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2019-12-16 10:35 來(lái)源：京東作者：京東

管理統(tǒng)計(jì)：數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計(jì)原理、SPSS工具與應(yīng)用研究

編輯推薦:本書有利于學(xué)習(xí)者更好的理解概率統(tǒng)計(jì)知
識(shí)，并運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)及方法分析和解決經(jīng)濟(jì)管理問(wèn)題。

內(nèi)容簡(jiǎn)介:　　《管理統(tǒng)計(jì)：數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計(jì)原理、SPSS工具與應(yīng)用研究》依托人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域使用*廣泛的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件為基本工具，結(jié)合實(shí)際案例講述了人文社會(huì)科學(xué)特別是管理科學(xué)中常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)原理、方法與技術(shù)。本書與注重?cái)?shù)學(xué)證明的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)著作和就操作談操作的SPSS軟件使用手冊(cè)的不同之處在于，略去了復(fù)雜的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過(guò)程，強(qiáng)調(diào)統(tǒng)計(jì)學(xué)在人文社會(huì)科學(xué)特別是管理學(xué)中的應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)對(duì)SPSS軟件計(jì)算原理的透徹理解與正確應(yīng)用，努力構(gòu)建一個(gè)貫通統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，SPSS軟件使用技巧以及應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)進(jìn)行人文社會(huì)科學(xué)研究的方法的應(yīng)用型統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)體系。讀者學(xué)習(xí)本書后，既能夠根據(jù)實(shí)際工作需要設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)調(diào)查方案、又能夠利用SPSS軟件整理、分析數(shù)據(jù)和解釋數(shù)據(jù)分析結(jié)果。從而大人提高分析和解決問(wèn)題的綜合能力。
　　《管理統(tǒng)計(jì)：數(shù)據(jù)獲取、統(tǒng)計(jì)原理、SPSS工具與應(yīng)用研究》可作為經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)以及其他人文社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域的統(tǒng)計(jì)學(xué)教材，也可供其他對(duì)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)和SPSS軟件有興趣的實(shí)際工作者參考。

作者簡(jiǎn)介:馬慶國(guó)：浙江大學(xué)教授。

目錄:第1章概率論基礎(chǔ)知識(shí)
1.1 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)樣本空間概率與條件概率
1.2 隨機(jī)變量與概率分布的基本概念
1.3 幾個(gè)典型的概率分布

第2章數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的獲得
2.1 總體個(gè)體特征與數(shù)據(jù)
2.2 數(shù)據(jù)類型
2.3 獲得數(shù)據(jù)的調(diào)查方法與間卷設(shè)計(jì)
2.4 獲得數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)方法

第3章樣本數(shù)據(jù)特征的初步分析
3.1 樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本特征：頻次與頻率
3.2 觀察刻度級(jí)樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的莖葉圖與直方圖方法
3.3 樣本數(shù)據(jù)的位置特征：對(duì)數(shù)據(jù)中心的描述
3.4 樣本數(shù)據(jù)的離散特征
3.5 樣本數(shù)據(jù)特征的綜合表達(dá)：箱形圖

第4章 spss的簡(jiǎn)單應(yīng)用
4.1 使用spss的基礎(chǔ)知識(shí)
4.2 spss的簡(jiǎn)單應(yīng)用

第5章總體分布樣本分布與參數(shù)估計(jì)
5.1 總體分布與樣本分布
5.2 統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)量的分布
5.3 點(diǎn)估計(jì)
5.4 判斷點(diǎn)估計(jì)的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)
5.5 區(qū)間估計(jì)
5.6 spss參效估計(jì)中的應(yīng)用

第6章奏效假設(shè)檢驗(yàn)
6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
6.2 一個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.3 一個(gè)0-1總體分布下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.4 兩個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.5 大樣本下兩個(gè)任意總體的均值檢驗(yàn)
6.6 用spss作假設(shè)檢驗(yàn)

第7章非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
7.1 兩個(gè)總體分布的非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
7.2 一個(gè)總體分布的非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
7.3 用spss作非參數(shù)檢驗(yàn)

第8章方差分析
8.1 單因素方差分析
8.2 用spss作單因素方差分析
8.3 無(wú)重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
8.4 重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
8.5 用spss作雙因素方差分析

第9章普通相關(guān)分析
9.1 兩個(gè)隨機(jī)變量的總體相關(guān)與樣本相關(guān)
9.2 speaman等級(jí)相關(guān)
9.3 偏相關(guān)
9.4 相關(guān)系數(shù)異于零的顯著性檢驗(yàn)
9.5 spss對(duì)普通相關(guān)分析的處理
9.6 品質(zhì)相關(guān)與spss的處理

第10章線性回歸分析
10.1 一元線性回歸
10.2 多元線性回歸
10.3 逐步回歸
10.4 用spss處理經(jīng)典回歸問(wèn)題
10.5 多元線性回歸的三大基本問(wèn)題
10.6 用spss處理線性回歸的三大基本問(wèn)題

第11章主成分分析與因子分析
11.1 主成分分析
11.2 因子分析
11.3 用spss進(jìn)行因子分析

第12章聚類分析與判別分析
12.1 聚類分析的作法
12.2 用spss做聚類分析
12.3 判別分析的作法
12.4 fisher判別法
12.5 bayes判別法
12.6 用spss做判別分析
附錄1 常用數(shù)理統(tǒng)計(jì)表
附錄2 各章思考題
主要參考文獻(xiàn)

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