基本介紹
- 書名：探索性數據分析——基於JMP軟體（引進版）
- 譯者：上海財經大學統計與管理學院譯
- ISBN：978-7-5642-1710-5/F.1710
- 定價：￥39.0
- 出版時間：2013-09-01
- 開本：16
- 責任編輯：台嘯天
- 字數：377千字
內容簡介,目錄,
內容簡介
本書原著2010年由美國SAS出版社出版，羅伯特。卡費著，簡體中文版由上海財經大學統計與管理學院集體翻譯。本書是基於統計分析軟體JMP的探索性數據分析。全書收集了豐富的、引人入勝的實際問題，採用真實的數據，提供大量的訓練素材，重在引導學生養成勤于思考的習慣，每章配有案例分析和自測練習，適合作為統計學入門課程的補充教材，並可作為SAS軟體的培訓教材。
目錄
序1
前言1
第一章開始上手：JMP的介紹1
數據分析的目的：描述和推斷1
數據的類型2
打開JMP3
一個簡單的數據表4
紅色三角形7
分析平台——描述性分析9
行狀態11
導出JMP結果至一個word文檔13
保存結果13
退出JMP14
第二章理解數據15
總體、過程和樣本15
代表性和抽樣16
簡單隨機抽樣17
分層抽樣、整群抽樣和複合抽樣18
非隨機抽樣21
橫截面和時間序列抽樣21
研究設計： 實驗、觀測、調查21
實驗數據——一個案例22
觀測數據——一個案例24
調查數據——一個案例25
把數據寫入數據表27
從鍵盤輸入數據27
從Excel檔案中轉移數據至JMP數據表31
案例31
第三章單變數描述33
分布的概念33
變數類型及其分布34
定類變數的分布35
定量變數的分布39
選擇數據表的一部分39
連續型數據直方圖的構建40
利用連結的圖表優勢進行探索性數據分析44
在直方圖中自定義尺度和直條45
莖葉圖45
單變數的匯總統計量46
離群值盒形圖48
案例49
第四章同時描述兩個變數52
2乘2表：二元數據52
共同變化描述：兩個定類變數53
共同變化描述：兩個連續變數58
兩組比較：一個連續變數，一個定類變數61
利用圖形生成器觀察共同變化62
案例64
第五章機率基礎與離散分布68
機率理論與數據分析68
機率理論基礎69
事件的機率70
兩事件之間的關係70
機率賦值71
列聯表及機率71
離散隨機變數：從事件到數值74
三種常見的離散分布74
離散均勻分布75
二項分布76
泊松分布78
用JMP模擬隨機數78
案例81
第六章正態模型84
連續數據與機率84
密度函式85
常態分配87
常態分配的計算87
累積機率分布計算88
逆累積分布計算90
數據正態性檢驗91
正態分位數圖91
模擬常態分配數據94
案例94
第七章抽樣和抽樣分布97
為什麼要抽樣？97
抽樣方法98
使用JMP選擇一個簡單隨機抽樣98
所有可能的樣本：抽樣分布101
樣本變化的程度102
樣本比例的抽樣分布103
從模擬到一般化106
樣本均值的抽樣分布106
中心極限定理109
案例110
第八章單個定類變數的統計推斷113
兩類統計推斷任務113
統計推斷的假設條件114
置信區間115
用JMP實現總體比例的估計115
完整數據情形115
匯總數據情形117
用JMP來進行顯著性檢驗118
關於犯錯的一些說明121
案例121
第九章單個連續變數的統計推斷124
統計推斷的假設條件124
用JMP來估計變數的均值參數125
用JMP來進行顯著性檢驗126
關於P值的進一步討論128
檢驗的功效129
當假設條件不滿足時的修正131
配對問題：單變數、成對測量值132
案例133
第十章連續變數的兩樣本統計推斷136
統計推斷的假設條件136
用JMP實現兩樣本的均值比較137
假定常態分配或者中心極限定理適用137
考慮抽樣加權（可選章節）140
等方差與異方差140
處理非常態分配情形141
用JMP實現兩樣本方差比較143
案例144
第十一章卡方檢驗147
定類變數的進一步推斷147
擬合優度卡方檢驗148
檢驗的假設條件150
關於兩個定類變數的推斷150
再次討論列聯表151
獨立性卡方檢驗152
檢驗的假設條件154
案例154
第十二章方差分析156
檢驗的假設條件156
單因子方差分析157
檢測假設的有效性159
主效應的因子分析161
當條件不滿足時所採用的方法164
兩因子方差分析165
評估假設166
互動作用和主效應167
案例170
第十三章簡單線性回歸174
對二元連續型數據進行線性擬合174
簡單線性回歸模型178
線性179
隨機誤差179
經典線性回歸模型的假設180
回歸結果的解釋180
擬合概述181
失擬181
方差分析182
參數估計和t檢驗182
對非零斜率的假設檢驗183
案例185
第十四章回歸條件和估計189
最小二乘估計的條件189
殘差分析190
線性191
非線性193
影響點193
正態性195
常數方差196
獨立性196
估計197
參數的置信區間198
Y|X的置信區間199
Y|X的預測區間200
案例201
第十五章多元回歸204
多元回歸模型204
可視化多元回歸205
模型擬合206
一個更加複雜的模型209
擬合模型的殘差分析211
共線性212
一個沒有共線性問題的例子213
共線性的例子215
共線性的處理216
評估替代模型217
案例219
第十六章定類（非數值型）和非線性回歸模型222
引言222
二分類自變數223
二分類因變數225
非線性關係227
整體模型檢驗227
參數估計值227
效應似然比檢驗228
二次模型229
對數模型232
案例235
第十七章基本預測技術238
檢驗隨時間變化的趨勢238
平滑方法240
簡單指數平滑241
線性指數平滑（Holt方法）243
Winters方法243
趨勢分析244
自回歸模型245
案例248
第十八章實驗設計的原理251
實驗性和觀察性研究251
實驗設計的目的252
因子，區組，隨機化253
多因子實驗和析因設計253
區組化257
部分析因設計260
回響面設計263
案例266
第十九章質量改進270
過程和變異270
控制圖271
單個觀測值運行圖272
均值控制圖272
比例控制圖278
能力分析280
Pareto圖282
案例283
附錄：數據來源286
簡介286
數據列表及其來源287
後記288
