基于MINITAB的現(xiàn)代實用統(tǒng)計（第3版）（數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用叢書）
定 價：89 元
叢書名：數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用叢書
- 作者：馬逢時 吳誠鷗 蔡霞
- 出版時間：2022/10/1
- ISBN：9787300309958
- 出 版 社：中國人民大學出版社
- 中圖法分類：C819
- 頁碼：540
- 紙張：
- 版次：3
- 開本：16
在大數(shù)據(jù)、人工智能時代，統(tǒng)計學理論與方法廣泛應(yīng)用于工作與生活的方方面面。本書將實用的統(tǒng)計理論與流行的MINITAB軟件操作相結(jié)合來解決實際中遇到的各種復雜問題。例如，某個區(qū)域種植了不同作物，根據(jù)遙感衛(wèi)星收集的該區(qū)域作物的各種觀測數(shù)據(jù)，我們可以分析該區(qū)域的作物種類并給出判別結(jié)論。又如，某生產(chǎn)過程有多項關(guān)鍵指標需要監(jiān)控，我們可以建立這些指標的控制圖，并給出包含多項指標的過程能力指數(shù)以改進過程管理能力。這是本書第一部分多元統(tǒng)計分析討論的問題。在實際工作中，產(chǎn)品不但要具有高技術(shù)性能，還要具有高可靠性。即使我們用嚴苛環(huán)境加速零件的失效，在壽命試驗預定結(jié)束時間后仍有尚未失效的零件，此時需要對這種含有右刪失的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析推斷，以確定產(chǎn)品的可靠性。這是本書第二部分可靠性與生存分析討論的問題。從我們記錄的某市十年來空氣中某類氣體的逐日濃度數(shù)據(jù)可以粗略看出，空氣質(zhì)量有隨季節(jié)而周期變化的趨勢，我們可以據(jù)此預測該市下一年的空氣質(zhì)量狀況。這是本書第三部分時間序列分析討論的問題。
本書注重對統(tǒng)計思想和基本方法的系統(tǒng)梳理和講解，強化統(tǒng)計工具的運用，不強調(diào)公式與理論的推導。本書使用通行的MINITAB軟件R18版本，并為增補該軟件功能編寫了若干新宏指令，致力于幫助讀者更快更好地解決具體問題。
馬逢時 天津大學數(shù)學系教授，1992年起享受國務(wù)院政府特殊津貼。曾任中國概率統(tǒng)計學會常務(wù)理事，中國工科院校應(yīng)用概率統(tǒng)計委員會副主任兼秘書長, 《數(shù)理統(tǒng)計與應(yīng)用概率》雜志副主編，教育部高等學校工科應(yīng)用數(shù)學專業(yè)教材編審委員會委員。主持過多項國家自然科學基金項目，在國內(nèi)外學術(shù)刊物或?qū)W術(shù)會議上發(fā)表論文30多篇。主持了MINITAB統(tǒng)計軟件中文版的翻譯審查工作，2007年主持編著了《六西格瑪管理統(tǒng)計指南——MINITAB使用指導》，現(xiàn)該書已出版了第3版。
1996年起從事六西格瑪黑帶咨詢培訓工作，獲得摩托羅拉公司認證的全部黑帶核心課程的授課資格，在多家中外大型公司講授黑帶、綠帶培訓課程并開展項目咨詢工作，擔任全國六西格瑪管理推進工作委員會專家委員、顧問，2005年被中國質(zhì)量協(xié)會授予“全國優(yōu)秀六西格瑪培訓導師”稱號，2012年被授予“全國六西格瑪管理推進工作特別貢獻獎”。
吳誠鷗 南京信息工程大學數(shù)學與統(tǒng)計學院教授，美國加州大學訪問學者。長期從事概率論與數(shù)理統(tǒng)計領(lǐng)域的教學與科研，并擔任質(zhì)量工程師培訓工作。主持或參與完成科研項目10余項，包括多項國家自然科學基金項目，發(fā)表論文18篇。主要著作有《近代實用多元統(tǒng)計分析》《多元統(tǒng)計分析與軟件SAS》《應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計》《實用SAS基礎(chǔ)》《MINITAB軟件入門》等。
