
       3.3.1定性数据的整理
       3.3.2定量数据的整理
      实验3对Airbnb线上房源预订数据进行预处理
       实验3-1实验目的
       实验3-2实验内容涵盖的知识点
       实验3-3数据介绍
       实验3-4实验步骤
       实验3-5实验总结
      思考与练习
    4数据可视化
      4.1一维数据的可视化
       4.1.1定性数据可视化
       4.1.2定量数据可视化
      4.2多维数据的可视化
       4.2.1多维定性数据可视化
       4.2.2多维定量数据可视化
      4.3其他复杂数据的可视化
       4.3.1星相图
       4.3.2脸谱图
       4.3.3词云图
      实验4Airbnb数据的可视化
       实验4-1实验目的
       实验4-2实验内容涵盖的知识点
       实验4-3数据介绍
       实验4-4实验步骤
       实验4-5实验总结
      附录R语言的绘图功能简介
      思考与练习
    5数据描述
      5.1一维数据描述
       5.1.1集中趋势的测度
       5.1.2离中趋势的测度
       5.1.3分布形态的测度
      5.2数据相关性分析
       5.2.1二维数据相关性的测度
       5.2.2多维数据相关性的测度
      实验5Airbnb数据的描述分析
       实验5-1实验目的
       实验5-2实验内容涵盖的知识点
       实验5-3数据介绍
       实验5-4实验步骤
       实验5-5实验总结
      附录Descriptr程序包功能介绍
      思考与练习
    6参数估计
      6.1点估计
       6.1.1矩估计
       6.1.2极大似然估计
       6.1.3评价估计量的标准
      6.2区间估计的基本原理
      6.3正态总体参数的区间估计
       6.3.1一个正态总体参数的区间估计
       6.3.2两个正态总体参数的区间估计
      6.4非正态总体参数的区间估计
       6.4.1非正态总体参数区间估计的原理
       6.4.2伯努利分布总体参数的区间估计
      实验6对Airbnb数据进行参数估计
       实验6-1实验目的
       实验6-2实验内容涵盖的知识点
       实验6-3数据介绍
       实验6-4实验步骤
       实验6-5实验总结
      思考与练习
    7假设检验
      7.1假设检验的基本原理
       7.1.1假设检验的流程
       7.1.2单侧检验
      7.2正态总体参数的假设检验
       7.2.1一个正态总体参数的假设检验
       7.2.2两个正态总体参数的假设检验
      7.3非正态总体参数的假设检验
       7.3.1非正态总体均值的假设检验
       7.3.2二项分布总体参数的假设检验
      7.4假设检验中的两类错误
      实验7对Airbnb数据进行假设检验
       实验7-1实验目的
       实验7-2实验内容涵盖的知识点
       实验7-3数据介绍
       实验7-4实验步骤
       实验7-5实验总结
      思考与练习
    8一元线性回归
      8.1一元线性回归分析引论
      8.2模型的建立与估计
       8.2.1一元线性回归模型
       8.2.2参数的最小二乘估计
      8.3回归方程的拟合优度
       8.3.1判定系数
       8.3.2估计的标准误差
      8.4显著性检验
       8.4.1线性关系检验
       8.4.2回归系数检验
      8.5利用回归方程进行预测
       8.5.1点估计
       8.5.2区间估计
      实验8为什么我的房子租价更高?——基于一元线性回归模型
       实验8-1实验目的
       实验8-2实验内容涵盖的知识点
       实验8-3数据介绍
       实验8-4实验步骤
       实验8-5实验总结
      思考与练习
    9多元线性回归
      9.1多元线性回归分析引论
      9.2多元线性回归模型的建立与估计
       9.2.1多元线性回归模型
       9.2.2参数的最小二乘估计
      9.3回归方程的拟合优度
       9.3.1多重判定系数
       9.3.2估计的标准误差
      9.4显著性检验
       9.4.1线性关系检验
       9.4.2回归系数检验
      9.5多元线性回归中的特有问题
       9.5.1什么是多重共线性问题
       9.5.2多重共线性问题的识别
       9.5.3变量选择
      实验9为什么我的房子租价更高?——基于多元线性回归模型
       实验9-1实验目的
       实验9-2实验内容涵盖的知识点
       实验9-3数据介绍
       实验9-4实验步骤
       实验9-5实验总结
      思考与练习
    10方差分析
      10.1方差分析引论
      10.2方差分析的基本原理
       10.2.1单因素方差分析模型
       10.2.2平方和分解
       10.2.3检验统计量及原假设的拒绝域
       10.2.4方差分析中的多重比较
      10.3双因素方差分析
       10.3.1无交互效应的双因素方差分析
       10.3.2有交互效应的双因素方差分析
      实验10为什么我的房子租价更高?——基于方差分析模型
       实验10-1实验目的
       实验10-2实验内容涵盖的知识点
       实验10-3数据介绍
       实验10-4实验步骤
       实验10-5实验总结
      思考与练习
    11协方差分析
      11.1协方差分析引论
      11.2协方差分析的基本原理
       11.2.1协方差分析的数学模型
       11.2.2平方和分解
       11.2.3修正均值间的多重比较
      11.3协方差分析可行性检验
       11.3.1回归直线平行性假定的检验
       11.3.2线性检验
      实验11为什么我的房子租价更高?——基于协方差分析
       实验11-1实验目的
       实验11-2实验内容涵盖的知识点
       实验11-3数据介绍
       实验11-4实验步骤
       实验11-5实验总结
      思考与练习
    12Logit回归模型
      12.1Logit回归分析引论
      12.2Logit模型
      12.3Logit模型的极大似然估计与统计推断
       12.3.1极大似然估计
       12.3.2统计推断
      12.4模型选择
      12.5用Logit模型做预测
      实验12谁是“超赞房东”?
       实验12-1实验目的
       实验12-2实验内容涵盖的知识点
       实验12-3数据介绍
       实验12-4实验步骤
       实验12-5实验总结
      思考与练习
    13定序回归
      13.1定序回归分析引论
      13.2定序回归模型
      13.3定序回归的极大似然估计与统计推断
       13.3.1极大似然估计
       13.3.2统计推断
      13.4模型选择与预测
       13.4.1模型选择
       13.4.2预测
      实验13什么影响了房屋的“评价等级”?
       实验13-1实验目的
       实验13-2实验内容涵盖的知识点
       实验13-3数据介绍
       实验13-4实验步骤
       实验13-5实验总结
      思考与练习
    14泊松回归
      14.1泊松回归分析引论
      14.2泊松回归模型
      14.3泊松回归的极大似然估计与统计推断
      14.4变量选择与预测
       14.4.1变量选择
       14.4.2用泊松回归做预测
      实验14“热评”房源的背后
       实验14-1实验目的
       实验14-2实验内容涵盖的知识点
       实验14-3数据介绍
       实验14-4实验步骤
       实验14-5实验总结
      思考与练习
    附表1 标准正态分布表
    附表2 t分布表
    附表3 χ2分布表
    附表4 F分布表
    参考文献

    1
    • 商品详情
    • 内容简介

    售后保障

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