數(shù)據(jù)分析

第1章　數(shù)據(jù)描述性分析                  
 　1. 1　數(shù)據(jù)的數(shù)字特征                  
 　1. 1. 1　均值. 方差等數(shù)字特性                  
 　1. 1. 2　中位數(shù). 分位數(shù). 三均值與極差                  
 　1. 2　數(shù)據(jù)的分布                  
 　1. 2. 1　直方圖. 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)與QQ圖                  
 　1. 2. 2　莖葉圖. 箱線圖及五數(shù)總括                  
 　1. 2. 3　正態(tài)性檢驗(yàn)與分布擬合檢驗(yàn)                  
 　1. 3　多元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征與相關(guān)分橋                  
 　1. 3. 1　二元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征及相關(guān)系數(shù)                  
 　1. 3. 2　多元數(shù)據(jù)的數(shù)字符征及相關(guān)短陣                  
 　1. 3. 3　總體的數(shù)字符征及相關(guān)矩陣                  
 　習(xí)題一                  
 第2章　非參數(shù)方法                  
 　2. 1　兩種處理方法比較的秩檢驗(yàn)                  
 　2. 1. 1　兩種處理方法比較的隨機(jī)化模型及秩的零分布                  
 　2. 1. 2　Wilcoxon秩和檢驗(yàn)                  
 　2, 1. 3　總體模型的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)                  
 　2. 1. 4　Smirnov檢驗(yàn)                  
 　2. 2　成對(duì)分組設(shè)計(jì)下兩種處理方法的比較                  
 　2. 2. 1　符號(hào)檢驗(yàn)                  
 　2. 2. 2　Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)                  
 　2. 2. 3　分組設(shè)計(jì)下兩處理方法比較的總體模型                  
 　2. 3　多種處理方法比較的Kruskal—Wallis檢驗(yàn)                  
 　2. 3. 1　多種處理方法比較中秩的定義及Kruskal—Wallis統(tǒng)計(jì)量                  
 　2. 3. 2　Kruskal. Wallis統(tǒng)計(jì)量的零分布                  
 　2. 4　分組設(shè)計(jì)下多種處理方法的比較                  
 　2. 4. 1　分組設(shè)計(jì)下秩的定義及其零分布                  
 　2. 4. 2　Friedman檢驗(yàn)                  
 　2. 4. 3　改進(jìn)的Friedman檢驗(yàn)                  
 　2. 5　列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)                  
 　2. 5. 1　定性變量與列聯(lián)表                  
 　2. 5. 2　二維r×s列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)                  
 　2. 5. 3　三維r×s×t列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)                  
 　習(xí)題二                  
 第3章　回歸分析                  
 　3. 1　線性回歸模型                  
 　3. 1. 1　線性回歸模型及其矩陣表示                  
 　3. 1. 2　β及2的估計(jì)                  
 　3. 1. 3　有關(guān)的統(tǒng)計(jì)推斷                  
 　3. 2　殘差分析                  
 　3. 2. 1　誤差項(xiàng)的正態(tài)性檢驗(yàn)                  
 　3. 2. 2　殘差圖分析                  
 　3. 3　回歸方程的選取與系統(tǒng)建模概述                  
 　3. 3. 1　窮舉法                  
 　3. 3. 2　逐步回歸法                  
 　3. 3. 3　系統(tǒng)建模過(guò)程概述                  
 　3. 4　Logistic回歸模型                  
 　3. 4. 1　線性Logistic回歸模型                  
 　3. 4. 2　參數(shù)的最大似然估計(jì)與Newton—Raphson迭代解法                  
 　3. 4. 3　Logistic模型的統(tǒng)計(jì)推斷                  
 　習(xí)題三                  
 第4章　主成分分析                  
 　4. 1　引言                  
 　4. 2　總體主成分                  
 　4. 2. 1　總體主成分的定義                  
 　4. 2. 2　總體主成分的求法                  
 　4. 2. 3　總體主成分的性質(zhì)                  
 　4. 2. 4　標(biāo)準(zhǔn)化變量的主成分                  
 　4. 3　樣本主成分                  
 　習(xí)題四                  
 第5章　判別分析                  
 　5. 1　距離判別                  
 　5. 1. 1　判別分析的基本思想及意義                  
 　5. 1. 2　兩個(gè)總體的距離判別                  
 　5. 1. 3　判別準(zhǔn)則的評(píng)價(jià)                  
 　5. 1. 4　多個(gè)總體的距離判別                  
 　5. 2　Bayes判別                  
 　5. 2. 1　Bayes判別的基本思想                  
 　5. 2. 2　兩個(gè)總體的Bayes判別                  
 　5. 2. 3　多個(gè)總體的Bayes判別                  
 　5. 3　逐步判別                  
