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应用统计学(基于SPSS)
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作者：向守超
出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2023-06-01
开本： 其他 页数： 376
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应用统计学(基于SPSS) 版权信息

应用统计学(基于SPSS) 本书特色

本书具有以下几个特点： (1) 内容全面，结构完整。 本书全面系统地介绍了应用统计学相关知识体系的基本内容，并且将统计分析方法与SPSS软件实例操作有机结合。全书由11个项目共35个任务组成。 (2) 讲解方式通俗易懂。 统计学原理深奥，要做到通俗易懂地讲解清楚是一件非常难的事情，但这是一件非常有价值的事情。本书尽量将应用统计学与数据分析充分结合起来，针对每一个知识点都尽量用一个实例分步骤来解读，以帮助读者学习。 (3) 操作步骤详细。 本书对每一个统计学知识点都先介绍其基本原理和公式，然后给出详细的SPSS操作步骤，*后对SPSS的输出结果进行详细解释。其中，SPSS操作步骤和结果解释非常详细，读者参照本书的步骤很容易就能掌握基础命令的操作。 (4) 配套材料完善。 本书每一个项目都配有相应的思考与练习，供读者巩固知识点。此外，为了方便读者学习，本书配有电子教案、PPT、数据文件源代码、课程标准等教学资料，有需要者可与出版社联系。

应用统计学(基于SPSS) 内容简介

本书从实用角度出发，以项目的形式详细介绍了应用统计学相关知识和基本原理，并且以SPSS 25.0中文版软件为基本工具，详细讲解了数据统计分析的常用技术。本书的主要内容包括认识应用统计学、绘制统计图表、数据特征的统计描述、统计量与抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析、卡方检验与非参数检验、相关与回归分析、多元统计分析、时间序列分析与预测等。 本书体系完整，实例丰富，强调动手操作能力的培养，设置了大量的例题和习题，并配备了详细的教学课件、教案、课程标准和数据文件。 本书既可作为统计学、大数据财务管理、大数据工程等专业和大数据相关培训机构“应用统计学”课程的配套教材，也可作为相关专业本科生、研究生、专业统计分析人士的参考书。

