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| 編輯推薦： |
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本书对数理统计学的基础与核心内容进行了详细而全面的讲解，编者由浅入深、叙述严谨、分析透彻，理论推导在不是特别复杂的情况下能证则证，实例求解在手工计算的基础上给出了SPSS和Python的对照实现方法，力图通过一题多解使读者开拓思路、加深印象，不仅能够知其然，还能知其所以然。本书各章后都附有相应的习题，方便读者通过完成习题来巩固所学知识。书末附有本书的数据和代码资源，读者可自行下载。本书可作为非数学类专业本科高年级学生的选修课教材或作为非数学类专业硕士研究生的数理统计教材，也可作为数理统计应用工作者的参考书籍。
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| 內容簡介： |
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本书在介绍实用统计学基本概念、基础理论、基本问题处理方法的基础上，分别在SPSS 和Python 上对照处理实用统计问题。本书内容共分为9 章，涵盖了概率论基础、统计学基本概念、参数估计、参数假设检验、回归分析、方差分析与协方差分析、非参数假设检验、相关与秩相关分析、分类数据分析。本书可作为非数学类专业本科高年级学生的选修课教材或作为非数学类专业硕士研究生的数理统计教材，也可作为数理统计应用工作者的参考书籍。
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| 關於作者： |
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庄纪林---------------------------- 庄纪林，副研究馆员，北京大学力学与工程科学系学士，北京大学信息科学技术学院硕士。现就职于北京大学图书馆项目管理中心，曾任中国高等教育文献保障系统管理中心系统部主任、数据部副主任等职。参与过211工程、国家社科基金等多项课题。
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| 目錄：
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目录
第1章 概率论基础……………………………………………………………………… 1
1.1 随机事件与概率…………………………………………………………………… 1
1.2 随机变量及其分布………………………………………………………………… 4
1.3 随机变量的数字特征……………………………………………………………… 14
1.4 正态分布…………………………………………………………………………… 22
1.5 概率论基础的Python实现………………………………………………………… 26
第2章 统计学基本概念………………………………………………………………… 34
2.1 基本概念…………………………………………………………………………… 34
2.2 统计量……………………………………………………………………………… 35
2.3 抽样分布…………………………………………………………………………… 41
2.4 描述统计的SPSS与Python实现…………………………………………………… 52
第3章 参数估计………………………………………………………………………… 85
3.1 参数的点估计……………………………………………………………………… 85
3.2 点估计量的评选标准……………………………………………………………… 93
3.3 参数的区间估计…………………………………………………………………… 96
3.4 单个正态总体参数的区间估计…………………………………………………… 98
3.5 两个正态总体参数的区间估计………………………………………………… 101
3.6 单侧置信区间…………………………………………………………………… 104
3.7 一般总体参数的区间估计………………………………………………………… 107
3.8 参数估计的SPSS与Python实现………………………………………………… 109
第4章 参数假设检验………………………………………………………………… 121
4.1 参数假设检验的基本概念………………………………………………………… 121
4.2 单个正态总体未知参数的假设检验……………………………………………… 130
4.3 两个相互独立的正态总体未知参数的假设检验……………………………… 136
4.4 基于成对数据的假设检验………………………………………………………… 142
4.5 指数分布参数的假设检验………………………………………………………… 143
4.6 比率p的假设检验………………………………………………………………… 145
4.7 OC曲线、功效函数以及样本容量的选取……………………………………… 149
4.8 参数假设检验的SPSS与Python实现…………………………………………… 155
第5章 回归分析……………………………………………………………………… 173
5.1 一元线性回归分析………………………………………………………………… 174
5.2 多元线性回归分析………………………………………………………………… 191
5.3 可化为线性回归问题的非线性回归问题………………………………………… 208
5.4 回归分析的SPSS与Python实现………………………………………………… 217
第6章 方差分析与协方差分析……………………………………………………… 247
6.1 单因素试验的方差分析…………………………………………………………… 247
6.2 方差齐性检验……………………………………………………………………… 258
6.3 双因素试验的方差分析…………………………………………………………… 261
6.4 单因素单协变量试验的协方差分析……………………………………………… 271
6.5 方差分析与协方差分析的SPSS与Python实现………………………………… 284
第7章 非参数假设检验……………………………………………………………… 305
7.1 单样本位置检验…………………………………………………………………… 305
7.2 两独立样本位置检验……………………………………………………………… 315
7.3 多样本位置检验…………………………………………………………………… 330
7.4 尺度检验…………………………………………………………………………… 340
7.5 非参数假设检验的SPSS与Python实现………………………………………… 350
第8章 相关与秩相关分析…………………………………………………………… 368
8.1 相关关系与散点图………………………………………………………………… 368
8.2 Pearson相关………………………………………………………………………… 370
8.3 复相关……………………………………………………………………………… 372
8.4 偏相关……………………………………………………………………………… 376
8.5 点二列相关………………………………………………………………………… 379
8.6 Spearman秩相关…………………………………………………………………… 382
8.7 Kendall秩相关……………………………………………………………………… 387
8.8 Kendall协同系数…………………………………………………………………… 392
8.9 相关与秩相关分析的SPSS与Python实现……………………………………… 395
第9章 分类数据分析………………………………………………………………… 406
9.1 单一分类变量的χ2检验…………………………………………………………… 406
9.2 两个分类变量的χ2独立性检验…………………………………………………… 408
9.3 2×2列联表的Fisher精确检验…………………………………………………… 417
9.4 成对样本列联表的一致性检验…………………………………………………… 420
9.5 分类数据分析的SPSS与Python实现…………………………………………… 428
参考文献………………………………………………………………………………… 452
附录……………………………………………………………………………………… 453
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