第十六章：多元化集团

暴躁小师兄数据学院 2025-07-12 22:43:55

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第十六章：多元化集团	数据标准化工作整体目标数据标准化历程解决方案及思路组织架构数据标准化内容实施过程及步骤支撑工具

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推荐大家一本R语言入门的非常好的教材——王斌会的《多元统计分析及R语言建模》。这里附上好不容易收集来的随书数据文件—— 王斌会的《多元统计分析及R语言建模》一书数据

本书内容分为八个部分。共20章，分上、下两册，每册10章。各章均有大量习题。本书给出了大量的实际例子，这些例子涉及众多的学科和实际领域，但又不过于专门，容易理解。在大部分章节中都使用实例未引入主题，并把统计概念和这些非常实际的问题联系在一起进行讲解，深入浅出，从而可以避免许多人对统计所抱有的粗浅的感性认识，即认为统计仅仅是另一门数学课程。作者把统计数据的收集与分析过程总结成"四步法"，并把"四步法"的讲解贯穿始终，利用实例逐步展开并阐明在设计调查研究或试验时所需要的统计技术和思路，然后讲解用直观、有效的"四步法"来收集并分析数据，非常利于初学者和实际工作人员抓住有关统计方法和模型的本质。书中提供了多种多样的图示，如正态概率图、盒形图、散点图、矩阵图和残差图等，通过这些图，读者可以一方面理解数据的特点和概括数据的方法，--方面进一步理解有关统计方法的基本思想和特点。作者很重视统计在解决实际问题中的作用，在全书中用许多篇幅讨论如何解释数据分析的结果，并专门用一章讲述了如何写数据分析报告。本书适用于作为我国文科各专业的统计学引论教程。以及理工科各专业应用统计学课程的教材或教学参考书;也可作为有关方面实际工作人员的统计入门书。阅读本书不需要其他统计方面的基础，也不需要高等数学知识。目录: 序言第一部分引论第一章什么是统计 1.1引言 1.2为什么学习统计 1.3当前统计的一些应用 1.4统计学家做什么 1.5质量和工序改进 1.6学生注意 1.7小结补充练习第二部分收集数据第二章利用调查和科学研究来收集数据- 2.1引言 2.2调查 2.3科学研究 2.4观察研究 2.5数据整理:为概括和分析准备数据 2.6小结第三部分概括数据 3.1引言 3.2计算器、计算机及软件系统 3.3单个变量数据的描述:图表法 3.4单个变量数据的描述:中心趋势的度量 3.5单个变虽数据的描述:变异性度量 3.6盒形图 3.7多变量数据的概括 3.8小结重要公式补充练习第四部分工具和概念第四章概率和概率分布 4.1如何应用概率进行推断 4.2确定一个事件的概率 4.3基本的事件关系和概率法则 4.4条件概率和独立性 4.5Bayes公式 4.6离散变最和连续变量 4.7离散随机变量的概率分布 4.8一个常用的离散随机变量:二项分布 4.9连续随机变量的概率分布 4.10一个常用的连续随机变量:正态分布 4.11随机抽样 4.12抽样分布 4.13二项分布的正态逼近 4.14Minitab指令 4.15小结重要公式补充练习第五部分数据分析:中心值方差和比例第五章关于总体中心值的推断 5.1引言和案例 5.2μ的估计 5.3估计μ时样本容量的选取 5.4关于μ的统计检验 5.5对于进行检验时样本容量的选取 5.6统计检验的显著性水十 5.7正态总体均值p的统计推断。未知 5.8关于中位数的推断 5.9小结重要公式补充练习第六章两总体中心值的比较 6.1引言和案例 6.2关于μ1-μ2的推断:独立样本 6.3非参数推断方法:Wilcoxon秩和检验 6.4关于μ1-μ2的推断:成对数据 6.5非参数推断方法:Wilcoxon符号秩检验 6.6惟断μ1-μ2时样本容量的选取 6.7小结重要公式补充练习第七章关于总体方差的推断 7.1引言和案例 7.2单个总体方差的估计和检验 7.3比较两个总体方差时的估计和检验 7.4比较多个总体方差时的检验 7.5小结重要公式补充练习第八章两个以上总体的中心值的推断 8.1引言和案例 8.2两个以上总体均值的统计检验:方差分析 8.3完全随机化设计中观测值的模型 8.4方差分析条件的检查 8.5其他的分析方法:数据变换 8.6另一种非参数方法:Kruskal-Wallis检验 8.7小结重要公式补充练习第九章多重比较 9.1引言和案例 9.2线性对照 9.3控制哪个错误率 9.4Fisher(费舍尔)最小显著差异法 9.5Tukey的W方法 9.6Student-Newman-Keuls方法 9.7Dunnett方法:处理组与对照组的比较 9.8Scheffe的S方法 9.9小结重要公式补充练习第十章类型数据 10.1引言和案例 10.2总体比例π的推断 10.3两总体比例之差π1-π2的推断 10.4多比例的推断:卡方拟合优度检验 10.5Pokmn(泊松)分布- 10.6列联表:独立性检验和齐性检验 10.7柏关程度的度量 10.8几率和优比 10.9小结重要公式补充练习第六部分数据分析:回归方法和模型的建立第十一章线性回归和相关 11.1引言和案例 11.2估计模型中的参数 11.3回归参数的推断 11.4利用同归预测新的y值 11.5线性回归中拟合不足的考察 11.6逆回归问题(校准) 11.7相关 11.8小结重要公式补充练习第十二章多元回归与一般线性模型 12.1引言和案例 12.2一般线性模型 12.3估计多元回归系数 12.4多元回归中的推断 12.5回归系数子集的检验 12.6用多元回归进行的预测 12.7比较几条回归线的斜率 12.8Logistic回归 12.9多元回归的一些理论结果(任选) 12.10小结重要公式补充练习第十三章多元回归续论 13.1引言和案例 13.2变量的挑选(第一步) I3.3模型形式的确定(第二步) 13.4模型假设的检查(第三步) 13.5小结重要公式补充练习第七部分试验设计与方差分析第十四章试验和研究的设计概念 14.1引言 14.2研究的类型 14.3设计的试验:术语 14.4控制试验误差 14.5试验单元对处理的随机化 14.6确定重复试验的次数 14.7小结第十五章标准设计的方差分析 15.1引言和案例 15.2单因子的完全随机化设计 15.3随机化完全区组设计 15.4拉丁方设计 15.5完全随机化设计中的因子处理结构 15.6随机化完全区组设计中的因子处理结构 15.7处理差异的估计和处理均值的比较 15.8小结重要公式补充练习 第十六章协方差分析 16.1引言和案例 16.2具有一个协变量的完全随机化设计 16.3外推问题 16.4多维协变量和更复杂的设计 16.5小结补充练习第十七章一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析 17.1引言和案例 17.2具有随机处理效应的单因子试验:随机效应模型 17.3随机效应模型的扩充 17.4混合效应模型 17.5计算期望均方的规则 17.6套抽样和裂区设计 17.7小结补充练习第十八章重复测量与交叉设计 18.1引言和案例 18.2有重复观测的单因子试验 18.3一个因子有重复观测的两因子试验 18.4交叉设计 18.5小结补充练习第十九章一些非平衡设计的方差分析 19.1引言和案例 19.2有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计 19.3有缺失数据的拉丁方设计 19.4平衡不完全区组(BIB)设计 19.5小结重要公式补充练习第二十章分析结果的传达和备案 20.1引言 20.2做好传达沟通工作所面临的困难 20.3传达的障碍:图形的歪曲 20.4传达的障碍:有偏抽样 20.5传达的障碍:样本容量 20.6为统计分析准备数据 20.7统计分析的指导原则和报告 20.8文档和结果的保存 20.9小结补充练习附录统计表参考文献索引译后记

