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环境数据分析 版权信息
- ISBN：9787030586087
- 条形码：9787030586087 ; 978-7-03-058608-7
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
环境数据分析 内容简介
本书介绍环境数据、大数据的概念、数据图形化常用方法，重点讲解连续变量和分类变量的统计描述、环境数据统计假设检验、环境数据参数检验和非参数检验、环境数据方差分析、环境数据相关性分析及回归分析、环境数据多重响应分析、环境数据聚类分析、环境数据判别分析、环境数据主成分分析和因子分析、环境数据时间序列分析、环境数据异常值分析等方法。
环境数据分析 目录
序
前言
第1章 环境数据分析概述
1.1 数据分析
1.2 数据基本类型
1.3 数据前处理
1.4 统计描述
1.4.1 频率分析
1.4.2 描述性分析
1.4.3 集中趋势的描述
1.4.4 离散趋势的描述
1.5 环境数据探索分析
1.6 环境数据图形化分析
1.6.1 条形图
1.6.2 箱图
1.6.3 线图
1.6.4 面积图
1.6.5 饼图
1.6.6 高低图
1.6.7 散点图
1.6.8 误差条形图
1.6.9 直方图
第2章 环境数据分布
2.1 数据总体与样本
2.1.1 总体与样本
2.1.2 样本统计量与总体参数
2.1.3 随机抽样
2.2 抽样分布
2.2.1 样本均值分布
2.2.2 t分布
2.2.3 x2分布
2.2.4 F分布
2.3 参数估计
2.3.1 点估计
2.3.2 置信区间估计
第3章 环境数据分布类型检验
3.1 小概率原理
3.2 统计假设检验基本思想
3.2.1 统计假设检验的基本步骤
3.2.2 统计假设检验的两类错误
3.2.3 双侧检验与单侧检验
3.3 几大分布类型检验
3.3.1 正态分布检验
3.3.2 二项分布检验
3.3.3 卡方检验
3.3.4 游程检验
3.3.5 Z检验
3.3.6 t检验
第4章 环境数据参数检验—t检验
4.1 t检验概述
4.1.1 t检验的概念
4.1.2 t检验的适用条件
4.2 单样本t检验
4.2.1 单样本t检验概述
4.2.2 SPSS分析过程
4.3 两独立样本t检验
4.3.1 两独立样本t检验概述
4.3.2 软件分析过程
4.4 配对样本t检验
4.4.1 配对样本t检验概述
4.4.2 软件分析过程
第5章 环境数据参数检验—方差分析
5.1 方差分析概述
5.1.1 定义和基本概念
5.1.2 基本思想和步骤
5.1.3 ANOVA应用
5.2 单因素方差分析
5.2.1 数学模型
5.2.2 单因素方差分析的进一步分析
5.2.3 单因素方差分析实例
5.3 双因素方差分析
5.3.1 无交互作用的双因素方差分析
5.3.2 有交互作用的双因素方差分析
5.4 多因素方差分析
5.5 重复测量方差分析
5.6 协方差分析
5.7 多元方差分析
5.8 常见试验设计的方差分析
5.8.1 完全随机设计
5.8.2 随机区组设计
5.8.3 配对设计
5.8.4 析因设计
5.8.5 正交设计
第6章 环境数据非参数检验
6.1 单样本非参数检验
6.1.1 二项检验
6.1.2 单样本卡方检验（检验）
6.1.3 K-S检验
6.1.4 游程检验
6.2 两配对样本非参数检验
6.2.1 符号检验
6.2.2 Wilcoxon符号秩检验
6.2.3 McNemer检验
6.3 两独立样本的非参数检验
6.3.1 两独立样本的卡方检验
6.3.2 曼-惠特尼U检验
6.3.3 两独立样本K-S检验
6.3.4 Wald-Wolfowitz游程检验
6.3.5 摩西*反应检验
6.4 多相关样本非参数检验
6.5 多独立样本非参数检验
