歡迎光臨中圖網(wǎng) 請(qǐng) | 注冊(cè)
> >
管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用

作者：王雪華編
出版社：電子工業(yè)出版社出版時(shí)間：2014-01-01
開本： 16開 頁數(shù)： 310
中 圖 價(jià):¥20.2(4.7折) 定價(jià)  ¥43.0 登錄后可看到會(huì)員價(jià)
加入購物車 收藏
運(yùn)費(fèi)6元，滿39元免運(yùn)費(fèi)
?新疆、西藏除外
溫馨提示：5折以下圖書主要為出版社尾貨，大部分為全新（有塑封/無塑封），個(gè)別圖書品相8-9成新、切口
有劃線標(biāo)記、光盤等附件不全詳細(xì)品相說明>>
本類五星書更多>

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用 版權(quán)信息

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用 本書特色

《管理統(tǒng)計(jì)學(xué)--基于SPSS軟件應(yīng)用(第2版）》結(jié)合作者(王雪華)多年講授管理統(tǒng)計(jì)課程的教學(xué)經(jīng)驗(yàn)編寫而成的。全書共11章，詳細(xì)介紹了描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)與推斷性統(tǒng)計(jì)學(xué)兩大分支。描述性統(tǒng)計(jì)學(xué)重點(diǎn)培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)人員進(jìn)行統(tǒng)計(jì)資料收集、整理等綜合能力；推斷性統(tǒng)計(jì)學(xué)重點(diǎn)培養(yǎng)統(tǒng)計(jì)研究人員進(jìn)行統(tǒng)計(jì)抽樣，運(yùn)用樣本信息對(duì)總體進(jìn)行參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、方差分析以及統(tǒng)計(jì)回歸等能力。另外，每章均配有精心安排的案例和習(xí)題。 本書內(nèi)容豐富，實(shí)用性強(qiáng)，側(cè)重采用案例和引入現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)分析工具SPSS等進(jìn)行管理統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)的介紹，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)原理和技術(shù)在管理科學(xué)中的應(yīng)用及SPSS軟件計(jì)算原理的透徹理解和正確應(yīng)用，努力構(gòu)建一個(gè)貫通統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、SPSS軟件使用技巧且應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)與管理科學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)體系。

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用 內(nèi)容簡介

本書是一本適合工商管理類學(xué)生學(xué)習(xí)的應(yīng)用統(tǒng)計(jì)教材，以其問題導(dǎo)向型的寫作風(fēng)格、豐富的案例、結(jié)合軟件使用的介紹方法，以及選材的系統(tǒng)性與完整性，而與眾不同。全書內(nèi)容覆蓋常用的統(tǒng)計(jì)分析方法及其SPSS軟件應(yīng)用，共11章，包括概率論基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)的收集與整理、參數(shù)估計(jì)、參數(shù)檢驗(yàn)、方差分析、正交試驗(yàn)、相關(guān)分析、線性回歸、聚類分析與判別分析、生存分析、主成分分析與因子分析。

