數(shù)據(jù)、模型與決策簡明教程

《數(shù)據(jù)、模型與決策簡明教程》
第一章 引言
1.1 數(shù)據(jù)
1.1.1 調(diào)查數(shù)據(jù)
1.1.2 觀察數(shù)據(jù)
1.1.3 試驗(yàn)數(shù)據(jù)
1.2 模型
習(xí)題一
第二章 描述性統(tǒng)計(jì)分析
2.1 數(shù)據(jù)類別
2.2 定性數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 定性數(shù)據(jù)的列表描述
2.2.2 定性數(shù)據(jù)的圖示描述
2.2.3 定性數(shù)據(jù)的數(shù)值描述
2.3 定量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析
2.3.1 定量數(shù)據(jù)的列表與圖示描述
2.3.2 定量數(shù)據(jù)的平均大?。汹厔荨⒅行奈恢茫┑臄?shù)值描述
2.3.3 定量數(shù)據(jù)的離散程度的數(shù)值描述
2.3.4 經(jīng)驗(yàn)法則
2.3.5 數(shù)據(jù)變換
內(nèi)容提要
附2.1 選擇excel的"數(shù)據(jù)"下拉菜單制表
附2.2 選擇excel的工具下拉菜單，使用數(shù)據(jù)分析功能制表和畫圖
附2.3 統(tǒng)計(jì)量與excel函數(shù)
附2.4 選擇excel的工具下拉菜單，使用數(shù)據(jù)分析功能計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量
習(xí)題二
第三章 概率、隨機(jī)變量及其分布
3.1 概率
3.1.1 古典概率：利用對稱性計(jì)算概率
3.1.2 頻率方法：估算概率
3.1.3 主觀推測：估算概率
3.2 隨機(jī)變量及其分布
3.2.1 離散型隨機(jī)變量
3.2.2 離散型隨機(jī)變量的平均數(shù)（均值、期望）
3.2.3 離散型隨機(jī)變量的方差與標(biāo)準(zhǔn)差
3.2.4 獨(dú)立性
3.3 期望-方差的決策分析
3.4 常用的離散型隨機(jī)變量的分布
3.4.1 二項(xiàng)分布
3.4.2 泊松分布
3.5 正態(tài)分布
3.5.1 正態(tài)曲線
3.5.2 正態(tài)分布均值、方差與標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)
3.5.3 正態(tài)分布的excel函數(shù)命令
3.5.4 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
3.5.5 正態(tài)分布很重要
內(nèi)容提要
附3.1 二項(xiàng)分布、泊松分布與正態(tài)分布的excel函數(shù)命令
習(xí)題三
第四章 估計(jì)問題
4.1 比例的估計(jì)
4.1.1 抽樣調(diào)查的可信性
4.1.2 估計(jì)比例
4.1.3 支持度估計(jì)大的候選人是否支持度也大
4.1.4 比例之差的區(qū)間估計(jì)
4.2 均值的估計(jì)
4.2.1 大樣本情況
4.2.2 小樣本情況
內(nèi)容提要
習(xí)題四
第五章 檢驗(yàn)
5.1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)問題的推斷思考過程
5.2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)問題的求解
5.2.1 原假設(shè)與備擇假設(shè)
5.2.2 檢驗(yàn)法則與p值
5.2.3 檢驗(yàn)的水平
5.2.4 兩類錯誤
5.2.5 假設(shè)檢驗(yàn)問題的求解步驟
5.3 比例的檢驗(yàn)
5.4 正態(tài)分布均值的t檢驗(yàn)
5.5 正態(tài)分布方差的χ2檢驗(yàn)
