數(shù)據(jù)分析

前言

1998年教育部進行高校專業(yè)調(diào)整時，設(shè)立了“信息與計算科學(xué)”專業(yè)。該專業(yè)的設(shè)立，受到很多高等院校的熱烈響應(yīng)。據(jù)不完全統(tǒng)計，幾年來已有約280所院校招收了該專業(yè)的本科生，其中大部分院校計劃開設(shè)信息科學(xué)方面的系列課程。為了配合高等院校在學(xué)科專業(yè)設(shè)置上的改革與深化，來自幾十所高等院校有關(guān)專業(yè)的部分領(lǐng)導(dǎo)和教師，于1999年、2000年召開了第一、二屆“信息科學(xué)專業(yè)發(fā)展與學(xué)術(shù)研討會”，與會者熱烈討論并探討了許多關(guān)于信息學(xué)科的學(xué)科發(fā)展和建設(shè)的基本問題。會議一致認為教材建設(shè)是目前最為緊迫的任務(wù)，因此成立了教材編審協(xié)調(diào)組來組織該系列教材的編寫。2001年教材編寫協(xié)調(diào)組召集了有多位經(jīng)驗豐富的教師和出版社參加的教材建設(shè)會議。會議明確了教材建設(shè)是一項長期的工作，并決定首先編寫和出版本套教材來滿足近期急需。為了保證教材的質(zhì)量，會議對每本教材的要求、內(nèi)容和大綱進行了具體研討，并請具有多年教學(xué)經(jīng)驗的重點院校教授擔(dān)任各教材的負責(zé)人。為了貼近教學(xué)的實際，每本教材都配有習(xí)題或思考題，同時對內(nèi)容也作了結(jié)構(gòu)化安排，以便教師能根據(jù)實際情況部分選講。本套教學(xué)用書不僅適用于教學(xué)，也可供相關(guān)讀者參考。在教材編寫和出版過程中，作者對內(nèi)容的取舍、章節(jié)的安排、結(jié)構(gòu)的設(shè)計以及表達方式等方面多方聽取意見，并進行了反復(fù)修改。在感謝作者們辛勤勞作的同時，編委會還特別感謝科學(xué)出版社的鞠麗娜編輯，她不辭辛勞，在統(tǒng)籌印刷出版、督促進度、征求意見、組織審校等方面做了大量工作。這套教材能在保證質(zhì)量的前提下及時與讀者見面，是和她l掙努力分不開的。從長遠的教學(xué)角度考慮，為了適應(yīng)不同類型院校、不同要求的課程需要，教材編審協(xié)調(diào)組將不斷組織教材的修訂、編寫（譯），從而使信息科學(xué)教學(xué)用書做到逐步充實、完善、提高和多樣化。在此衷心希望采用該系列用書的教師、學(xué)生和讀者對書中存在的問題及時提出修改意見和建議。

內(nèi)容概要

　　《數(shù)據(jù)分析(第2版)》介紹了數(shù)據(jù)分析的基本內(nèi)容與方法，其特點是既重視數(shù)據(jù)分析的基本理論與方法的介紹，又強調(diào)應(yīng)用計算機軟件SAS進行實際分析和計算能力的培養(yǎng)。主要內(nèi)容有：數(shù)據(jù)描述性分析、非參數(shù)秩方法、回歸分析、主成分分析與因子分析、判別分析、聚類分析，時間序列分析以及常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS過程簡介。《數(shù)據(jù)分析(第2版)》每章末附有大量實用、豐富的習(xí)題，并要求學(xué)生獨立上機完成?！　　稊?shù)據(jù)分析(第2版)》可作為高等院校信息科學(xué)及數(shù)理統(tǒng)計專業(yè)的本科生教材，也可供有關(guān)專業(yè)的研究生及工程技術(shù)人員參考。

