基于MINITAB的现代实用统计(第3版)(数据分析与应用丛书)--聚文网

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内容简介

在大数据、人工智能时代，统计学理论与方法广泛应用于工作与生活的方方面面。本书将实用的统计理论与流行的MINITAB软件操作相结合来解决实际中遇到的各种复杂问题。例如，某个区域种植了不同作物，根据遥感卫星收集的该区域作物的观测数据，我们可以分析该区域的作物种类并给出判别结论。又如，某生产过程有多项关键指标需要监控，我们可以建立这些指标的控制图，并给出包含多项指标的过程能力指数以改进过程管理能力。这是本书第一部分多元统计分析讨论的问题。在实际工作中，产品不但要具有高技术性能，还要具有高可靠性。即使我们用严苛环境加速零件的失效，在寿命试验预定结束时间后仍有尚未失效的零件，此时需要对这种含有右删失的数据进行统计分析推断，以确定产品的可靠性。这是本书第二部分可靠性与生存分析讨论的问题。从我们记录的某市十年来空气中某类气体的逐日浓度数据可以粗略看出，空气质量有随季节而周期变化的趋势，我们可以据此预测该市下一年的空气质量状况。这是本书第三部分时间序列分析讨论的问题。本书注重对统计思想和基本方法的系统梳理和讲解，强化统计工具的运用，不强调公式与理论的推导。本书使用通行的MINITAB软件 R18版本，并为增补该软件功能编写了若干新宏指令，致力于帮助读者更快更好地解决具体问题。

第1篇多元统计分析准备知识 0.1 矩阵概念 0.2 矩阵简单运算 0.3 矩阵的特征分解 0.4 矩阵分块第1章多元正态分布及其统计分析 1.1 多元正态分布的概念及其参数估计 1.2 多元正态总体的参数检验 1.3 多元方差分析 1.4 多元质量控制图 1.5 多元正态随机数的产生方法第2章判别分析 2.1 判别分析的概念 2.2 判别分析的原理 2.3 判别分析的计算与实例 2.4 用Logistic回归作判别分析第3章聚类分析 3.1 聚类分析的概念 3.2 距离和相似系数 3.3 观测值系统聚类法 3.4 动态聚类法 3.5 变量聚类方法第4章主成分分析 4.1 主成分分析的概念 4.2 主成分分析的原理 4.3 主成分分析的计算与实例 4.4 主成分聚类和主成分回归第5章因子分析 5.1 因子分析模型 5.2 因子分析模型的参数估计 5.3 因子旋转和因子得分 5.4 因子分析的计算与实例第6章对应分析 6.1 对应分析的概念 6.2 简单对应分析的原理 6.3 简单对应分析的计算与实例 6.4 多重对应分析的计算与实例 6.5 多元统计分析汇总第2篇可靠性与生存分析第7章可靠性概念 7.1 可靠性工程概论 7.2 可靠性的度量 7.3 删失数据第8章常用寿命分布及其识别 8.1 常用寿命分布 8.2 参数分布的选择第9章常用寿命分布分析的参数方法 9.1 常用寿命分布分析 9.2 参数分析方法的计算与实例

基于MINITAB的现代实用统计(第3版)(数据分析与应用丛书)

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