Народные статистические данные Статистический анализ Технический учебник Excel SAS R JMP SPSS Программное обеспечение операция приложения навыки книги Анализ данных Статистический принцип Статистические методы
Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.
Описание товара
| Народная статистика | ||
 | Ценообразование | 69.00 |
| Издатель | Электронная промышленная пресса | |
| Версия | Первое издание | |
| Опубликованная дата | Январь 2018 года | |
| формат | 16 | |
| автор | Фенг Гошуан | |
| Украсить | Пинглуо | |
| Количество страниц | 0 | |
| Число слов | 0 | |
Кодирование ISBN | 9787121335181 | |
  Если книга не имеет собственной точки зрения автора, но является лишь стопкой 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.).
Оглавление
Глава 1
Глава 1 зачем изучать статистику 2
1.1 Каково использование статистической науки 3
1.2 Статистика жизни в жизни 4
1.3 Как изучить статистику 4
Глава 2  мутация—— основание существования 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—— поговорить о распределении вероятностей 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” нормальное распределение 23
3.5 Несколько часто используемых распределений—— T Distribution,Χ 2 Распределение, F Распределение 28
Глава 4  размышления о статистическом типе данных 35
4.1 Является ли данные подсчеты равны данным классификации? 36
4.2 - это подсчет данных, анализируя метод непрерывных данных 37
4.3 Как определить расстройство и порядок в данных классификации 38
4.4 Когда необходимо преобразовать непрерывную информацию в классифицированную информацию 39
4.5 Как сгруппировать непрерывную информацию—— различные способы найти значение отсечения 41
4.6 Что такое виртуальная переменная/глупая переменная 47
номер 5  Глава как правильно отобразить данные 52
5,1 средний и медиана—— вы были средним? 53
5.2 Нашел разницу и стандартное отклонение—— измерение мутации 54
5.3 Свобода—— сколько у вас бесплатных занятий 56
5,4 процента—— Относительное положение процентного измерения относительно 57
5.5 Как сравнить яблоки и апельсины—— используйте z Значение веса относительное положение 59
5.6 В отчете по пожилым расследованию 100 -летнего пожилых людей говорится:—— поговорите о пропорции и скорости 61
5.7 Как правильно показать процент в статье 63
Глава 6 найдите пропавших спортсменов—&Mdash; Central Limited теорема 64
6.1 Центр ограничен статистикой выборки, а не исходными данными 65
6.2 Объем выборки больше 30? 67
Глава 7 от“ дамы пробуют чай&Мысли о гипотетической инспекции rdquo; Zhongluan 70
7.1 История дегустации чая дамского чая 70
7.2 Нулевые фальшивые и подготовленные предположения. 72
7.3 Предположим, два типа ошибок в проверке 73
7.4 Значение значения р 76
7,5 Почему значение p меньше 0,05 (вместо 0,02)? 78
7.6 Почему две группы должны быть установлены в нулевой поддельной, а не в двух группах, а не в двух группах 79
Глава 8  оценка параметров—— листья падают и знают осень 81
8.1 Оценка .81
8.2 Первичная оценка Drofer 82
8.3 Подобная оценка 84
8.4 Байесовская оценка 86
Глава 9  оценка интервала лечения—&Mdash; дайте оценки для какой -то места 88
9.1 Теоретическое и практическое значение доверительного интервала 88
9.2 Взаимосвязь между доверительным интервалом и значением P 90
9.3 Используйте стандарты, чтобы неверно истолковать интервал буквы 91
9.4 Используйте метод начальной загрузки для оценки интервала букв. 92
Глава 2 Практическая статья
Глава 10  метод общей статистики большой разговор 98
10.1 Общая линейная модель—— различный анализ и единство линейной регрессии 99
10.2 В целом линейная модель—— единство линейной регрессии и логистического возврата 103
10.3 В целом может добавить модели—&Mdash; отряд“ линейный” сдержанность 107
10.4 Модель с несколькими уровнями—— перерыв“ независимость” условия 112
10.5 модель структурного уравнения—— от одноразового эффекта до больших причин 119
Глава 11  популярность и выступления .127
11.1 Используйте методы статистической проверки для оценки нормальности 127