第7章 环境数据相关分析
7.1 相关分析概述
7.2 相关分析方法
7.2.1 图表相关分析
7.2.2 协方差及协方差矩阵
7.2.3 相关系数
7.3 基于Excel的相关系数计算
7.4 双变量相关分析
7.4.1 双变量相关分析的概述
7.4.2 Pearson相关分析
7.4.3 Spearman等级相关分析
7.4.4 Kendall等级相关分析
7.5 偏相关分析
7.5.1 偏相关分析概述
7.5.2 偏相关分析的SPSS操作
7.6 距离相关分析
7.6.1 距离相关分析的基本原理
7.6.2 距离相关分析SPSS操作
第8章 环境数据回归分析
8.1 回归分析概述
8.2 线性回归分析
8.2.1 线性回归分析的基本原理
8.2.2 线性回归方程的显著性检验
8.2.3 基于Excel的回归分析
8.2.4 一元线性回归分析
8.2.5 多元线性回归分析
8.3 非线性回归分析
8.3.1 非线性回归分析基本原理及内容
8.3.2 非线性回归分析方法分类
8.3.3 非线性回归分析的SPSS操作
8.4 Logistic回归分析
8.4.1 Logistic回归分析的基本原理
8.4.2 二元Logistic回归分析
8.4.3 多元Logistic回归分析
8.5 多项式回归分析
8.5.1 多项式回归分析的基本原理
8.5.2 一元n次多项式回归分析
8.5.3 多元二次多项式回归分析
8.6 有序回归
第9章 环境数据时间序列分析
9.1 时间序列分析概述
9.1.1 时间序列
9.1.2 时间序列分析
9.2 数据预处理
9.2.1 定义日期
9.2.2 创建时间序列
9.2.3 替换缺失值
9.3 时间序列的图形化观察及检验
9.3.1 序列图
9.3.2 自相关图
9.3.3 互相关图
9.4 指数平滑模型
9.5 ARIMA模型
9.5.1 AR模型
9.5.2 MA模型
9.5.3 ARMA模型和ARIMA模型
9.6 季节分解模型
第10章 环境数据降维分析
10.1 降维分析概述
10.2 因子分析
10.3 对应分析
10.4 *优尺度分析
10.4.1 *优尺度分析操作方法
10.4.2 多重对应分析
10.4.3 分类主成分分析
10.4.4 非线性典型相关分析
第11章 环境数据尺度分析
11.1 信度分析
11.2 多维尺度分析
11.2.1 多维尺度分析与因子分析和聚类分析的异同
11.2.2 MDS分析的应用
11.2.3 MDS分析的测量标准
11.2.4 MDS分析的模型
11.2.5 考虑个体差异的MDS模型
11.2.6 多维邻近尺度分析
第12章 环境数据多重响应分析
12.1 定义多重响应集
12.2 多重响应频率分析
12.3 多重响应交叉表分析
第13章 环境数据生存分析
13.1 生存分析概述
13.2 寿命表法
13.2.1 概述
13.2.2 SPSS分析过程
13.3 Kaplan-Meier法
13.3.1 概述
13.3.2 SPSS分析过程
13.4 Cox回归法
13.4.1 概述
13.4.2 SPSS分析过程
第14章 环境数据聚类分析
14.1 聚类分析概述
14.1.1 聚类分析的概念
14.1.2 聚类分析的步骤
14.2 两步聚类分析
14.2.1 概述
14.2.2 SPSS操作
14.3 K-均值聚类分析
14.3.1 概述
14.3.2 SPSS操作
14.4 系统聚类分析
14.4.1 概述
14.4.2 变量聚类分析（R型聚类）
14.4.3 样品聚类分析（Q型聚类）
14.5 树分析
14.5.1 概述
14.5.2 SPSS操作
14.6 判别分析
14.6.1 概述
14.6.2 SPSS操作
14.7 *近邻元素分析
14.7.1 概述
14.7.2 SPSS操作
主要参考文献
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