章节目录
第一章 引言 §1.1 什么是科学方法? §1.2 统计是什么? §1.3 学习统计需要的基础知识和技能 §1.4 习题 第二章 变量和数据 §2.1 数据和变量概述 §2.2 概率和随机变量 §2.3 数据的收集 §2.4 个体、总体、样本和抽样 §2.5 附录 §2.6 习题 第三章 描述统计学方法 §3.1 制表方法 §3.2 图描述方法 §3.3 用少量汇总数字的描述方法 §3.4 软件的使用 §3.5 习题 第四章 变量的分布 §4.1 和定量变量有关的事件 §4.2 变量的分布 §4.3 离散型变量的分布 4.3.1 二项分布 4.3.2 多项分布 4.3.3 超几何分布 4.3.4 Poisson分布 §4.4 连续型变量的分布 4.4.1 正态分布 4.4.2 总体分位数和尾概率 4.4.3 x2分布 4.4.4 t分布 4.4.5 F分布 4.4.6 均匀分布 §4.5 用小概率事件进行判断 §4.6 抽样分布和中心极限定理 4.6.1样本函数的分布 4.6.2样本均值的性质和中心极限定理 §4.7 变换非正态数据,使其更加接近于正态假定 §4.8 统计量的一些常用函数 §4.9 软件的使用 §4.10 习题 第五章 简单统计推断: 对总体参数的估计 §5.1 点估计 §5.2 区间估计 5.2.1 正态分布总体均值μ的区间估计 5.2.2 两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计 5.2.3 配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的区间估计 5.2.4 总体比例(Bernoulli试验成功概率)p的区间估计 5.2.5 总体比例(Bernoulli试验成功概率)之差p1-p2的区间估计 §5.3 软件的使用 §5.4 习题 第六章 简单统计推断: 总体参数的假设检验 §6.1 假设检验的过程和逻辑 §6.2 正态总体均值的检验 6.2.1 对一个正态总体均值μ的t检验 6.2.2 对两个正态总体均值之差μ1-μ2的t检验 6.2.3 配对正态分布总体均值差μD=μ1-μ2的t检验 §6.3 总体比例(Bernoulli试验成功概率)的检验 6.3.1 一个总体比例p的检验 6.3.2 两个总体比例之差p1-p2的检验 §6.4 关于中位数的非参数检验 6.4.1 非参数检验简介 6.4.2 单样本的关于总体中位数(或总体α分位数)的符号检验 6.4.3 单样本的关于对称总体中位数(总体均值)的Wilcoxon符号秩检验 6.4.4 两独立样本的比较总体中位数的Wilcoxon秩和检验 §6.5 软件的使用 §6.6 习题 第七章 变量之间的关系 §7.1 定性变量之间的相关 7.1.1 列联表 7.1.2 两个定性变量相关性的x2检验 §7.2 定量变量之间的相关 7.2.1 定量变量之间关系的描述 7.2.2 定量变量之间相关的概念 7.2.3 Pearson线性相关系数及相关的检验 7.2.4 Kendallτ相关系数 7.2.5 Spearman秩相关系数 §7.3 软件的使用 §7.4 习题 第八章 经典回归和分类 §8.1 回归和分类概述 8.1.1 “黑匣子”说法 8.1.2 试图破解“黑匣子”的实践 8.1.3 回归和分类的区别 §8.2 线性回归模型 8.2.1 因变量和自变量均为数量型变量的线性回归模型 8.2.2 因变量是数量变量,而自变量包含分类变量的线性回归模型 §8.3 Logistic回归 §8.4 判别分析 §8.5 软件的使用 §8.6 习题 第九章 现代回归和分类: 数据挖掘所用的方法 §9.1 决策树: 分类树和回归树 9.1.1 分类树 9.1.2 回归树 §9.2 组合方法: adaboost、bagging和随机森林 9.2.1 为什么组合? 9.2.2 Adaboost 9.2.3 Bagging 9.2.4 随机森林 §9.3 最近邻方法 §9.4 人工神经网络 §9.5 习题
内容简介
《统计学:从概念到数据分析》主要介绍了概率基础、统计的基本概念、描述性统计、估计、假设检验、回归与分类等内容,同时介绍了决策树、神经网络和随机森林等组合方法以及如何用R、SPSS、SAS等软件来实现相应的计算目标。
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热门评论
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山雀窝的评论统计学太恐怖了,看文献的时候我都带着有色眼镜看这些数据。换个统计方法数据好看不少啊,啊,这个诱惑抵制起来太难了,就像要在翘臀妹子面前不动声色一样,我…我还是蹲下吧…我…我要坚守底裤
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Jammiuliew的评论Totally從開始到現在一直在思考和強調的就是這個問題,然而這樣的想法很明顯得不到妥協,不過也沒關係,觀點總是有分歧才顯得有價值。 用定義去認識事物的人就更沒什麼可說的了,總是有人樂於活在統計學中。就像對於集體主義的存在,我還是沒辦法不覺得這樣很愚蠢。
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ayame在反古庵望着夜空的彼岸的评论东京20%终单率,也许还幻想着50岁迎接退休的来婚,不是没有个案。不过不幸的统计学数字告诉你们概率为0.0%。诚然终单好处很多,不用带娃,不用管另一半家人,恋爱自由,不用负责任,金钱时间自由。不过最不幸的一点就是老后的丧失感,另外统计学上终单比已婚男性平均寿命短7-15岁。大叔idol脱单了么?