11.2 Используйте описанный метод для оценки нормальности 130
11.3 Основанное суждение в дисперсии в анализе дисперсии .133
11.4 Понять дисперсию линейной регрессии 135
Глава 12 test—— сравнение не только двух групп .138
12.1 Понять тест T с другого угла 138
12.2 Как правильно применить тест Т 140
12.3 T тест для проверки коэффициента регрессии 141
12.4 Оборудование T -теста—&Mdash; Wilcoxon nong и тест 142
Глава 13  анализ формул и разложение мутации 145
13.1 Идея разложения мутации в анализе дисперсии 145
13.2 Почему есть анализ дисперсии в регрессионном анализе 147
13.3 Анализ дисперсии железа, экспериментальная конструкция проточной воды 148
13.4 Почему два или два сравнения после анализа 152
13.5 Предложения по выбору для множественных методов сравнения 154
13.6 Вам нужно сделать два или два сравнения во всех нескольких группах—— также говорят о фиксированных эффектах и случайных эффектах 164
13.7. Повторяясь измерение квадратной дисперсионной анализа подробное объяснение 166
13.8 Замена основанного дифференциального анализа—— Крускал-Уоллис Ранг и Тест 176
13.9 Несколько групп и два метода сравнения после тестирования 178
Глава 14  Bayfoli Inspection——&LDQUO” может не путешествовать по всему миру 181
14.1. Проверка, принадлежащая государству, на сравнительные мысли между группами классифицированных данных 181
14.2 Колода используется для соответствия суперэпустяционной оценке—— начните с закона Харди-Ваййнберга 184
14.3 как аналогичное соотношение&Чи; 2, m-h&хи; 2. коррекция&Чи; 2 и тест точности Фишера 186
14.4 Информация об уровне может быть проверена с палубой 191
14.5 два сравнения для тестирования 193
14.6 Тест трендов на кокран-религации 194
14.7 Как назначение переменных классификации влияет на результаты анализа 196
Глава 15  Тест на анализ и согласованность 200
15.1 Congxiefang к линейному коэффициенту корреляции 200
15.2 Линейный коэффициент корреляции и его доверительный интервал 203
15.3 Как сравнить разницу между двумя линейными фазами? 206
15.4 Коэффициент корреляции классифицированных данных 207
15.5 Коэффициент корреляции на основе ранга 210
15.6 Несколько ловушек в связанном анализе 213
15.7 Используйте индикаторы ICC и CCC, чтобы судить о последовательности 215
15.8 Используйте диаграмму Бланда-Альтмана, чтобы судить о последовательности 218
15.9 Применение теста каппа в постоянном анализе 219
Глава 16  линейная регрессия и ее идеи анализа .222
16.1 Остаток—— 223
16.2 Правильное понимание коэффициента регрессии 226
16.3 Тест на коэффициент возврата VS тест модели 227
16.4 Диапазон прогнозирования интервала самооценки против индивидуального 228
16.5 Постепенно возвращение к переменной скрининга ненадежна—— разговор о стратегиях переменного скрининга 230
16.6 Как оценить, хороша ли модель или плохая—— идеи перекрестных вебителей 237
16.7 Условия применения для линейной регрессии—— могут ли ваши данные вернуться линейно? 240
16.8 Как иметь дело с неположительным государством—— трансформация Box-Cox 247
16.9 Как иметь дело с нелинейностью—&Mdash; трансформация Box-Tidwell 248
16.10 Что делать, если разница не равномерна—— взвешенный маленький 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 аномальными 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
  Feng Gooshuang, окончивший Пекинский университет, имеет более десятка данных статистического анализа данных. В основном он хорошо подходит для различных регрессионных анализов, независимого анализа данных, моделирования анализа лекарств, технологии интеллектуального анализа, управления данными и статистического анализа в новом лекарственные клинические испытания.Опытный в программном обеспечении SAS, помогая проектам и статистическому анализу, проведенным больницами в клинических или медицинских исследованиях.
Статистические специалисты, персонал, заинтересованные в статистике, персонал, которым нужна статистика на работе, человек, который хочет изучать статистику и не знает, как учиться.Аналитики данных.