第一章：Python语言快速入门第二章：数据处理与可视化第三章：Python在高等数学和线性代数中的应用第四章：概率论和数理统计第五章：线性规划第六章：整数规划和非线性规划第七章：插值与拟合第八章：微分方程模型第九章：综合评价方法第十章：图论模型第十一章：多元分析第十二章：回归分析第十三章：差分方程模型第十四章：模糊数学第十五章：灰色系统预测 第十六章：Monte Carlo模拟第十七章：智能算法第十八章：时间序列分析第十九章：支持

概述设计特征的变化：20世纪50年代末，现代主义理论的根本“形式追随功能”的信条开始被质疑时间表现 20世纪50年代现代主义取得决定性胜利 20世纪60年代走向多元化 1⃣ 社会经济条件变化（资本主义经济发展） 2⃣ 几位现代主义大师相继去世设计观念的变化：关于设计生命力持续时间的思考时间观念二战后初期许多设计机构一直致力于为...

目录: 第一章：机会成本第二章：比较优势第三章：沉没成本第四章：边际成本第五章：交易成本第六章：供需定理第七章：需求弹性第八章：凡勃伦商品第九章：边际效用第十章：价格歧视第十一章：囚徒困境第十二章：人质困境第十三章：智猪博弈第十四章：斗鸡博弈第十五章：枪手博弈 第十六章：心理账户第十七章：损失规避第十八章：路径依赖第十九章：比...

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