数据分析教程

《数据分析教程》是由清华大学出版社出版的。

《数据分析教程》作为工科“概率论与数理统计”课程后续统计数据分析类课程的教材。内容包括：非参数统计推断、方差分析和多元线性分析的基本内容；多维正态总体的推断问题、主成分分析、典型相关分析、聚类分析、判别分析、偏最小二乘回归分析和L0gistic回归分析；MATLAB数据处理方法.《数据分析教程》可作为工科硕士研究生“统计分析与应用”课程的基础教材，也可作为对统计数据分析有较高要求的本科各专业高年级学生的选修教材，还可作为管理、科研和工程技术人员的参考读物。

1数据分析常用的概率分布
1.1计数与计数值的概率分布
1.1.1二项分布
1.1.2泊松分布
1.1.3多项分布
1.2测量误差与正态分布
1.2.1测量误差的分布
1.2.2正态分布
1.2.3多维正态分布
1.3抽样分布
1.3.1基于正态分布的抽样分布
1.3.2基于多维正态分布的抽样分布
1.4常用概率分布的MATI，AB函数
习题1

2数据的浓缩与直观分析
2.1数据的浓缩
2.1.1样本矩
2.1.2顺序统计量
2.1.3样本方差一协方差矩阵
2.1.4数据浓缩的MlATLAB函数
2.2数据的图示与分析
2.2.1频率分布与直方图
2.2.2五数概括与box图
2.2.3线性相关性与散布图
2.2.4数据类与轮廓图，调和曲线图
2.3数据的正态性评估
2.3.1数据正态性评估的基本策略
2.3.2正态概率图
2.3.3分布的一致性与Q_Q图
2.3.4样本的广义距离与卡方图
习题2

3数据的预处理与变量系统的降维
3.1数据的预处理
3.1.1问题与工作目标
3.1.2数据异常值的发现与处理
3.1.3非正态数据的正态化变换
3.1.4参考点的建立、极性转换、消除量纲与数量级的规范化
3.2主成分分析
3.2.1问题与工作目标
3.2.2主成分的构造方法
3.2.3主成分的统计估计
3.2.4基于主成分分析的变量系统的降维
3.3典型相关分析
3.3.1问题与工作目标
3.3.2典型变量的构造方法
3.3.3典型变量与典型相关系数的统计估计
3.3.4典型相关系数的显著性检验
3.3.5典型冗余分析
习题3

4统计推断——参数的估计与检验
4.1参数的估计
4.1.1问题与工作目标
4.1.2构造估计量的方法
4.1.3估计量的效能分析
4.1.4参数的置信域分析
4.1.5正态总体均值与方差的估计
4.1.6非正态总体的参数估计
4.2参数的假设检验
4.2.1问题与工作目标
4.2.2检验的思维逻辑与方法
4.2.3正态总体均值与方差的检验
4.2.4非正态总体参数的检验
4.2.5参数检验若干问题的进一步讨论
4.3维正态总体的参数推断
4.3.1问题与工作目标
4.3.2均值向量与协方差矩阵的估计
4.3.3均值向量与协方差矩阵的检验
习题4
……
5统计推断——非参数检验
6方差分析——类均值一致性检验
7回归分析——相关关系的数学模型
8聚类与判别——事物相似性的分析