Народная статистика Spot, Feng Guo Статистический анализ Статистический анализ Excel SAS R JMP SPSS Программное обеспечение.
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|
|
|
Если книга не имеет собственной точки зрения автора, а только стопку знаний, то такие книги не имеют большой ценности.Особенно в текущую эпоху разработанных сетей почти любые концепции и точки знаний можно найти из Интернета.Но одно трудно выяснить, то есть идеи и взгляды статистического анализа.Например, вы можете легко найти линейную регрессию в Интернете, но вы не можете узнать, что&LDQUO&Rdquo; Анализ линейного регрессии, вы все еще не знаете, как анализировать, когда встречаете фактические данные.В «местной статистике» вы можете получить эти идеи и мнения.Хотя эти взгляды не обязательно признаются всеми, согласно моему многолетнему опыту анализа, они обычно работают на практике.«Народная статистика» сжимает понимание автора статистического анализа на протяжении многих лет. Введение различных методов принимает новую концепцию и идеи. Это больше не является самим методом введения, а в попытке объяснить связи между различными методами .; Нет. Дольше метод введения для расчета результатов, но попытайтесь объяснить мысли, стоящие за методом.Конечно, эта книга также обеспечивает работу, как достичь результатов (с участием Excel, SAS, R, JMP, SPSS и т. Д.).
  Глава 1 Основная глава 1 Зачем изучать статистику 2 1.1 Каковы использование статистики? 3 1.2 Жизненные события - статистика 4 1.3 Как изучить статистику Главу 2—— Статистический фонд 6 2.1 Случайная и мутация 6 2.2 Победа Трампа и Рузвельта—— Обследование отбора проб не является надежным 8 2.3 Какова ошибка выборки 9 Глава 3 Как долго Гозин может поддержать внутреннюю силу Гозина?—— распределение вероятностей разговора 11 3.1 Народное понимание кумулятивного распределения и плотности вероятности 12 посещений
Глава 1
Глава 1 Зачем изучать статистику 2
1.1 Каково использование статистической науки 3
1.2 Жизнь статистична 4
1.3 Как изучить статистику 4
Глава 2 Мутация—— Фонд статистики 6
2.1 Случайная и мутация 6
2.2 Победа между Трампом и Рузвельтом—— обследование отбора проб не является надежным 8
2.3 Что такое ошибка выборки 9
Глава 3 Как долго может поддержать внутреннюю силу Го Цзина—— разговорная вероятность распределения 11
3.1 Народное понимание кумулятивного распределения и плотности вероятности 12
3.2 Выживание или смерть?это проблема—&Mdash; используйте распределение Weibul, чтобы найти закон выживания 16
3.3 SARS в 2003 году—— Используйте логистическое распределение для изучения закона эпидемии заболевания 20
3.4“ обычный” популярное распространение 23
3.5 Несколько часто используемых распределений—— T Distribution,Χ 2 Распределение, F Distribution 28
Глава 4 Размышления о статистических данных Тип 35
4.1 Подсчет данных равен классификационным материалам 36?
4.2. Можно ли анализировать данные подсчета методом непрерывных данных 37
4.3 Как определить расстройство и порядок в данных классификации 38
4.4 Когда необходимо преобразовать непрерывную информацию в информацию о классификации 39
4.5 Как сгруппировать непрерывную информацию—— различные способы найти отсечение значения 41
4.6 Что такое виртуальная переменная/глупая переменная 47
Глава 5 Как правильно отобразить данные 52
5,1 средний и медиана—&Mdash; вы были в среднем 53?
5.2 Нашел разницу и стандартное отклонение—&Mdash; Mutant Stering 54
5.3 Свобода—&Mdash; сколько у вас бесплатной активности 56
5,4 процента—— Использование процентного измерения относительное положение 57
5.5 Как сравнить яблоки и апельсины——
5.6 В отчете по пожилым расследованию 100 -летнего пожилых людей говорится:—— поговорите о пропорции и скорости 61
5.7 Как правильно отобразить процентный процент в статье 63
Глава 6 Ищу пропавших спортсменов—&Mdash; Center Limited Теорема 64
6.1 Центр ограничен статистикой выборки, а не исходными данными 65
6.2 Объем выборки больше 30? Это нормальное распределение 67?
Глава 7“ дамы пробуют чай&Rdquo; Корпус предполагает мысль о проверке 70
7.1 Женский тест на чай 70
7.2 Нулевые фальшивые и подготовленные предположения. 72
7.3 Предположим, два типа ошибок в тесте 73
7.4 Значение значения P 76
7,5 Почему значение p меньше 0,05 (вместо 0,02)?
