數據分析

第1章　數據描述性分析                  
 　1. 1　數據的數字特征                  
 　1. 1. 1　均值. 方差等數字特性                  
 　1. 1. 2　中位數. 分位數. 三均值與極差                  
 　1. 2　數據的分布                  
 　1. 2. 1　直方圖. 經驗分布函數與QQ圖                  
 　1. 2. 2　莖葉圖. 箱線圖及五數總括                  
 　1. 2. 3　正態(tài)性檢驗與分布擬合檢驗                  
 　1. 3　多元數據的數字特征與相關分橋                  
 　1. 3. 1　二元數據的數字特征及相關系數                  
 　1. 3. 2　多元數據的數字符征及相關短陣                  
 　1. 3. 3　總體的數字符征及相關矩陣                  
 　習題一                  
 第2章　非參數方法                  
 　2. 1　兩種處理方法比較的秩檢驗                  
 　2. 1. 1　兩種處理方法比較的隨機化模型及秩的零分布                  
 　2. 1. 2　Wilcoxon秩和檢驗                  
 　2, 1. 3　總體模型的Wilcoxon秩和檢驗                  
 　2. 1. 4　Smirnov檢驗                  
 　2. 2　成對分組設計下兩種處理方法的比較                  
 　2. 2. 1　符號檢驗                  
 　2. 2. 2　Wilcoxon符號秩檢驗                  
 　2. 2. 3　分組設計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                  
 　2. 3. 1　多種處理方法比較中秩的定義及Kruskal—Wallis統(tǒng)計量                  
 　2. 3. 2　Kruskal. Wallis統(tǒng)計量的零分布                  
 　2. 4　分組設計下多種處理方法的比較                  
 　2. 4. 1　分組設計下秩的定義及其零分布                  
 　2. 4. 2　Friedman檢驗                  
 　2. 4. 3　改進的Friedman檢驗                  
 　2. 5　列聯表的獨立性檢驗                  
 　2. 5. 1　定性變量與列聯表                  
 　2. 5. 2　二維r×s列聯表的獨立性檢驗                  
 　2. 5. 3　三維r×s×t列聯表的獨立性檢驗                  
 　習題二                  
 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                  
 　3. 1. 3　有關的統(tǒng)計推斷                  
 　3. 2　殘差分析                  
 　3. 2. 1　誤差項的正態(tài)性檢驗                  
 　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　參數的最大似然估計與Newton—Raphson迭代解法                  
 　3. 4. 3　Logistic模型的統(tǒng)計推斷                  
 　習題三                  
 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                  
 　4. 2. 4　標準化變量的主成分                  
 　4. 3　樣本主成分                  
 　習題四                  
 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　兩個總體的距離判別                  
 　5. 1. 3　判別準則的評價                  
 　5. 1. 4　多個總體的距離判別                  
 　5. 2　Bayes判別                  
 　5. 2. 1　Bayes判別的基本思想                  
 　5. 2. 2　兩個總體的Bayes判別                  
 　5. 2. 3　多個總體的Bayes判別                  
 　5. 3　逐步判別                  
 　5. 3. 1　判別效果的檢驗                  
 　5. 3. 2　逐步判別的步驟                  
 　習題五                  
 第6章　聚類分析                  
 　6. 1　距離與相似系數                  
 　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                  
 　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距離進行快速聚類                  
 　習題六                  
 第7章　時間序列分析                  
 　7. 1　平穩(wěn)時間序列                  
 　7. 1. 1　時間序列分析及其意義                  
 　7. 1. 2　隨機過程概念及其數字特征                  
 　7. 1. 3　平穩(wěn)時間序列與平穩(wěn)隨機過程                  
 　7. 1. 4　乎穩(wěn)性檢驗及自協方差函數. 自相關函數的估計                  
 　7. 2　ARMA時間序列及其特性                  
 　7. 2. 1　ARMA時間序列的定義                  
 　7. 2. 2　ARMA序列的平穩(wěn)性與可逆性                  
 　7. 2. 3　ARMA序列的相關特性                  
 　7. 3　ARMA時間序列的建模與預報                  
 　7. 3. 1　ARMA序列參數的矩估計                  
 　7. 3. 2　ARMA序列參數的精估計                  
 　7. 3. 3　ARMA模型的定階與考核                  
 　7. 3. 4　平穩(wěn)線性最小均方預報                  
 　7. 3. 5　ARMA序列的預報                  
 　7. 4　ARIMA序列與季節(jié)性序列                  
 　7. 4. 1　ARIMA序列及其預報                  
 　7. 4. 2　季節(jié)性序列及其預報                  
 　習題七                  
 第8章　Bayes統(tǒng)計分析                  
 　8. 1　Bayes統(tǒng)計模型                  
 　8. 1. 1　Bayes統(tǒng)計分析的基本思想及意義                  
 　8. 1. 2　Bayes統(tǒng)計模型                  
 　8. 1. 3　Bayes統(tǒng)計推斷原則                  
 　8. 1. 4　先驗分布的Bayes假設與不變先驗分布                  
 　8. 1. 5　共軛先驗分布                  
 　8. 1. 6　先驗分布中超參數的確定                  
 　8. 1. 7　后驗分布的計算                  
 　8. 2　Bayes統(tǒng)計推斷                  
 　8. 2. 1　Bayes參數點估計                  
 　8. 2. 2　Bayes區(qū)間估計                  
 　8. 2. 3　Bayes假設檢驗’                  
 　習題八                  
 第9章　常用數據分析方法的SAS過程簡介                  
 　9. 1　SAS系統(tǒng)簡介                  
 　9. 1. 1　數據的輸入與輸出                  
 　9. 1. 2　利用已有的SAS數據集建立新的SAS數據集                  
 　9. 1. 3　SAS系統(tǒng)的數學運算符號及常用的SAS函數                  
 　9. 1. 4　邏輯語句與循環(huán)語句                  
 　9. 2　常用數據分析方法的SAS過程                  
 　9. 2. 1　幾種描述性統(tǒng)計分析的SAS過程                  
 　9. 2. 2　非參數方法的SAS過程                  
 　9. 2. 3　回歸分橋的SAS過程                  
 　9. 2. 4　主成分分析的SAS過程——PROC　PRINCOMP過程                  
 　9. 2. 5　判別分析的SAS過程                  
 　9. 2. 6　聚類分析的SAS過程                  
 　9. 2. 7　時間序列分析的SAS過程——POCARIMA過程                  
 　9. 2. 8　SAS系統(tǒng)的矩陣運算——PROCIML過程簡介                  
 　9. 2. 9　Bayes統(tǒng)計分析計算實例                  
 常用統(tǒng)計數值表                  
 主要參考文獻