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内容大纲
本书的逻辑结构与章节安排体现了数据收集和分析的全过程：首先，收集数据；其次，对数据进行预处理；再次，基于样本数据展开描述性统计分析，包括统计量和可视化技术；接下来，根据概率论中的抽样分布理论，由样本统计量推断出总体参数，包括区间估计和假设检验；此外，针对多元数据，运用方差分析、回归分析、列联分析等方法展示变量间关系，运用主成分分析和因子分析在低维空间中进行个体比较和分析，并运用聚类分析和判别分析进行个体归类；最后，针对动态数据进行时间序列分析。 -
作者介绍
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目录
1 管理统计学概述
1.1 大数据时代的管理活动
1.2 统计学相关概念
1.3 管理统计学
1.4 谨防统计方法的误用与滥用
1.5 统计软件SPSS基本操作
2 数据的获取与初步处理
2.1 数据的获取
2.2 抽样调查的方式与组织实施
2.3 调查数据的质量与控制
2.4 数据的初步处理
2.5 案例分析与SPSS实现
3 数据的直观展示——数据的简单可视化
3.1 数据分布特征的描述与统计分组
3.2 单个变量的频数分布表
3.3 多个变量的联合分布表
3.4 单个变量的频数分布图
3.5 多个变量的联合分布图
3.6 其他统计图
3.7 正确绘制统计图表
3.8 案例分析与SPSS实现
4 数据的描述统计——用统计量描述数据
4.1 数据分布的集中趋势
4.2 数据分布的离散程度
4.3 数据分布的形态
4.4 描述统计的应用及注意事项
4.5 案例分析与SPSS实现
5 统计推断的基础——概率与抽样分布
5.1 概率的基本问题
5.2 随机变量与概率分布
5.3 抽样分布
5.4 几种典型的抽样分布
5.5 案例分析
6 统计推断的核心（一）——参数估计
6.1 参数估计的基本问题
6.2 区间估计的原理
6.3 一个总体参数的区间估计
6.4 两个总体参数的区间估计
6.5 样本量的确定
6.6 案例分析与SPSS实现
7 统计推断的核心（二）——假设检验
7.1 假设检验的基本问题
7.2 一个总体参数的假设检验
7.3 两个总体参数的假设检验
7.4 案例分析与SPSS实现
8 定性变量与定量变量间关系的分析——方差分析
8.1 试验设计概述
8.2 单因子随机化试验与方差分析
8.3 两因子试验与方差分析
8.4 含协变量时的协方差分析
8.5 方差分析中应注意的问题
8.6 案例分析与SPSS实现
9 定性变量间关系的分析——列联分析
9.1 定性变量间关系的展示——列联表
9.2 定性变量间的独立性检验——卡方检验
9.3 定性变量间相关性的度量
9.4 列联分析中的其他问题
9.5 案例分析与SPSS实现
10 定量变量间关系的分析——相关与回归分析
10.1 相关分析
10.2 一元线性回归分析
10.3 多元线性回归分析
10.4 案例分析与SPSS实现
11 定量变量间关系的解释与描述——主成分分析与因子分析
11.1 主成分分析
11.2 因子分析
11.3 主成分分析与因子分析中的其他问题
11.4 案例分析与SPSS实现
12 物以类聚——聚类分析
12.1 聚类分析概述
12.2 对象间相似性的测度
12.3 层次聚类法
12.4 动态聚类法
12.5 聚类分析中应注意的问题
12.6 案例分析与SPSS实现
13 将对象归入已知的类别——判别分析
13.1 判别分析概述
13.2 判别结果的评价
13.3 距离判别法
13.4 费希尔判别法
13.5 贝叶斯判别法
13.6 案例分析与SPSS实现
14 动态数据的分析——时间序列分析
14.1 时间序列的构成要素
14.2 长期趋势的测度
14.3 季节变动的测度
14.4 时间序列的预测
14.5 时间序列分析中应注意的问题
14.6 案例分析与SPSS实现
附录 概率分布表及Excel生成
参考文献
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