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晴天_time的评论按统计学讲小概率事件是绝对不会多次发生的,所以姐以后一定会顺风顺水,亲么,晚安!
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小魔仙吐槽地的评论社会学的边界模糊到我以为学好它需要历史学心理学统计学经济学甚至基础科学 如何把社会上的人分类 通过复制历史的方法验证规律 迫使我思考的动力并不在于兴趣 而是对卑劣小人的深恶痛绝
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回家种田的Aoko的评论[哆啦A梦吃惊]请问有经济学和统计学的老师直播吗 //@今天三日月改二了吗://@Tokei_整理整顿://@我就是爱小鹿有本事咬我啊:[doge] //@海栗:[doge]//@Esse求人艰不拆:[笑cry] //@我好兴奋啊我好兴奋啊我好兴奋啊:哈哈哈哈哈哈哈网页链接 //@去吻那点燃生命之火的加里奥:hhhhhh求地址!
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Pandayeahdi的评论有直播统计学么[笑cry] //@純良英俊的笑了笑:天哪哈哈哈哈哈你们快去看啊!正在提取公因式呢 //@二次元种草机:收藏地址[笑cry] //@我好兴奋啊我好兴奋啊我好兴奋啊:哈哈哈哈哈哈哈网页链接 //@油井: 看描述就吓死我了
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高兴同学没头脑的评论最近读了点儿统计学基础知识。有本书,名字叫从数字到结论。书名太好了,太喜欢。也不能怪我这么喜欢这书名。整本书读得最明白的部分,就是这书名。
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数据分析精选的评论【贝叶斯是统计学概念还是机器学习?】经常被问起统计学(尤其是统计建模)、机器学习和人工智能的区别。从目标、技术和算法上来说,它们确实有重叠的部分。但困惑不仅来自于这些重叠的部分,而是来自于我们读的那些非科学文章中的时髦用语大杂烩。网页链接
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爱笑的女孩公主的评论发表了博文《深入浅出统计学(7)》十一、总体和样本的估计——进行预测​(1)点估计:样本均值估计总体均值:​估计总体方差:​估计总体的成功比例:​比例的深入浅出统计学(7)
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勋勋奶黄包gg的评论数据会告诉你答案 感觉很多传统文化,我们以为的迷信其实是有很多可取的地方的。古人从海量的事例中总结出答案,虽然无法解释但这就是答案。事实证明它是对的,这大概是古代统计学和数据挖掘的应用吧。所以风水呀,算命呀,中医呀,都是有很多可取的地方的。不能因为你不能解释就觉得人家不对。
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tttt_200703的评论讲真 头一回一门课让我觉得努力学失去很多意义[笑cry][笑cry] BTW我还是会好好学习统计学的[奥特曼][奥特曼]
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魚兒潛水世界199011的评论这个问题我也想到过,但是并没有付诸行动仔细想想并且合理地表达出来,也许这就是这么多年来做得最差劲的地方//Ent_evo: 这不怪统计学,是逻辑和理解,任何信息都需要;何以见得用里程做指标就是错的,时间就是对的?游客会考虑“五小时都能飞到哪里”,对于差旅的人里程才是固定的,时间反而是额外变量
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OhhhhhBilly的评论读了大概八千年总算读完了这本书……传播学好读 经济学心理学有意思 统计学部分读到昏厥(还没读明白) 网页链接
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小裁缝de疯帽zi的评论约约约,明天三个学霸座谈会,时间是个秘密,地点在星爸爸,内容:硕士研究生统计学[笑cry][给力]([向右]其中一个学霸喵星人因为不敢出家门而缺席)[笑cry][笑cry][笑cry][哈哈]
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iris2chen的评论“你什么专业?“ “统计学” “[脸红]我也是,你什么学校” “广商” “[惊恐]我也是!” 吃顿饭居然认识了同校师兄!泪流满面![泪]却也因为这顿饭现在还在赶末班地铁!居然还这么多人![被电]but,今天居然在公司见到帅哥了!虽然男生很多但不在同一层楼见到帅哥真的太稀罕了[笑cry] 乱七八糟的一天
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DuHe_NHK的评论心动时我满脑子统计学图像,不信命,不信缘,好像这些数学曲线也不可信,谁来救我[悲伤]。
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赠赠爱喝阿华田的评论终于把财务预算报销与数理统计学完了,每一天都在进步,要的就是这feel[幽灵][幽灵] 分享单曲谢谢你(@网易云音乐)
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余小囧要瘦瘦哒的评论WB没有统计学意义,免疫组化还要不要做了证明这两个指标有表达啊……感觉好像要好像又不要……不然还是做?
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小蜗牛1123的评论老师在讲着统计学,听见一哥们戴着耳机说,四杀四杀[doge] 晋中·山西医科大(新...