蔡 霞 河北科技大學理學院副教授，碩士生導師。美國弗吉尼亞理工大學統(tǒng)計系博士后。研究方向為可靠性統(tǒng)計和試驗設(shè)計。主持多項國家自然科學基金項目、河北省自然科學基金項目等，在國內(nèi)外重要學術(shù)期刊上發(fā)表論文20余篇。
第1篇 多元統(tǒng)計分析
準備知識
0.1 矩陣概念
0.2 矩陣簡單運算
0.3 矩陣的特征分解
0.4 矩陣分塊
第1章 多元正態(tài)分布及其統(tǒng)計分析
1.1 多元正態(tài)分布的概念及其參數(shù)估計
1.2 多元正態(tài)總體的參數(shù)檢驗
1.3 多元方差分析
1.4 多元質(zhì)量控制圖
1.5 多元正態(tài)隨機數(shù)的產(chǎn)生方法
第2章 判別分析
2.1 判別分析的概念
2.2 判別分析的原理
2.3 判別分析的計算與實例
2.4 用Logistic回歸作判別分析
第3章 聚類分析
3.1 聚類分析的概念
3.2 距離和相似系數(shù)
3.3 觀測值系統(tǒng)聚類法
3.4 動態(tài)聚類法
3.5 變量聚類方法
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 主成分分析的計算與實例
4.4 主成分聚類和主成分回歸
第5章 因子分析
5.1 因子分析模型
5.2 因子分析模型的參數(shù)估計
5.3 因子旋轉(zhuǎn)和因子得分
5.4 因子分析的計算與實例
第6章 對應(yīng)分析
6.1 對應(yīng)分析的概念
6.2 簡單對應(yīng)分析的原理
6.3 簡單對應(yīng)分析的計算與實例
6.4 多重對應(yīng)分析的計算與實例
6.5 多元統(tǒng)計分析匯總
第2篇 可靠性與生存分析
第7章 可靠性概念
7.1 可靠性工程概論
7.2 可靠性的度量
7.3 刪失數(shù)據(jù)
第8章 常用壽命分布及其識別
8.1 常用壽命分布
8.2 參數(shù)分布的選擇
第9章 常用壽命分布分析的參數(shù)方法
9.1 常用壽命分布分析
9.2 參數(shù)分析方法的計算與實例
第10章 常用壽命分布分析的非參數(shù)方法
10.1 估計可靠度函數(shù)的非參數(shù)方法
10.2 比較兩個或多個生存分布的非參數(shù)方法
10.3 非參數(shù)分析方法的計算與實例
第11章 加速壽命試驗及其統(tǒng)計分析方法
11.1 加速壽命試驗的基本理論
11.2 加速壽命試驗分析的計算與實例
第12章 有關(guān)可靠性的其他專題
12.1 壽命數(shù)據(jù)的回歸分析
12.2 退化模型的壽命分析
12.3 概率單位分析
12.4 壽命數(shù)據(jù)的增長曲線分析
12.5 壽命數(shù)據(jù)的保證分析
12.6 抽樣驗收及樣本量的計算
12.7可靠性與生存分析匯總
第3篇時間序列分析
第13章 時間序列分析概念
13.1 時間序列分析基本概念
13.2 趨勢分析
13.3 分解模型
第14章 時間序列平滑方法
14.1 移動平均
14.2 單參數(shù)指數(shù)移動平均
14.3 雙參數(shù)指數(shù)移動平均
14.4 Winters方法
第15章 ARIMA 模型
15.1 自相關(guān)函數(shù)與偏自相關(guān)函數(shù)
15.2 AR（p）模型
15.3 MA（q）模型
15.4 ARMA（p，q）模型
15.5 ARIMA（p，d，q）模型
15.6 多元時間序列分析簡介
15.7 時間序列分析在控制圖中的應(yīng)用
參考文獻
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