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| 內容簡介： |
统计方法与技术是现代社会、经济研究运用的基本方法。本书旨在提高研究生量化分析能力，在众多统计方法中，选择最实用的现代统计分析方法，在不失理论严密性的前提下，力求理清问题背景、方法思想、具体步骤、分析技巧。本书以第三版为基础，删除了多变量图示法，大部分例题采用SPSS和SAS进行分析，所有例题和习题的数据都做成了电子文件以方便读者使用。
本书既可作为非统计专业，如经济管理、人文社会科学类研究生学习现代统计分析方法之用，也可作为经济统计专业学生学习用书，同时也适合从事社会、经济、管理等研究和实际工作的从业人员进行量化研究参考阅读。
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| 關於作者： |
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何晓群中国人民大学统计学院教授、博士生导师，中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任。主持多项国家和省部级及企业横向课题研究，多次参加国际学术会议，发表论文百余篇。主要著作有《回归分析与经济数据建模》《多元统计分析》《六西格玛管理理论与实践探索》《六西格玛质量管理与统计过程控制》等。多次接受中央电视台、凤凰卫视等媒体采访。自1996年以来参与中外数百家著名企业的六西格玛管理培训与咨询。
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| 目錄：
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第1章概论
1.1为统计学正名
1.2市场呼唤真统计
1.3统计分析方法及其应用概述
第2章统计学基础回顾
2.1统计数据的整理与描述
2.2几种重要的概率分布
2.3多元分布的基本概念
2.4多元正态分布
2.5参数估计
2.6假设检验
第3章定性数据的2检验
3.1多项分布与2检验
3.2列联表分析
3.3一致性检验
3.4拟合优度检验
第4章一元线性回归
4.1一元线性回归模型
4.2回归参数0，1的估计
4.3最小二乘估计的性质
4.4回归方程的显著性检验
4.5残差分析
4.6预测和控制
4.7建模总结和应注意的问题
第5章多元回归模型
5.1多元线性回归模型
5.2回归参数的估计与检验
5.3自变量选择与逐步回归
第6章定性数据的建模分析
6.1对数线性模型基本理论和方法
6.2对数线性模型分析的上机实现
6.3Logistic回归基本理论和方法
6.4Logistic回归的建模总结
第7章聚类分析
7.1聚类分析的基本思想
7.2相似性度量
7.3类和类的特征
7.4聚类方法
7.5实际例子
第8章判别分析
8.1判别分析的基本思想
8.2距离判别
8.3贝叶斯判别
8.4费歇判别
8.5逐步判别
8.6判别分析应用的几个例子
第9章主成分分析
9.1主成分分析的基本思想
9.2总体主成分及其性质
9.3由样本数据求主成分
9.4主成分分析步骤及框图
9.5主成分分析的应用
第10章因子分析
10.1因子分析的基本思想
10.2因子载荷的求解
10.3因子分析的上机实现
第11章对应分析
11.1对应分析的基本理论
11.2对应分析的步骤及逻辑框图
11.3对应分析的上机实现
第12章典型相关分析
12.1典型相关分析的基本理论
12.2典型相关分析的上机实现
参考文献
附录
表1泊松分布表
表2标准正态分布表
表3正态分布分位数表
表4卡方（2）分布表
表5相关系数检验表
表6t分布的临界点
表7F分布表
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| 內容試閱：
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作者假定学生已具有线性代数、概率论与数理统计的基础知识，本着提高研究生量化分析能力的宗旨，在众多统计方法中，仅选择部分最实用的现代统计分析方法。在不失理论严密性的前提下，力求将问题的背景、方法的思想、具体的步骤、分析的技巧讲清楚。为重点突出方法的思想和应用，每种方法都尽可能结合中国社会、经济、管理方面的实际问题，以案例研究为导向，为学生进行量化分析起一定示范作用。
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