管理統(tǒng)計(jì)學(xué)(第2版):基于SPSS軟件應(yīng)用 目錄

第1章 概率論基礎(chǔ) 7
1.1 事件與概率 7
1.1.1 隨機(jī)試驗(yàn)與隨機(jī)事件 8
1.1.2 事件的關(guān)系及運(yùn)算 9
1.1.3 事件的概率 12
1.2 概率的基本性質(zhì) 16
1.3 條件概率與事件獨(dú)立性 19
1.3.1 條件概率與乘法公式 19
1.3.2 事件獨(dú)立性 21
1.3.3 全概率公式 22
1.3.4 貝葉斯公式 23
1.4 隨機(jī)變量及其分布 24
1.4.1 隨機(jī)變量及其分布函數(shù) 25
1.4.2 隨機(jī)變量的數(shù)字特征 29
1.4.3 常用的離散型分布 32
1.4.4 常用的連續(xù)型分布 35
1.5 案例 40
案例1.1 概率論在可靠性檢驗(yàn)中的應(yīng)用 40
案例1.2 概率論在民事糾紛中的應(yīng)用 41
習(xí)題1 42
第2章 數(shù)據(jù)的搜集與整理 45
2.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的搜集 46
2.1.1 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來源 46
2.1.2 統(tǒng)計(jì)調(diào)查與統(tǒng)計(jì)調(diào)查體系 47
2.1.3 抽樣調(diào)查 52
2.2 調(diào)查設(shè)計(jì) 56
2.2.1 統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案的設(shè)計(jì) 56
2.2.2 調(diào)查問卷的設(shè)計(jì) 57
2.3 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理 62
2.3.1 統(tǒng)計(jì)分組 62
2.3.2 頻數(shù)分布 64
2.3.3 統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖 68
2.3.4 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分布特征 76
2.4 SPSS基礎(chǔ)及其在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)整理中的應(yīng)用 82
2.4.1 SPSS軟件的基本操作環(huán)境 83
2.4.2 SPSS數(shù)據(jù)文件 86
2.4.3 SPSS數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)整理 92
2.5 案例 103
附錄 調(diào)查問卷實(shí)例 106
習(xí)題2 108
第3章 參數(shù)估計(jì) 110
3.1 參數(shù)估計(jì)的基本原理 110
3.2 點(diǎn)估計(jì) 112
3.2.1 點(diǎn)估計(jì)的概念 112
3.2.2 點(diǎn)估計(jì)的優(yōu)良性標(biāo)準(zhǔn) 113
3.2.3 點(diǎn)估計(jì)的方法 114
3.3.4 點(diǎn)估計(jì)的SPSS應(yīng)用 120
3.3 區(qū)間估計(jì) 124
3.3.1 總體方差σ2已知時(shí)，總體均值＆micro;的估計(jì) 126
3.3.2 總體方差σ2未知時(shí)，總體均值＆micro;的估計(jì) 127
3.3.3 總體方差的區(qū)間估計(jì) 128
3.3.4 總體比率的區(qū)間估計(jì) 129
3.3.5 區(qū)間估計(jì)的SPSS應(yīng)用 129
案例分析 132
案例3-1 132
案例3-2 132
案例3-3 133
習(xí)題3 134
第4章 假設(shè)檢驗(yàn) 136
4.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理 137
4.2 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 143
4.2.1 一個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 144
4.2.2 一個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用 147
4.2.3 兩個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 150
4.2.4 兩個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的SPSS應(yīng)用 152
4.3 非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn) 158
4.3.1 符號(hào)檢驗(yàn)法 158
4.3.2 秩和檢驗(yàn)法 160
4.3.3 非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)中的SPSS應(yīng)用 163
案例分析 172
案例4-1 172
案例4-2 172
習(xí)題4 173
第5章 方差分析 175
5.1 方差分析基本原理 176
5.1.1 基本概念 176
5.1.2 方差分析中的基本假定 179
5.2 單因素方差分析 180
5.2.1 多個(gè)總體均值是否相同的檢驗(yàn) 180
5.2.2 多個(gè)總體均值的多重比較檢驗(yàn) 185
5.3 單因素方差分析的SPSS應(yīng)用 186
5.4 雙因素方差分析 193
5.4.1 無交互作用的雙因素方差分析 194
5.4.2 無交互作用的雙因素方差分析SPSS應(yīng)用 196
5.4.3 有交互作用的雙因素方差分析 202
5.4.4 有交互作用的雙因素方差分析SPSS應(yīng)用 204
案例分析 205
案例5-1 205
案例5-2 205
案例5-3 206
習(xí)題5 207
第6章 正交試驗(yàn) 209
6.1 正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本概念 210
6.2 正交表 211
6.2.1 各列水平數(shù)均相同的正交表 213
6.2.2 混合水平正交表 213
6.2.3 選擇正交表的基本原則 213
6.3 正交試驗(yàn)的操作方法 214
6.4 極差分析法 215
6.4.1 單指標(biāo)正交試驗(yàn) 216
6.4.2 多指標(biāo)正交試驗(yàn) 219
6.4.2 水平數(shù)不等的正交試驗(yàn) 221
案例分析 222
案例6-1 222
案例6-2 223
案例6-3 224
習(xí)題6 225
第7章 相關(guān)分析 227
7.1 相關(guān)分析 228
7.2 簡單相關(guān)分析 232
7.3 偏相關(guān)分析 245
7.4 距離相關(guān)分析 248
案例 252
習(xí)題 254
第8章 線性回歸 256
8.1 回歸分析概述 257
8.2 一元線性回歸 259
8.3 多元線性回歸 286
8.4 二維Logistic回歸 299
案例 312
習(xí)題 316
第9章 聚類分析與判別分析 319
9.1 聚類分析 320
9.1.1 基本原理和方法 320
9.1.2 系統(tǒng)聚類法 326
9.1.3 系統(tǒng)聚類的SPSS應(yīng)用 327
9.1.4 K均值聚類法 338
9.1.5 K均值聚類法的SPSS應(yīng)用 339
9.2 判別分析 345
9.2.1 基本原理 345
9.2.2 常用判別法 346
9.2.3 判別效果的檢驗(yàn) 355
9.2.4 判別分析的SPSS應(yīng)用 356
案例分析 372
案例9-1 372
案例9-2 372
案例9-3 373
案例9-4 374
習(xí)題7 375
10.1 生存分析的基本概念 379
10.1.1 基本術(shù)語 379
10.2.2 基本函數(shù) 380
10.2.3 常見的參數(shù)模型 381
10.2.4 生存分析的方法分類 382
10.2 壽命表分析 382
10.2.1 壽命表分析簡介 382
10.2.2 壽命表分析的SPSS操作 383
10.3 Kaplan-Meier分析 389
10.3.1 Kaplan-Meier分析簡介 390
10.3.2 Kaplan-Meier分析的SPSS操作 390
10.4 Cox回歸分析 400
10.4.1 Cox回歸分析簡介 401
10.4.2 Cox回歸分析的SPSS操作 402
案例 412
習(xí)題 414
參考文獻(xiàn) 447
展開全部
商品評(píng)論(0條)
暫無評(píng)論……
書友推薦
編輯推薦
返回頂部
中圖網(wǎng)
在線客服