數理統(tǒng)計思想方法實踐應用

第1章 數理統(tǒng)計思想方法綜述及重要分布
1.1 統(tǒng)計學和數據挖掘的關系
1.2 數據挖掘的技術定義
1.3 數據挖掘的性質
1.4 數據挖掘的主要任務
1.5 穩(wěn)健性及穩(wěn)健統(tǒng)計
1.6 數理統(tǒng)計常用的思想方法
1.7 統(tǒng)計軟件簡介
1.8 數據的分布
1.9 參數模型的漸近分布理論
參考文獻
第2章 參數估計思想方法及其實踐應用
2.1 參數估計量的評價標準
2.2 點估計
2.3 區(qū)間估計
2.4 分布函數的參數估計和擬合應用
參考文獻
第3章 非參數檢驗思想方法及其實踐應用
3.1 非參數統(tǒng)計的綜述和特點
3.2 假設檢驗的基本思想和步驟
3.3 參數假設檢驗的類型
3.4 假設檢驗與區(qū)間估計的聯系與區(qū)別
3.5 單個總體非參數檢驗方法
3.6 兩個總體非參數檢驗方法
3.7 k個相關總體的非參數檢驗
3.8 利用軟件進行非參數檢驗的數據分析
附錄
參考文獻
第4章 方差分析思想方法及其實踐應用
4.1 研究背景
4.2 方差分析法的理論基礎
4.3 方差分析中的基本假設與檢驗
4.4 單因素方差分析及其應用
4.5 方差分析中的多重比較
4.6 雙因素方差分析及其應用
參考文獻
第5章 回歸分析思想方法及其實踐應用
5.1 引言
5.2 線性回歸的理論基礎
5.3 離群值的探索性分析
5.4 離群值的檢驗與診斷
5.5 離群點模型
5.6 離群值的處理
參考文獻
第6章 判別分析思想方法及其實踐應用
6.1 判別準則與判別函數
6.2 線性判別與非線性判別
6.3 誤判率的回代估計和交叉確認估計
6.4 幾種重要判別方法
6.5 判別效果的檢驗
參考文獻
第7章 主成分分析思想方法及其實踐應用
7.1 主成分分析概述
7.2 主成分分析的概念
7.3 主成分分析的幾何意義、原理、性質
7.4 主成分的推導
7.5 樣本主成分
7.6 計算步驟
7.7 用主成分分析法進行實踐應用
7.8 結論
參考文獻
第8章 聚類分析思想方法及其實踐應用
8.1 聚類分析概述
8.2 聚類分析的相關概念
8.3 聚類分析的主要聚類方法
8.4 數據挖掘領域中常用的聚類算法
8.5 評價聚類效果的統(tǒng)計量
8.6 聚類分析實踐應用實例
8.7 結論
參考文獻
第9章 時間序列分析思想方法及其實踐應用
9.1 時間序列的平穩(wěn)性檢驗
9.2 時間序列的數學模型
9.3 時間序列模型的參數估計
9.4 模型的定階與模型的適應性檢驗
9.5 ARMA序列的預測模型
9.6 利用時間序列模型進行人均GDP預測分析
9.7 組合預測模型研究及實踐預測應用
參考文獻