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出版时间:2015年7月

出版社:中国人民大学出版社

以下为《复杂数据统计方法——基于R的应用(第三版)》的配套数字资源,这些资源在您购买图书后将免费附送给您:
  • 中国人民大学出版社
  • 9787300215945
  • 56910
  • 0045168745-3
  • 16开
  • 2015年7月
  • 385
  • 理学
  • 统计学
  • C819
  • 统计、经管
  • 研究生、本科
内容简介
吴喜之编著的《复杂数据统计方法--基于R的应用(第3版高等院校研究生用书)》自面世以来,得到了广大读者的支持和鼓励。第三版根据需要做了一些修正、改动及增补,在第七章补充了Granger因果检验,增加了非线性时间序列一节。本书读者对象包括统计学、应用统计学、经济学、数学、应用数学、精算、环境、计量经济学、生物医学等专业的本科生、硕士及博士生,各领域的教师和实际工作者。
本书对第二版做了相当大的增补,并且重新安排了章节。除了对前两版中发现的错误做出改正之外,主要增加了贝叶斯网络、定序变量的比例优势模型、调查问卷的垃圾比例计算等内容。总共增加将近三分之一的篇幅。和第二版一样,第三版的排版是笔者通过LaTeX{}软件实现的。
目录

前言


第一章  引言


  1.1  作为科学的统计


  1.2  数据分析的实践


  1.3  数据的形式以及可能用到的模型


    1.3.1  横截面数据:因变量为实轴上的数量变量


    1.3.2  横截面数据:因变量为分类变量、频数或定序变量


    1.3.3  纵向数据、多水平数据、面板数据、重复观测数据


    1.3.4  多元数据各变量之间的关系:多元分析


    1.3.5  抽样调查数据中垃圾比例的计算


    1.3.6  路径模型/结构方程模型


    1.3.7  贝叶斯网络


    1.3.8  多元时间序列数据


  1.4  R软件入门


    1.4.1  简介


    1.4.2  安装和运行小贴士


    1.4.3  动手


  1.5  国内统计教学(课本)的若干误区


    1.5.1  假设检验的误区:不能拒绝就接受


    1.5.2  假设检验的误区:p值小于0.05就显著


    1.5.3  置信区间的误区


    1.5.4  最小二乘线性回归中的误区


    1.5.5  样本量是多少才算大样本


……


第二章  横截面数据回归:经典方法


第三章  横截面数据回归:及其学习方法


第四章  横截面数据分裂:经典方法


第五章  横截面数据分裂:及其学习方法


第六章  横截面数据:计数或有序因变量


第七章  纵向数据(多水品模型、面板数据)


第八章  多远分析


第九章  多远数据的关联规则分析


第十章  调查数据中垃圾比例的计算


第十一章  路径建模(结构方程建模)数据的PLS分析


第十二章  贝叶斯网络


第十三章  多元时间序列数据


附录  练习:熟练使用R软件


参考文献