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环境数据分析


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环境数据分析
  • 书号:9787030586087
    作者:庄树林
  • 外文书名:
  • 装帧:平装
    开本:B5
  • 页数:332
    字数:437000
    语种:zh-Hans
  • 出版社:科学出版社
    出版时间:2018-08-01
  • 所属分类:
  • 定价: ¥138.00元
    售价: ¥138.00元
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本书介绍了环境数据分析的基础理论、分析过程,并演示了多种软件的操作步骤。全书共14章,包括环境数据的分析描述、统计绘图、数据分布、统计假设检验、参数检验、非参数检验以及多种数据分析方法。本书重视环境数据分析的实际操作训练,将重点知识与环境实例紧密结合,在数据分析过程中,逐渐强化知识点的理解。例题中对软件操作及界面进行了详细介绍,完整展现了数据分析的思路和过程。
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    前言
    第1章 环境数据分析概述 1
    1.1 数据分析 1
    1.2 数据基本类型 2
    1.3 数据前处理 3
    1.4 统计描述 3
    1.4.1 频率分析 4
    1.4.2 描述性分析 4
    1.4.3 集中趋势的描述 4
    1.4.4 离散趋势的描述 5
    1.5 环境数据探索分析 9
    1.6 环境数据图形化分析 9
    1.6.1 条形图 9
    1.6.2 箱图 11
    1.6.3 线图 12
    1.6.4 面积图 13
    1.6.5 饼图 14
    1.6.6 高低图 17
    1.6.7 散点图 18
    1.6.8 误差条形图 19
    1.6.9 直方图 20
    第2章 环境数据分布 23
    2.1 数据总体与样本 23
    2.1.1 总体与样本 23
    2.1.2 样本统计量与总体参数 23
    2.1.3 随机抽样 24
    2.2 抽样分布 28
    2.2.1 样本均值分布 28
    2.2.2 t分布 34
    2.2.3 ?2分布 35
    2.2.4 F分布 37
    2.3 参数估计 38
    2.3.1 点估计 38
    2.3.2 置信区间估计 38
    第3章 环境数据分布类型检验 42
    3.1 小概率原理 42
    3.2 统计假设检验基本思想 42
    3.2.1 统计假设检验的基本步骤 42
    3.2.2 统计假设检验的两类错误 43
    3.2.3 双侧检验与单侧检验 44
    3.3 几大分布类型检验 46
    3.3.1 正态分布检验 47
    3.3.2 二项分布检验 49
    3.3.3 卡方检验 49
    3.3.4 游程检验 50
    3.3.5 Z检验 51
    3.3.6 t检验 54
    第4章 环境数据参数检验—t检验 61
    4.1 t检验概述 61
    4.1.1 t检验的概念 61
    4.1.2 t检验的适用条件 61
    4.2 单样本t检验 62
    4.2.1 单样本t检验概述 62
    4.2.2 SPSS分析过程 62
    4.3 两独立样本t检验 63
    4.3.1 两独立样本t检验概述 63
    4.3.2 软件分析过程 64
    4.4 配对样本t检验 67
    4.4.1 配对样本t检验概述 67
    4.4.2 软件分析过程 67
    第5章 环境数据参数检验—方差分析 70
    5.1 方差分析概述 70
    5.1.1 定义和基本概念 70
    5.1.2 基本思想和步骤 70
    5.1.3 ANOVA应用 71
    5.2 单因素方差分析 72
    5.2.1 数学模型 72
    5.2.2 单因素方差分析的进一步分析 74
    5.2.3 单因素方差分析实例 74
    5.3 双因素方差分析 78
    5.3.1 无交互作用的双因素方差分析 78
    5.3.2 有交互作用的双因素方差分析 81
    5.4 多因素方差分析 85
    5.5 重复测量方差分析 88
    5.6 协方差分析 92
    5.7 多元方差分析 95
    5.8 常见试验设计的方差分析 97
    5.8.1 完全随机设计 97
    5.8.2 随机区组设计 98
    5.8.3 配对设计 100
    5.8.4 析因设计 100
    5.8.5 正交设计 103
    第6章 环境数据非参数检验 106
    6.1 单样本非参数检验 106
    6.1.1 二项检验 107
    6.1.2 单样本卡方检验( 检验) 109
    6.1.3 K-S检验 112
    6.1.4 游程检验 113
    6.2 两配对样本非参数检验 115
    6.2.1 符号检验 115
    6.2.2 Wilcoxon符号秩检验 117
    6.2.3 McNemer检验 119
    6.3 两独立样本的非参数检验 122
    6.3.1 两独立样本的卡方检验 122
    6.3.2 曼-惠特尼U检验 125
    6.3.3 两独立样本K-S检验 126
    6.3.4 Wald-Wolfowitz游程检验 126
    6.3.5 摩西极端反应检验 127
    6.4 多相关样本非参数检验 129
    6.5 多独立样本非参数检验 132