書籍目錄

第1章 數(shù)據(jù)描述性分析1.1 數(shù)據(jù)的數(shù)字特征1.1.1 均值、方差等數(shù)字特征1.1.2 中位數(shù)、分位數(shù)、三均值與極差1.2 數(shù)據(jù)的分布1.2.1 直方圖、經(jīng)驗分布函數(shù)與QQ圖1.2.2 莖葉圖、箱線圖及五數(shù)總括1.2.3 正態(tài)性檢驗與分布擬合檢驗1.3 多元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征與相關(guān)分析1.3.1 二元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征及相關(guān)系數(shù)1.3.2 多元數(shù)據(jù)的數(shù)字特征及相關(guān)矩陣1.3.3 總體的數(shù)字特征及相關(guān)矩陣習(xí)題第2章 非參數(shù)秩方法2.1 兩種處理方法比較的秩檢驗2.1.1 兩種處理方法比較的隨機化模型及秩的零分布2.1.2 Wilcoxon秩和檢驗2.1.3 總體模型的Wilcoxorl秩和檢驗2.1.4 Smirnov檢驗2.2 成對分組設(shè)計下兩種處理方法的比較2.2.1 符號檢驗2.2.2 Wilcoxon符號秩檢驗2.2.3 分組設(shè)計下兩處理方法比較的總體模型2.3 多種處理方法比較的Kruskal-Wallis檢驗2.3.1 多種處理方法比較中秩的定義及Kruskal-Wallis統(tǒng)計量2.3.2 Kruskal_Wallis統(tǒng)計量的零分布2.4 分組設(shè)計下多種處理方法的比較2.4.1 分組設(shè)計下秩的定義及其零分布2.4.2 Friedman檢驗2.4.3 改進的Friedman檢驗習(xí)題第3章 回歸分析3.1 線性回歸模型3.1.1 線性回歸模型及其矩陣表示3.1.2 口及a2的估計3.1.3 有關(guān)的統(tǒng)計推斷3.2 逐步回歸法3.3 Logistic回歸模型3.3.1 線性Logistic回歸模型3.3.2 參數(shù)的最大似然估計與Newton-Raphson送代解法3.3.3 Logistic模型的統(tǒng)計推斷習(xí)題第4章 主成分分析與因子分析4.1 主成分分析4.1.1 引言4.1.2 總體主成分4.1.3 樣本主成分4.2 因子分析4.2.1 引言4.2.2 正交因子模型4.2.3 參數(shù)估計方法4.2.4 主成分估計法的具體步驟4.2.5 方差最大的正交旋轉(zhuǎn)4.2.6 因子得分習(xí)題第5章 判別分析5.1 距離判別5.1.1 判別分析的基本思想及意義5.1.2 兩個總體的距離判別5.1.3 判別準則的評價5.1.4 多個總體的距離判別5.2 Bayes判別5.2.1 Bayes判別的基本思想5.2.2 兩個總體的Bayes判別5.2.3 多個總體的Bayes判別5.2.4 逐步判別簡介習(xí)題第6章 聚類分析6.1 距離與相似系數(shù)6.1.1 聚類分析的基本思想及意義6.1.2 樣品間的相似性度量——距離6.1.3 變量間的相似性度量——相似系數(shù)6.2 譜系聚類法6.2.1 類間距離6.2.2 類間距離的遞推公式6.2.3 譜系聚類法的步驟6.2.4 變量聚類6.3 快速聚類法6.3.1 快速聚類法的步驟6.3.2 用Lm距離進行快速聚類習(xí)題第7章 時間序列分析7.1 平穩(wěn)時間序列7.1.1 時間序列分析及其意義7.1.2 隨機過程概念及其數(shù)字特征7.1.3 平穩(wěn)時間序列與平穩(wěn)隨機過程7.1.4 平穩(wěn)性檢驗及自協(xié)方差函數(shù)、自相關(guān)函數(shù)的估計7.2 ARMA時間序列及其特性7.2.1 ARMA時間序列的定義7.2.2 ARMA序列的平穩(wěn)性與可逆性7.2.3 ARMA序列的相關(guān)特性7.3 ARMA時間序列的建模與預(yù)報7.3.1 ARMA序列參數(shù)的矩估計7.3.2 ARMA序列參數(shù)的精估計7.3.3 ARMA模型的定階與考核7.3.4 平穩(wěn)線性最小均方預(yù)報7.3.5 ARMA序列的預(yù)報7.4 ARIMA序列與季節(jié)性序列7.4.1 ARIMA序列及其預(yù)報7.4.2 季節(jié)性序列及其預(yù)報習(xí)題第8章 常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS過程簡介8.1 SAS系統(tǒng)簡介8.1.1 建立SAS數(shù)據(jù)集8.1.2 利用已有的SAS數(shù)據(jù)集建立新的SAS數(shù)據(jù)集8.1.3 SAS系統(tǒng)的數(shù)學(xué)運算符號及常用的SAS函數(shù)8.1.4 邏輯語句與循環(huán)語句8.2 常用數(shù)據(jù)分析方法的SAS過程8.2.1 幾種描述性統(tǒng)計分析的SAS過程8.2.2 非參數(shù)秩方法的SAS過程8.2.3 回歸分析的SAS過程8.2.4 主成分分析與因子分析的SAS過程8.2.5 判別分析的SAS過程8.2.6 聚類分析的SAS過程8.2.7 時間序列分析的SAS過程——PROCARIMA過程8.2.8 SAS系統(tǒng)的矩陣運算——PROCIML過程簡介主要參考文獻

章節(jié)摘錄

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