数据统计分析方法与应用指导.docVIP

数据统计分析方法与应用指导

TOC\o1-2\h\u19909第一章绪论 3

196941.1数据统计分析概述 3

247561.2数据统计分析的重要性 3

284311.2.1提高决策效率 3

119401.2.2优化资源配置 4

63741.2.3提升创新能力 4

256801.2.4预测未来趋势 4

51041.3数据统计分析方法简介 4

32298第二章描述性统计分析 5

20722.1数据整理与清洗 5

134862.1.1数据整理 5

90262.1.2数据清洗 5

164362.2频数分布与图表展示 5

77432.2.1频数分布 5

226952.2.2图表展示 5

46832.3常见统计量度 6

142042.3.1中心趋势度量 6

275182.3.2离散程度度量 6

222432.3.3偏态和峰度 6

26594第三章概率论基础 6

161413.1随机变量及其分布 6

204823.1.1随机变量的定义 6

314723.1.2随机变量的分类 7

156663.1.3随机变量的分布 7

225233.2大数定律与中心极限定理 7

89323.2.1大数定律 7

288183.2.2中心极限定理 7

152923.3概率论的应用实例 7

162083.3.1统计推断 7

164603.3.2风险评估 8

105863.3.3随机模拟 8

15515第四章假设检验 8

82654.1假设检验的基本概念 8

171164.1.1假设检验的定义 8

165064.1.2假设检验的原理 8

279164.1.3假设检验的类型 8

140194.2单样本假设检验 8

277244.2.1单样本t检验 8

206964.2.2单样本卡方检验 9

72134.3双样本假设检验 9

301924.3.1双样本t检验 9

3374.3.2双样本卡方检验 9

29025第五章方差分析 10

56375.1方差分析的基本原理 10

18705.1.1总平方和（SST） 10

73645.1.2组内平方和（SSW） 10

193605.1.3组间平方和（SSB） 10

122295.1.4组内方差与组间方差 10

137865.2单因素方差分析 11

158725.2.1假设检验 11

1435.2.2F检验 11

269575.3多因素方差分析 11

65295.3.1模型建立 11

57725.3.2假设检验 11

203975.3.3F检验 11

184185.3.4交互效应分析 12

5847第六章回归分析 12

232906.1线性回归模型 12

133926.1.1基本概念 12

200956.1.2模型构建 12

18036.1.3参数估计 12

69266.1.4模型检验 12

279656.2多元线性回归 13

139456.2.1基本概念 13

71956.2.2模型构建 13

258916.2.3参数估计 13

88226.2.4模型检验 13

201366.3非线性回归 13

218286.3.1基本概念 13

145396.3.2模型构建 13

75076.3.3参数估计 13

89146.3.4模型检验 14

6077第七章时间序列分析 14

32547.1时间序列的基本概念 14

181327.2时间序列的平稳性分析 14

206827.3时间序列预测方法 15

16292第八章聚类分析 15

276058.1聚类分析概述 15

246308.2常见聚类方法 16

119468.2.1Kmeans聚类 16

156738.2.2层次聚类 16

280948.2.3密度聚类 16

106928.3聚类分析的应用 17

98208.3.1客户细分 17

46828.3.2文本挖掘 17

36678.3.3图像处理 17

276328.3.4基因数据分析 17

272318.3.5社会网络分析 17

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