 　5. 3. 1　判別效果的檢驗(yàn)                  
 　5. 3. 2　逐步判別的步驟                  
 　習(xí)題五                  
 第6章　聚類分析                  
 　6. 1　距離與相似系數(shù)                  
 　6. 1. 1　聚類分橋的基本思想及意義                  
 　6. 1. 2　樣品間的相似性度量——臣離                  
 　6. 1. 3　變量間的相似性度量——相似系數(shù)                  
 　6. 2　譜系聚類法                  
 　6. 2. 1　類間距離                  
 　6. 2. 2　類間距離的遞推公式                  
 　6. 2. 3　譜系聚類法的步驟                  
 　6. 2. 4　譜系聚類法的統(tǒng)計(jì)量                  
 　6. 2. 5　變量聚類                  
 　6. 3　快速聚類法                  
 　6. 3. 1　快速聚類法的步驟                  
 　6. 3. 2　用Lm距離進(jìn)行快速聚類                  
 　習(xí)題六                  
 第7章　時(shí)間序列分析                  
 　7. 1　平穩(wěn)時(shí)間序列                  
 　7. 1. 1　時(shí)間序列分析及其意義                  
 　7. 1. 2　隨機(jī)過(guò)程概念及其數(shù)字特征                  
 　7. 1. 3　平穩(wěn)時(shí)間序列與平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程                  
 　7. 1. 4　乎穩(wěn)性檢驗(yàn)及自協(xié)方差函數(shù). 自相關(guān)函數(shù)的估計(jì)                  
 　7. 2　ARMA時(shí)間序列及其特性                  
 　7. 2. 1　ARMA時(shí)間序列的定義                  
 　7. 2. 2　ARMA序列的平穩(wěn)性與可逆性                  
 　7. 2. 3　ARMA序列的相關(guān)特性                  
 　7. 3　ARMA時(shí)間序列的建模與預(yù)報(bào)                  
 　7. 3. 1　ARMA序列參數(shù)的矩估計(jì)                  
 　7. 3. 2　ARMA序列參數(shù)的精估計(jì)                  
 　7. 3. 3　ARMA模型的定階與考核                  
 　7. 3. 4　平穩(wěn)線性最小均方預(yù)報(bào)                  
 　7. 3. 5　ARMA序列的預(yù)報(bào)                  
 　7. 4　ARIMA序列與季節(jié)性序列                  
 　7. 4. 1　ARIMA序列及其預(yù)報(bào)                  
 　7. 4. 2　季節(jié)性序列及其預(yù)報(bào)                  
 　習(xí)題七                  
 第8章　Bayes統(tǒng)計(jì)分析                  
 　8. 1　Bayes統(tǒng)計(jì)模型                  
 　8. 1. 1　Bayes統(tǒng)計(jì)分析的基本思想及意義                  
 　8. 1. 2　Bayes統(tǒng)計(jì)模型                  
 　8. 1. 3　Bayes統(tǒng)計(jì)推斷原則                  
 　8. 1. 4　先驗(yàn)分布的Bayes假設(shè)與不變先驗(yàn)分布                  
 　8. 1. 5　共軛先驗(yàn)分布                  
 　8. 1. 6　先驗(yàn)分布中超參數(shù)的確定                  
 　8. 1. 7　后驗(yàn)分布的計(jì)算                  
 　8. 2　Bayes統(tǒng)計(jì)推斷                  
 　8. 2. 1　Bayes參數(shù)點(diǎn)估計(jì)                  
 　8. 2. 2　Bayes區(qū)間估計(jì)                  
 　8. 2. 3　Bayes假設(shè)檢驗(yàn)’                  
 　習(xí)題八                  
 第9章　常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS過(guò)程簡(jiǎn)介                  
 　9. 1　SAS系統(tǒng)簡(jiǎn)介                  
 　9. 1. 1　數(shù)據(jù)的輸入與輸出                  
 　9. 1. 2　利用已有的SAS數(shù)據(jù)集建立新的SAS數(shù)據(jù)集                  
 　9. 1. 3　SAS系統(tǒng)的數(shù)學(xué)運(yùn)算符號(hào)及常用的SAS函數(shù)                  
 　9. 1. 4　邏輯語(yǔ)句與循環(huán)語(yǔ)句                  
 　9. 2　常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 1　幾種描述性統(tǒng)計(jì)分析的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 2　非參數(shù)方法的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 3　回歸分橋的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 4　主成分分析的SAS過(guò)程——PROC　PRINCOMP過(guò)程                  
 　9. 2. 5　判別分析的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 6　聚類分析的SAS過(guò)程                  
 　9. 2. 7　時(shí)間序列分析的SAS過(guò)程——POCARIMA過(guò)程                  
 　9. 2. 8　SAS系統(tǒng)的矩陣運(yùn)算——PROCIML過(guò)程簡(jiǎn)介                  
 　9. 2. 9　Bayes統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算實(shí)例                  
 常用統(tǒng)計(jì)數(shù)值表                  
 主要參考文獻(xiàn)