多元統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用

定　價(jià)：￥38.00

作　者：	汪冬華著
出版社：	華東理工大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽：	行業(yè)軟件及應(yīng)用

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ISBN：	9787562828747	出版時(shí)間：	2010-09-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	300	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　主要內(nèi)容包括：多元描述統(tǒng)計(jì)分析、均值的比較檢驗(yàn)、方差分析、正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、相關(guān)分析、回歸分析、聚類(lèi)分析、判別分析、主成分分析、因子分析、對(duì)應(yīng)分析、典型相關(guān)分析和定性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析等。本書(shū)在實(shí)際案例解決分析過(guò)程中，側(cè)重于對(duì)多元統(tǒng)計(jì)分析的基本原理和基本方法的應(yīng)用和理解；同時(shí)，為了提高讀者的多元統(tǒng)計(jì)分析理論方法的實(shí)踐應(yīng)用能力，本書(shū)強(qiáng)調(diào)依據(jù)多元統(tǒng)計(jì)方法利用SPSS現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)實(shí)際案例進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析，并在每章結(jié)合實(shí)例概要介紹了SPSS軟件的實(shí)際操作和實(shí)現(xiàn)過(guò)程。為使讀者掌握本書(shū)內(nèi)容，每章后面給出了一些思考題。

作者簡(jiǎn)介

　　汪冬華：教授課程——本科：保險(xiǎn)學(xué)科導(dǎo)論、保險(xiǎn)學(xué)、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、金融工程、投資銀行學(xué)研究生：固定收益證券MBA：數(shù)據(jù)模型與決策