5.6 屬性數(shù)據(jù)類別比例的χ2檢驗(yàn)
5.6.1 屬性數(shù)據(jù)類別比例的檢驗(yàn)問題
5.6.2 齊性檢驗(yàn)
內(nèi)容提要
習(xí)題五
第六章 多組數(shù)據(jù)的比較分析
6.1 兩組數(shù)據(jù)的比較
6.1.1 比較正態(tài)分布方差的f檢驗(yàn)
6.1.2 比較正態(tài)分布均值的t檢驗(yàn)
6.1.3 成對數(shù)據(jù)
6.2 方差分析（anova）
6.2.1 組間變差
6.2.2 組內(nèi)變差與全變差
6.2.3 變異分解
6.2.4 多重比較
內(nèi)容提要
附6.1 用excel的數(shù)據(jù)分析功能比較兩組數(shù)據(jù)
附6.2 用excel的數(shù)據(jù)分析功能進(jìn)行方差分析（anova）
習(xí)題六
第七章 相關(guān)與回歸分析
7.1 相關(guān)與回歸
7.1.1 正相關(guān)關(guān)系與正比例關(guān)系
7.1.2 負(fù)相關(guān)關(guān)系
7.1.3 兒子身高的回歸
7.1.4 預(yù)測孩子成年后身高
7.1.5 回歸模型
7.2 建立回歸模型
7.2.1 收集數(shù)據(jù)
7.2.2 判斷變量之間有沒有相關(guān)性
7.2.3 計(jì)算回歸直線
7.2.4 給出預(yù)測誤差和概率
7.3 相關(guān)系數(shù)
7.3.1 檢驗(yàn)：是否線性相關(guān)
7.3.2 測定系數(shù)
7.3.3 相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式的由來
7.4 多元線性模型
7.4.1 回歸模型復(fù)相關(guān)系數(shù)、測定系數(shù)與回歸標(biāo)準(zhǔn)誤
7.4.2 檢驗(yàn)回歸模型有沒有意義
7.4.3 截距與斜率是否等于0的檢驗(yàn)以及它們的估計(jì)問題
7.4.4 將非線性回歸問題化為線性回歸問題
7.4.5 復(fù)共線性
內(nèi)容提要
習(xí)題七
第八章 規(guī)劃求解
8.1 線性規(guī)劃
8.1.1 最大利潤規(guī)劃問題
8.1.2 線性規(guī)劃問題的解
8.1.3 敏感性分析
8.1.4 最小運(yùn)輸成本規(guī)劃問題
8.2 非線性規(guī)劃
8.2.1 投資組合的回報(bào)
8.2.2 優(yōu)化投資組合
8.3 整數(shù)規(guī)劃
內(nèi)容提要
習(xí)題八
第九章 決策分析
9.1 不確定型決策問題常用的決策準(zhǔn)則
9.2 風(fēng)險(xiǎn)型決策問題常用的決策準(zhǔn)則
9.2.1 期望收益決策準(zhǔn)則
9.2.2 期望后悔（機(jī)會損失）決策準(zhǔn)則
9.2.3 最大可能決策準(zhǔn)則
9.3 貝葉斯決策
9.4 效用函數(shù)
9.5 德爾菲法與層次分析法
9.5.1 德爾菲法
9.5.2 層次分析法
9.6 博弈論
9.6.1 納什（nash）均衡
9.6.2 混合策略
內(nèi)容提要
習(xí)題九
第十章 時間序列分析
10.1 簡單時間序列分析
10.1.1 時間序列趨勢外推法
10.1.2 趨勢預(yù)測模型的確定
10.1.3 移動平均
10.1.4 指數(shù)平滑
10.2 平穩(wěn)時間序列模型
10.2.1 自相關(guān)函數(shù)（afc）和偏自相關(guān)函數(shù)（pafc）
10.2.2 自回歸模型（autoregressive model）
10.2.3 移動平均模型 （moving average model）
10.2.4 自回歸移動平均模型 （autoregressivemoving average model）
10.2.5 平穩(wěn)時間序列建模
10.2.6 平穩(wěn)時間序列預(yù)測
內(nèi)容提要
習(xí)題十
參考文獻(xiàn)