应用统计学(基于SPSS) 目录

项目1 认识应用统计学 1 任务1.1 走进统计学 1 1.1.1 统计学的概念 1 1.1.2 统计学的产生和发展 3 1.1.3 统计学的基本术语 5 1.1.4 统计变量的类型 7 1.1.5 统计的广泛应用 9 任务1.2 收集数据 10 1.2.1 数据来源 11 1.2.2 普遍调查 12 1.2.3 重点调查 12 1.2.4 典型调查 13 1.2.5 网上调查 13 1.2.6 抽样调查 15 1.2.7 制订调查方案 19 1.2.8 设计调查问卷 20 任务1.3 介绍SPSS软件 22 1.3.1 SPSS软件简介 22 1.3.2 SPSS软件窗口介绍 23 1.3.3 SPSS软件系统设置 26 思考与练习 34 项目2 绘制统计图表 36 任务2.1 绘制定性数据图表 36 2.1.1 次数分布表 36 2.1.2 条形图 38 2.1.3 饼形图 40 2.1.4 帕累托图 42 任务2.2 绘制定量数据图表 45 2.2.1 茎叶图 45 2.2.2 定量数据的分组与制表 46 2.2.3 直方图 48 2.2.4 折线图 52 2.2.5 面积图 54 2.2.6 箱图 56 2.2.7 散点图 57 2.2.8 盘高盘低图 58 2.2.9 列联表 61 2.2.10 时间序列图 63 思考与练习 67 项目3 数据特征的统计描述 71 任务3.1 描述数据的中心趋势 71 3.1.1 算术平均数 71 3.1.2 众数 72 3.1.3 中位数 73 3.1.4 四分位数 75 3.1.5 几何平均数 77 3.1.6 案例分析 78 任务3.2 描述数据的离散程度 79 3.2.1 极差 79 3.2.2 平均差 80 3.2.3 四分位差 81 3.2.4 方差和标准差 82 3.2.5 变异系数 83 3.2.6 协方差和相关系数 84 3.2.7 案例分析 85 任务3.3 描述数据的分布形态 87 3.3.1 偏度 87 3.3.2 峰度 89 3.3.3 案例分析 90 思考与练习 91 项目4 统计量与抽样分布 94 任务4.1 了解样本与统计量的概念和 关系 94 4.1.1 随机样本 94 4.1.2 用SPSS进行随机抽样 95 4.1.3 统计量 101 任务4.2 掌握常用的抽样分布 102 4.2.1 正态分布 103 4.2.2 χ2分布 105 4.2.3 t分布 107 4.2.4 F分布 108 4.2.5 SPSS软件验证数据分布 109 思考与练习 110 项目5 参数估计 112 任务5.1 点估计 112 5.1.1 参数估计的基本原理 112 5.1.2 点估计的方法 113 5.1.3 估计量的评价标准 115 任务5.2 单个总体参数的区间估计 116 5.2.1 区间估计 116 5.2.2 总体均值的区间估计 117 5.2.3 SPSS实现单总体均值的 区间估计 119 5.2.4 总体比例的区间估计 120 5.2.5 总体方差的区间估计 121 任务5.3 双总体参数的区间估计 121 5.3.1 双总体均值差的区间估计 122 5.3.2 SPSS软件实现双总体均值差的 区间估计 124 5.3.3 双总体方差比的区间估计 126 5.3.4 双总体比例差的区间估计 126 5.3.5 单侧置信限的估计 127 任务5.4 样本量的确定 128 5.4.1 估计总体均值时样本量的确定 129 5.4.2 估计总体比例时样本量的确定 130 思考与练习 131 项目6 假设检验 133 任务6.1 了解假设检验思想 133 6.1.1 假设检验的原理和步骤 133 6.1.2 假设检验中的两类错误 135 任务6.2 单个正态总体的假设检验 136 6.2.1 总体均值的假设检验 136 6.2.2 总体方差的假设检验 138 6.2.3 总体比例的假设检验 140 6.2.4 SPSS操作单样本T检验 141 任务6.3 双总体的假设检验 143 6.3.1 总体均值的假设检验 143 6.3.2 SPSS操作独立样本T检验 145 6.3.3 SPSS操作成对样本T检验 147 6.3.4 总体方差的假设检验 149 6.3.5 总体比例的假设检验 151 思考与练习 152 项目7 方差分析 155 任务7.1 掌握方差分析 155 7.1.1 方差分析的基本概念 155 7.1.2 方差分析的假设条件 156 7.1.3 方差分析的目的 157 任务7.2 实现单因素方差分析 157 7.2.1 单因素方差分析的基本原理 158 7.2.2 单因素方差分析的基本步骤 159 7.2.3 单因素方差分析 161 7.2.4 SPSS软件实现单因素方差分析 164 任务7.3 实现双因素方差分析 171 7.3.1 多因素方差分析的基本原理 172 7.3.2 多因素方差分析的基本步骤 173 7.3.3 无交互效应的双因素 方差分析 175 7.3.4 SPSS实现无交互效应的双因素 方差分析 178 7.3.5 有交互效应的双因素 方差分析 181 7.3.6 SPSS实现有交互效应的双因素 方差分析 183 任务7.4 实现协方差分析 189 7.4.1 协方差分析的基本原理 189 7.4.2 协方差分析的基本步骤 190 7.4.3 SPSS实现协方差分析 190 任务7.5 实现重复测量方差分析 195 7.5.1 重复测量方差分析概述 195 7.5.2 重复测量方差分析的基本步骤 196 7.5.3 SPSS实现重复测量方差分析 197 思考与练习 207 项目8 卡方检验与非参数检验 211 任务8.1 SPSS实现卡方检验 211 8.1.1 卡方检验的基本原理 212 8.1.2 SPSS软件实现拟合优度检验 213 8.1.3 SPSS软件实现二项检验 215 8.1.4 SPSS软件实现游程检验 217 任务8.2 SPSS实现独立性检验 218 8.2.1 独立性检验概述 219 8.2.2 SPSS实现2?×?2列联表检验 220 8.2.3 SPSS实现r?×?c列联表检验 223 8.2.4 SPSS实现配对设计r?×?r 列联表检验 226 任务8.3 实现非参数检验 229 8.3.1 非参数检验概述 229 8.3.2 SPSS实现单样本K-S检验 230 8.3.3 SPSS实现两独立样本 非参数检验 232 8.3.4 SPSS实现K个独立样本 非参数检验 234 8.3.5 SPSS实现两相关样本 非参数检验 238 8.3.6 SPSS实现K个相关样本 非参数检验 240 思考与练习 243 项目9 相关与回归分析 246 任务9.1 实现相关分析 246 9.1.1 相关分析概述 247 9.1.2 简单相关分析 248 9.1.3 偏相关分析 254 9.1.4 距离相关分析 256 9.1.5 SPSS实现信度分析 259 9.1.6 SPSS实现效度分析 264 任务9.2 SPSS实现一元线性回归 266 9.2.1 回归分析概述 267 9.2.2 一元线性回归方程拟合度检验 269 9.2.3 SPSS实现一元线性回归方程 271 任务9.3 SPSS实现多元线性回归 273 9.3.1 多元线性回归方程的原理 273 9.3.2 多元线性回归方程拟合度检验 274 9.3.3 SPSS实现多元线性回归方程 276 9.3.4 SPSS实现二元Logistic 回归方程 280 9.3.5 SPSS实现曲线回归方程 284 9.3.6 SPSS实现非线性回归方程 286 思考与练习 288 项目10 多元统计分析 293 任务10.1 实现因子分析 293 10.1.1 因子分析概述 293 10.1.2 SPSS实现因子分析 295 任务10.2 实现聚类分析 301 10.2.1 聚类分析的基本原理 301 10.2.2 SPSS实现K-均值聚类分析 302 10.2.3 SPSS实现二阶聚类分析 305 10.2.4 SPSS实现系统聚类分析 308 任务10.3 实现判别分析 312 10.3.1 判别分析的基本原理 312 10.3.2 SPSS实现判别分析 315 任务10.4 实现多重响应分析 320 10.4.1 多重响应概述 320 10.4.2 多重响应变量集的定义 321 10.4.3 多重响应变量集的频率分析 322 10.4.4 多重响应变量集的交叉表分析 323 思考与练习 326 项目11 时间序列分析与预测 329 任务11.1 时间序列数据预处理 329 11.1.1 时间序列概述 329 11.1.2 SPSS实现时间序列预处理 333 任务11.2 时间序列的确定性分析 335 11.2.1 时间序列预测的概念 336 11.2.2 SPSS实现指数平滑法 336 11.2.3 SPSS实现季节性分解模型 341 任务11.3 时间序列的随机性分析 344 11.3.1 随机性分析的原理 344 11.3.2 SPSS实现ARIMA模型 344 思考与练习 348 附表A 泊松分布表 351 附表B 标准正态分布表 352 附表C 卡方分布表 353 附表D t分布表 355 附表E F分布表 356 参考文献 366
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