圖書(shū)目錄

第1章多元描述統(tǒng)計(jì)分析
1.1 多元描述統(tǒng)計(jì)量
1.1.1 數(shù)據(jù)的組織
1.1.2 描述統(tǒng)計(jì)量
1.2 多元數(shù)據(jù)的圖形表示
1.2.1 散點(diǎn)圖
1.2.2 箱線圖
1.2.3 條形圖
1.3 描述統(tǒng)計(jì)分析的SPSS應(yīng)用
1.3.1 描述統(tǒng)計(jì)量
1.3.2 圖形表示
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第2章均值的比較檢驗(yàn)
2.1 均值比較檢驗(yàn)的基本原理
2.1.1 均值檢驗(yàn)問(wèn)題的提出
2.1.2 均值檢驗(yàn)的基本原理
2.2 單一樣本均值的檢驗(yàn)
2.3 獨(dú)立樣本均值的檢驗(yàn)
2.4 配對(duì)樣本均值的檢驗(yàn)
2.5 均值比較檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用
2.5.1 單一樣本均值的檢驗(yàn)
2.5.2 獨(dú)立樣本均值的檢驗(yàn)
2.5.3 配對(duì)樣本均值的檢驗(yàn)
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第3章方差分析
3.1 方差分析的基本原理
3.2 單因子方差分析
3.3 多因子方差分析
3.3.1 無(wú)交互作用情況
3.3.2 有交互作用情況
3.4 協(xié)方差分析
3.5 方差分析的SPSS應(yīng)用
3.5.1 單因子方差分析
3.5.2 多因子方差分析
3.5.3 協(xié)方差分析
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第4章正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)
4.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本方法
4.2 無(wú)交互作用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析
4.3 有交互作用的試驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)分析
4.4 重復(fù)試驗(yàn)與重復(fù)取樣
4.4.1 重復(fù)試驗(yàn)
4.4.2 重復(fù)取樣
4.5 交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第5章相關(guān)分析
5.1 引言
5.2 簡(jiǎn)單相關(guān)分析
5.2.1 Pearson相關(guān)系數(shù)
5.2.2 Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)
5.2.3 Kendall’s tau-b相關(guān)系數(shù)
5.2.4 簡(jiǎn)單相關(guān)分析的SPSS應(yīng)用
5.3 偏相關(guān)分析
5.3.1 偏相關(guān)分析的思想
5.3.2 偏相關(guān)系數(shù)
5.3.3 偏相關(guān)分析的SPSS應(yīng)用
5.4 距離相關(guān)分析
5.4.1 距離相關(guān)分析的思想
5.4.2 偏相關(guān)分析的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第6章回歸分析
6.1 一元線性回歸分析
6.1.1 數(shù)學(xué)模型
6.1.2 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
6.1.3 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)
6.1.4 回歸方程的顯著性
6.1.5 預(yù)測(cè)
6.1.6 控制
6.1.7 一元線性回歸的SPSS應(yīng)用
6.2 多元線性回歸分析
6.2.1 數(shù)學(xué)模型
6.2.2 參數(shù)的最小二乘估計(jì)
6.2.3 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)
6.2.4 回歸方程的顯著性
6.2.5 回歸系數(shù)的顯著性
6.2.6 預(yù)測(cè)
6.2.7 多元線性回歸的SPSS應(yīng)用
6.3 逐步回歸分析
6.3.1 “最優(yōu)”回歸方程的選擇
6.3.2 逐步回歸計(jì)算步驟
6.3.3 逐步回歸的SPSS應(yīng)用
6.4 含定性自變量的回歸分析
6.4.1 兩分定性變量的回歸
6.4.2 多分定性變量的回歸
6.5 違背基本假設(shè)的回歸分析
6.5.1 異方差性
6.5.2 自相關(guān)性
6.5.3 多重共線性
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第7章聚類(lèi)分析
7.1 聚類(lèi)分析的概念及分類(lèi)
7.2 相似性的度量
7.2.1 距離
7.2.2 相似系數(shù)
7.3 系統(tǒng)聚類(lèi)法
7.4 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)法
7.4.1 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)的思想
7.4.2 選擇凝聚點(diǎn)和確定初始分類(lèi)
7.4.3 衡量聚類(lèi)結(jié)果的合理性指標(biāo)和算法終止的標(biāo)準(zhǔn)
7.4.4 動(dòng)態(tài)聚類(lèi)與系統(tǒng)聚類(lèi)的比較
7.5 有序聚類(lèi)法
7.6 聚類(lèi)分析的SPSS應(yīng)用
7.6.1 Hierarchical Cluster系統(tǒng)聚類(lèi)分析
7.6.2 Means Cluster K-均值聚類(lèi)分析
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第8章判別分析
8.1 引言
8.2 距離判別法
8.2.1 兩個(gè)總體的情形
8.2.2 多總體情況
8.3 Fisher判別法
8.3.1 兩總體Fisher判別法
8.3.2 多總體Fisher判別法
8.4 Bayes判別法
8.5 逐步判別法
8.6 判別分析的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第9章主成分分析
9.1 引言
9.2 主成分分析的數(shù)學(xué)模型及其幾何意義
9.2.1 數(shù)學(xué)模型
9.2.2 幾何意義
9.3 主成分的推導(dǎo)及其性質(zhì)
9.3.1 總體主成分
9.3.2 樣本主成分
9.4 主成分分析的基本步驟與SPSS應(yīng)用
9.4.1 主成分分析的基本步驟
9.4.2 SPSS操作過(guò)程及結(jié)果解釋
9.5 主成分分析的進(jìn)一步應(yīng)用
9.5.1 綜合評(píng)價(jià)
9.5.2 相關(guān)分析與回歸分析
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第10章因子分析
10.1 引言
10.2 因子分析的一般模型
10.2.1 因子分析的數(shù)學(xué)模型
10.2.2 因子分析模型與回歸模型的比較
10.2.3 因子分析模型的性質(zhì)
10.2.4 因子分析的幾個(gè)重要概念
10.3 因子載荷矩陣的估計(jì)
10.4 因子旋轉(zhuǎn)
10.4.1 方差最大正交旋轉(zhuǎn)(Varimax)
10.4.2 四次方最大旋轉(zhuǎn)(Quartimax)
10.4.3 等量最大法旋轉(zhuǎn)(Equamax)
10.4.4 斜交旋轉(zhuǎn)
10.4.5 旋轉(zhuǎn)方法的選擇
10.5 因子得分的估計(jì)
10.5.1 因子得分的含義
10.5.2 因子得分估計(jì)的方法——回歸法
10.6 因子分析的基本步驟與SPSS應(yīng)用
10.6.1 因子分析的基本步驟
10.6.2 SPSS操作過(guò)程及結(jié)果解釋
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第11章對(duì)應(yīng)分析
11.1 引言
11.2 對(duì)應(yīng)分析的原理與方法
11.2.1 對(duì)應(yīng)分析的原理
11.2.2 R型因子分析和Q型因子分析的對(duì)應(yīng)關(guān)系
11.3 對(duì)應(yīng)分析的SPSS應(yīng)用
11.3.1 對(duì)應(yīng)分析中重要概念的解釋
11.3.2 對(duì)應(yīng)分析的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第12章典型相關(guān)分析
12.1 引言
12.2 典型相關(guān)分析的基本理論與方法
12.2.1 典型相關(guān)分析的原理
12.2.2 總體典型相關(guān)
12.2.3 樣本典型相關(guān)
12.2.4 典型相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
12.2.5 典型相關(guān)分析的其他測(cè)量指標(biāo)
12.3 典型相關(guān)分析的基本步驟
12.4 典型相關(guān)分析的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第13章定性數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析
13.1 引言
13.2 列聯(lián)表分析
13.2.1 列聯(lián)表的概念及形式
13.2.2 列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
13.2.3 SPSS應(yīng)用
13.3 對(duì)數(shù)線性模型
13.3.1 對(duì)數(shù)線性模型的理論和方法
13.3.2 對(duì)數(shù)線性模型的SPSS應(yīng)用
13.4 Logistic回歸
13.4.1 Logistic變換
13.4.2 Logistic回歸模型及其估計(jì)
13.4.3 Logistic回歸模型的檢驗(yàn)
13.4.4 Logistic回歸的SPSS應(yīng)用
13.5 Probit回歸
13.5.1 Probit回歸模型
13.5.2 Probit回歸的SPSS應(yīng)用
小結(jié)
本章主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
附錄1 常用概率分布表
附錄2 常用正交表
參考文獻(xiàn)