    第7章 环境数据相关分析 137
    7.1 相关分析概述 137
    7.2 相关分析方法 138
    7.2.1 图表相关分析 138
    7.2.2 协方差及协方差矩阵 138
    7.2.3 相关系数 139
    7.3 基于Excel的相关系数计算 141
    7.4 双变量相关分析 143
    7.4.1 双变量相关分析的概述 143
    7.4.2 Pearson相关分析 144
    7.4.3 Spearman等级相关分析 147
    7.4.4 Kendall等级相关分析 148
    7.5 偏相关分析 150
    7.5.1 偏相关分析概述 150
    7.5.2 偏相关分析的SPSS操作 151
    7.6 距离相关分析 154
    7.6.1 距离相关分析的基本原理 154
    7.6.2 距离相关分析SPSS操作 154
    第8章 环境数据回归分析 157
    8.1 回归分析概述 157
    8.2 线性回归分析 158
    8.2.1 线性回归分析的基本原理 158
    8.2.2 线性回归方程的显著性检验 159
    8.2.3 基于Excel的回归分析 160
    8.2.4 一元线性回归分析 164
    8.2.5 多元线性回归分析 168
    8.3 非线性回归分析 171
    8.3.1 非线性回归分析基本原理及内容 171
    8.3.2 非线性回归分析方法分类 171
    8.3.3 非线性回归分析的SPSS操作 172
    8.4 Logistic回归分析 176
    8.4.1 Logistic回归分析的基本原理 176
    8.4.2 二元Logistic回归分析 178
    8.4.3 多元Logistic回归分析 181
    8.5 多项式回归分析 186
    8.5.1 多项式回归分析的基本原理 186
    8.5.2 一元n次多项式回归分析 187
    8.5.3 多元二次多项式回归分析 191
    8.6 有序回归 193
    第9章 环境数据时间序列分析 197
    9.1 时间序列分析概述 197
    9.1.1 时间序列 197
    9.1.2 时间序列分析 197
    9.2 数据预处理 199
    9.2.1 定义日期 199
    9.2.2 创建时间序列 200
    9.2.3 替换缺失值 202
    9.3 时间序列的图形化观察及检验 203
    9.3.1 序列图 203
    9.3.2 自相关图 205
    9.3.3 互相关图 209
    9.4 指数平滑模型 211
    9.5 ARIMA模型 217
    9.5.1 AR模型 217
    9.5.2 MA模型 217
    9.5.3 ARMA模型和ARIMA模型 218
    9.6 季节分解模型 221
    第10章 环境数据降维分析 224
    10.1 降维分析概述 224
    10.2 因子分析 225
    10.3 对应分析 237
    10.4 最优尺度分析 244
    10.4.1 最优尺度分析操作方法 244
    10.4.2 多重对应分析 245
    10.4.3 分类主成分分析 251
    10.4.4 非线性典型相关分析 252
    第11章 环境数据尺度分析 257
    11.1 信度分析 257
    11.2 多维尺度分析 262
    11.2.1 多维尺度分析与因子分析和聚类分析的异同 263
    11.2.2 MDS分析的应用 263
    11.2.3 MDS分析的测量标准 264
    11.2.4 MDS分析的模型 264
    11.2.5 考虑个体差异的MDS模型 271
    11.2.6 多维邻近尺度分析 274
    第12章 环境数据多重响应分析 279
    12.1 定义多重响应集 280
    12.2 多重响应频率分析 281
    12.3 多重响应交叉表分析 282
    第13章 环境数据生存分析 285
    13.1 生存分析概述 285
    13.2 寿命表法 286
    13.2.1 概述 286
    13.2.2 SPSS分析过程 286
    13.3 Kaplan-Meier法 289
    13.3.1 概述 289
    13.3.2 SPSS分析过程 289
    13.4 Cox回归法 292
    13.4.1 概述 292
    13.4.2 SPSS分析过程 293
    第14章 环境数据聚类分析 298
    14.1 聚类分析概述 298
    14.1.1 聚类分析的概念 298
    14.1.2 聚类分析的步骤 298
    14.2 两步聚类分析 303
    14.2.1 概述 303
    14.2.2 SPSS操作 304
    14.3 K-均值聚类分析 308
    14.3.1 概述 308
    14.3.2 SPSS操作 309
    14.4 系统聚类分析 311
    14.4.1 概述 311
    14.4.2 变量聚类分析(R型聚类) 312
    14.4.3 样品聚类分析(Q型聚类) 316
    14.5 树分析 317
    14.5.1 概述 317
    14.5.2 SPSS操作 318
    14.6 判别分析 322
    14.6.1 概述 322
    14.6.2 SPSS操作 322
    14.7 最近邻元素分析 328
    14.7.1 概述 328
    14.7.2 SPSS操作 329
    主要参考文献 333
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