7.6 Почему две группы должны быть установлены в нулевой поддельной вместо двух групп и не равны 79
Глава 8 Оценка параметров—— Yita Falls и знает Qiu 81
8.1 Оценка .81
8.2 *Оценка первичной Троицы 82
8.3 *Аналогичная оценка 84
8.4 Байесовская оценка 86
Глава 9 Оценка лечения—— дайте оценку комнаты 88
9.1 Теоретическое и практическое значение доверительного интервала 88
9.2 Взаимосвязь между доверительным интервалом и значением P 90
9.3 Используйте стандарты для ошибки буквы 91
9.4 Используйте метод начальной загрузки для оценки интервала букв. 92
Глава 2 Практическая статья
Глава 10 Общий метод статистики Большой большой 98
10.1 Общая линейная модель—— Основанный анализ и линейная регрессия Unified 99
10.2 В целом линейная модель—— Lianlian return и логистическое возвращение Unified 103
10.3 В целом может добавить модели—&Mdash; отряд“ линейный” связывание 107
10.4 Модель с несколькими уровнями—— перерыв“ независимость&Rdquo; условие 112
10.5 модель структурного уравнения——
ГЛАВА 11 Популярность и основанное разнообразие .127
11.1 Используйте метод статистической проверки для оценки нормального состояния 127
11.2 Используйте метод описания для оценки нормального состояния 130
11.3 Основание дисперсионного анализа анализа дисперсии .133
11.4 Понять дисперсию линейной регрессии.
ГЛАВА 12 T Тест—— не только сравнение двух групп .138
12.1 Понять тест T с другого угла
12.2 Как правильно применить T -тест 140
12.3 Т -тест на тест коэффициента регрессии 141
12.4 Оборудование T -теста—&Mdash; Wilcoxon nong and test 142
Глава 13 Основанный анализ и разложение 145
13.1 Идея разложения мутации в анализе дисперсии 145
13.2 Почему есть дисперсионный анализ в регрессионном анализе 147
13.3 Анализ дисперсии железа, экспериментальный дизайн проточной воды 148
13.4 Почему два или два сравнения после анализа дисперсии 152
13.5 Выбор множества сравнительных методов 154
13.6 Вам нужно сделать два или два сравнения во всех нескольких группах—— поговорите о фиксированном эффекте и случайном эффекте 164
13.7 Повторяясь измерение анализа квадратной дисперсии. Подробности 166
13.8 Замена основанного дифференциального анализа—— Крускал-Уоллис Ранг и Тест 176
13.9 Многочисленные группы рангов и двух методов сравнения 178
Глава 14 Инспекция Stanfolt——&LDQUO&Rdquo; может не путешествовать по всему миру 181
14.1. Постоянная государственная проверка используется в сравнительной мысли между классифицированными группами данных 181
14.2 Колода используется для соответствия суперэпустяционной оценке—— начните с закона Харди-Ваййнберга
14.3 как аналогичное соотношение&Чи; 2, m-h&хи; 2. коррекция&Чи; 2 и Фишер Точный тест 186
14.4 Данные уровня могут быть осмотрены картой 191
14.5. Два сравнения двух или двух сравнений в карточной стороне
14.6 Тест Тенденции Cochran-Rentage 194
14.7 Как назначение переменных классификации влияет на результаты анализа 196
Глава 15 Связанный анализ и тест согласованности 200
15.1 от Сифанга бедного до линейного коэффициента корреляции 200
15.2 Коэффициент линейной корреляции и его доверительный интервал 203
15.3 Как сравнить взаимосвязь между двумя линейными фазами разных 206? 206
15.4 Коэффициент корреляции данных классификации 207
15.5 Связанный коэффициент на основе ранга 210
15.6 Несколько ловушек в соответствующем анализе 213
15.7 Используйте индикаторы ICC и CCC для оценки согласованности 215
15.8 Используйте диаграмму Бланда-Альтмана, чтобы судить о последовательности 218
15.9 Применение теста каппа в последовательном анализе 219
Глава 16 Линейная регрессия и ее идеи анализа .222
16.1 Остаток—— ключ для определения хорошего или плохого от возврата модели 223
16.2 Правильное понимание коэффициента регрессии 226
16.3 Тест коэффициента возврата VS Test 227
16.4 Диапазон прогнозирования интервала самооценки по сравнению с индивидуумом среднего значения 228
16.5 Постепенно возвращение к переменной скрининга ненадежна—— разговор о стратегии переменного скрининга 230
16.6 Как оценить, хороша ли модель или плохая—— идеи по пересечению 237
16.7 Условия применения для линейной регрессии—&Mdash; могут ли ваши данные восстановить линейно 240? 240
16.8 Как иметь дело с неположительным государством—&Mdash; Box-Cox преобразует 247
16.9 Как иметь дело с нелинейностью—— Box-Tidwell изменение 248
16.10 Что делать, если разница не равномерна—— взвешен*Первичный второй метод 250
16.11 Что мне делать, если результат является ненормальным, когда общая линейность вызвана—&Mdash; Ling return, Lasso return .254
16.12 обнаружил, что ненормальное значение должно быть удалено?—— поговорите о нескольких методах, чтобы справиться с ненормальными ценностями .260
16.13 Как справиться с недостающей ценностью—— он удален или заполнен 268
16.14. Атипичный случай не -учебника—— комплексный анализ линейной регрессии 276 показывает всю информацию