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内容简介
本书介绍一些实用的统计方法，并以国际上著名软件SAS系统作为典型工具，介绍如何用统计软件处理数据分析中的各种实际问题。 本书正文共分十章。第一、二章介绍基础统计分析；第三、四章介绍一般线性模型(方差与回归)；第五章介绍属性数据分桥；第六、七章介绍分类问题(判别与聚类)；第八、九、十章介绍降维的多变量方法(主分量、因子分析和典型相关分析)。另有附录1介绍SAS入门：包括Windows环境下SAS系统的用法、使用SAS系统8版本的两个菜单系统进行统计分析的方法等；附录2给出部分习题的参考解答。 本书的特色是将实用统计方法的介绍与在计算机上实现这些方法的软件紧密地结合起来，不仅介绍每种统计方法的实际背景、统计思想、统计模型和解题的思路，并结合实例介绍应用统计软件解决问题的步骤和计算结果的分析。本书不侧重严格的数学推导。 本书的读者对象是高等院校文理科各专业学习应用统计的大学生、研究生，以及社会上各个领域特别是经济、管理、科技等领域中需要进行数据分析处理的实际工作者。本书可作为高等院校文理科各专业开设公共选修课的教材或参考书，对于应用统计工作者，本书也是较好的学习参考书。
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顾客评论
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目录
目 录 第一章 描述统计 1. 1 描述统计量 1. 2 用图表概括数据 习题一 第二章 估计和检验 2. 1 基本统计概念 2. 2 均值和方差的区间估计和检验 2. 3 两组比较 2. 4 正态性检验 习题二 第三章 方差分析 3. 1 单因子方差分析 3. 2 两因子方差分析 习题三 第四章 回归与回归诊断 4. 1 多元线性回归 4. 2 曲线回归 4. 3 逐步回归 4. 4 基本回归诊断 4. 5 处理多元线性回归中自变量共线性的几种方法 习题四 第五章 届性数据分折 5. 1 属性数据 5. 2 列联表分析 5. 3 属性变量的无关联性检验 5. 4 有序变量的关联性分析 习题五 第六章 判别分析 6. 1 距离判别 6. 2 Bayes 贝叶斯 判别法及广义平方距离判别法 6. 3 非参数判别法及DISCRIM过程 6. 4 Fisher判别与CANMSC 典型判别 过程 6. 5 逐步判别 习题六 第七章 聚类分析 7. 1 聚类分析的方法 7. 2 距离与相似系数 7. 3 系统聚类法 7. 4 CLUSTER过程与应用例子 7. 5 动态聚类法与FASTCLUS过程 7. 6 有序样品聚类法 最优分割法 7. 7 变量聚类法和VARCLUS过程 习题七 第八章 主分量 主成分 分折 8. 1 总体的主分量 8. 2 样本的主分量 8. 3 主分量分桥的应用 8. 4 PRINCOMP 主分量 过程与应用例子 习题八 第九章 因子分析 9. 1 引言 9. 2 因子模型 9. 3 参数估计方法 9. 4 方差最大的正交旋转 9. 5 因子得分 9. 6 FACTOR过程与应用例子 习题九 第十章 典型相关分析 10. 1 总体典型相关 10. 2 样本典型相关 10. 3 CANCORR过程与应用例子 习题十 附录1 SAS系统入门 l SAS系统概况 2 SAS系统的产品介绍 3 在Windows环境下运行SAS系统 4 SAS菜单系统 8版本 5 SAS编程基础 6 SAS过程 附录2 部分习题参考解答 参考文献
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