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內容簡介

　　本書分成五個部分。第一部分為特征描述，主要分析方法包括單變量描述統(tǒng)計、復合變量描述統(tǒng)計（分類變量與分類變量，分類變量與尺度變量）和多重響應變量的描述統(tǒng)計。第二部分為特征檢驗，分析方法主要為參數(shù)檢驗（單樣本、獨立樣本、成對雙樣本的均值檢驗，單因素方差分析）和非參數(shù)檢驗（卡方檢驗、二項檢驗、游程檢驗、單樣本K-S檢驗、獨立雙樣本、相關雙樣本、獨立多樣本和相關多樣本檢驗）。第三部分為關系分析，主要包括相關分析、一般線性回歸分析、有序因變量回歸、Logit回歸分析、廣義線性回歸分析、神經(jīng)網(wǎng)絡分析。第四部分為特征判別，主要有聚類分析、判別分析、控制圖形與ROC。第五部分為數(shù)據(jù)問題分析，涉及可靠性分析、缺失值分析和多重插入。由于篇幅所限，一些統(tǒng)計方法如時間序列分析、面板數(shù)據(jù)模型、非參數(shù)與半?yún)?shù)回歸、多方程系統(tǒng)模型等需要參考其他書籍。

作者簡介

　　廖小官，江西農(nóng)業(yè)大學經(jīng)管學院院、碩士研究生、教師、主要研究方向為西方經(jīng)濟學，曾在重慶大學出版社出版過《西方經(jīng)濟學概論》擔任主編。

圖書目錄

第1章緒論1
第一部分特征描述
第2章描述統(tǒng)計分析11
2.1頻數(shù)分析11
2.2描述分析17
2.3探索性分析20
2.4列聯(lián)表分析26
第3章描述統(tǒng)計分析（二）37
3.1概述報告程序分析37
3.2OLAP41
3.3均值程序48
3.4多重響應分析52
3.5比率統(tǒng)計量56
第4章因子分析59
4.1因子分析的數(shù)據(jù)降維59
4.2因子分析的結構探測63
第二部分特征檢驗
第5章均值--T檢驗71
5.1單樣本T檢驗71
5.2成對樣本T檢驗73
5.3獨立樣本的T檢驗75
5.4單因素方差分析79
第6章非參數(shù)分析89
6.1卡方檢驗89
6.2二項檢驗93
6.3游程檢驗96
6.4單樣本KS檢驗100
6.5非參數(shù)獨立雙樣本檢驗103
6.6非參數(shù)獨立多樣本檢驗109
6.7非參數(shù)相關雙樣本檢驗112
6.8非參數(shù)相關多樣本檢驗114
第三部分關系分析
第7章相關分析119
7.1雙變量相關119
7.2偏相關分析126
第8章一般單變量線性模型129
8.1雙因素方差分析129
8.2GLM單變量的協(xié)方差分析134
8.3GLM單變量的隨機影響分析138
第9章線性回歸分析與曲線估計141
9.1線性回歸分析141
9.2曲線估計160
第10章離散因變量模型168
10.1二元、多元名義Logit模型168
10.2有序因變量回歸169
10.3二元probit模型176
第11章廣義線性模型與廣義方程估計181
11.1廣義線性模型簡介181
11.2計數(shù)因變量模型183
11.3正值因變量模型--伽瑪分布回歸194
11.4間隔截取生存數(shù)據(jù)分析202
11.5廣義方程估計209
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡分析217
12.1多層感知的單因變量分析218
12.2多層感應的多變量分析226
第四部分特征判別
第13章分類236
13.1兩步聚類236
13.2分層聚類分析241
13.3K均值聚類分析249
13.4最近相鄰分析255
13.5判別分析269
第14章控制圖形與ROC283
14.1控制圖形283
14.2ROC Curve289
第五部分數(shù)據(jù)問題
第15章可靠性分析296
第16章缺失數(shù)據(jù)處理305
16.1缺失值分析305
16.2多重插入313