目录
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内容简介
前 言
第1章 数理统计学概述
1.1 数理统计学简介
1.2 数理统计学的发展历史
1.3 数理统计学的研究步骤
1.4 数理统计学的应用领域
1.5 数理统计学中的应用数理统计
1.5.1 应用数理统计课程的特点
1.5.2 应用数理统计中常用的软件
习 题 1
第2章 数据与数据的获取
2.1 总体、个体、变量与数据
2.2 数据类型
2.2.1 数据测度的分类
2.2.2 不同测度类型数据的用途特点
*2.3 获得数据的抽样方法、调查方法与问卷设计方法
2.3.1 常用的抽样方法
2.3.2 常用的调查方法
2.3.3 问卷设计方法
习 题 2
第3章 SPSS概述和样本数据的描述统计分析
3.1 使用SPSS的基础知识
3.1.1 SPSS的启动与退出
3.1.2 定义变量
3.1.3 输入数据
3.1.4 保存数据
3.1.5 读入数据
3.1.6 编辑数据
3.1.7 生成新变量
3.1.8 合并数据文件
3.2 样本数据的基本特征分析：集中趋势的统计量
3.2.1 SPSS的频率模块
3.2.2 数据的集中趋势测度值的计算方法
3.3 样本数据的离散特征分析
3.3.1 SPSS操作示例
3.3.2 对样本数据离散特征的描述
3.4 样本数据特征的图形表示
3.4.1 散点图
3.4.2 表示频数和频率的饼图与条形图
3.4.3 表示刻度级数据的茎叶图、直方图
3.4.4 样本数据的综合表达：箱形图
习 题 3
第4章 分布与参数估计
4.1 统计量与统计量的分布
4.1.1 统计量的定义
4.1.2 基于标准正态分布的几个重要统计量的分布
4.1.3 基于一般正态分布的几个重要统计量的分布
4.2 参数估计：点估计
4.2.1 SPSS的点估计示例
4.2.2 点估计与判断点估计的优劣标准
4.3 参数估计：区间估计
4.3.1 SPSS的区间估计示例
4.3.2 区间估计的理论分析
4.4 样本容量的确定
习 题 4
第5章 参数假设检验
5.1 基本概念
5.1.1 假设检验的研究问题
5.1.2 假设检验的思路
5.2 情况一：单样本Z检验
5.2.1 双尾单样本Z检验
5.2.2 单尾单样本Z检验
5.3 情况二和情况三：单样本t检验、方差的检验
5.3.1 SPSS的单尾单样本t检验示例
5.3.2 单尾单样本t检验的理论解释
5.3.3 期望未知对正态总体方差的假设检验
5.4 情况四～情况七：独立样本t检验
5.4.1 SPSS的独立样本t检验示例
5.4.2 两个正态总体的独立样本t检验的理论分析
5.5 情况八：配对样本t检验、大样本检验、0-1总体检验
5.5.1 配对样本t检验
5.5.2 大样本检验
5.5.3 0-1总体检验
习 题 5
第6章 方差分析
6.1 单因素方差分析
6.1.1 单因素方差分析问题引入
6.1.2 单因素方差分析的原理
6.1.3 单因素方差分析的SPSS操作
6.2 无重复试验的双因素方差分析
6.2.1 无重复实验的双因素方差分析问题引入
6.2.2 无重复双因素方差分析算法的步骤
6.3 有重复试验的双因素方差分析
6.3.1 有重复试验的双因素方差分析问题引入
6.3.2 有重复双因素方差分析算法的步骤
习 题 6
第7章 相关分析
7.1 相关分析的概念
7.1.1 相关系数的种类
7.1.2 散点图
7.1.3 相关强度的表达
7.2 简单线性相关
7.2.1 简单线性相关问题引入
7.2.2 线性相关分析的原理
7.2.3 线性相关分析的SPSS操作
7.3 偏相关
7.3.1 偏相关问题引入
7.3.2 偏相关分析的算法步骤
7.4 等级相关
7.4.1 等级相关问题引入
7.4.2 等级相关分析的算法步骤
7.5 非线性相关
7.5.1 非线性相关问题引入
7.5.2 非线性相关分析的算法步骤
7.6 至少有一个变量是二值名义级的相关
7.6.1 问题引入
7.6.2 算法原理
习 题 7
第8章 回归分析
8.1 输入式线性回归
8.1.1 输入式线性回归问题引入
8.1.2 定义
8.1.3 拟合优度的度量
8.1.4 两个假设检验
8.2 逐步回归
8.2.1 逐步回归问题引入
8.2.2 逐步回归的原理
8.3 线性回归中的虚拟解释变量问题
8.3.1 虚拟解释变量问题引入
8.3.2 解释变量是虚拟解释变量的情况
8.3.3 解释变量是顺序级变量的情况
8.4 曲线回归与SPSS应用
习 题 8
参考文献