數據、模型與決策簡明教程

《數據、模型與決策簡明教程》
第一章 引言
1.1 數據
1.1.1 調查數據
1.1.2 觀察數據
1.1.3 試驗數據
1.2 模型
習題一
第二章 描述性統(tǒng)計分析
2.1 數據類別
2.2 定性數據的描述性統(tǒng)計分析
2.2.1 定性數據的列表描述
2.2.2 定性數據的圖示描述
2.2.3 定性數據的數值描述
2.3 定量數據的描述性統(tǒng)計分析
2.3.1 定量數據的列表與圖示描述
2.3.2 定量數據的平均大?。汹厔荨⒅行奈恢茫┑臄抵得枋?br />2.3.3 定量數據的離散程度的數值描述
2.3.4 經驗法則
2.3.5 數據變換
內容提要
附2.1 選擇excel的"數據"下拉菜單制表
附2.2 選擇excel的工具下拉菜單，使用數據分析功能制表和畫圖
附2.3 統(tǒng)計量與excel函數
附2.4 選擇excel的工具下拉菜單，使用數據分析功能計算描述統(tǒng)計量
習題二
第三章 概率、隨機變量及其分布
3.1 概率
3.1.1 古典概率：利用對稱性計算概率
3.1.2 頻率方法：估算概率
3.1.3 主觀推測：估算概率
3.2 隨機變量及其分布
3.2.1 離散型隨機變量
3.2.2 離散型隨機變量的平均數（均值、期望）
3.2.3 離散型隨機變量的方差與標準差
3.2.4 獨立性
3.3 期望-方差的決策分析
3.4 常用的離散型隨機變量的分布
3.4.1 二項分布
3.4.2 泊松分布
3.5 正態(tài)分布
3.5.1 正態(tài)曲線
3.5.2 正態(tài)分布均值、方差與標準差的估計
3.5.3 正態(tài)分布的excel函數命令
3.5.4 標準正態(tài)分布
3.5.5 正態(tài)分布很重要
內容提要
附3.1 二項分布、泊松分布與正態(tài)分布的excel函數命令
習題三
第四章 估計問題
4.1 比例的估計
4.1.1 抽樣調查的可信性
4.1.2 估計比例
4.1.3 支持度估計大的候選人是否支持度也大
4.1.4 比例之差的區(qū)間估計
4.2 均值的估計
4.2.1 大樣本情況
4.2.2 小樣本情況
內容提要
習題四
第五章 檢驗
5.1 統(tǒng)計檢驗問題的推斷思考過程
5.2 統(tǒng)計檢驗問題的求解
5.2.1 原假設與備擇假設
5.2.2 檢驗法則與p值
5.2.3 檢驗的水平
5.2.4 兩類錯誤
5.2.5 假設檢驗問題的求解步驟
5.3 比例的檢驗
5.4 正態(tài)分布均值的t檢驗
5.5 正態(tài)分布方差的χ2檢驗
5.6 屬性數據類別比例的χ2檢驗
5.6.1 屬性數據類別比例的檢驗問題
5.6.2 齊性檢驗
內容提要
習題五
第六章 多組數據的比較分析
6.1 兩組數據的比較
6.1.1 比較正態(tài)分布方差的f檢驗
6.1.2 比較正態(tài)分布均值的t檢驗
6.1.3 成對數據
6.2 方差分析（anova）
6.2.1 組間變差
6.2.2 組內變差與全變差
6.2.3 變異分解
6.2.4 多重比較
內容提要
附6.1 用excel的數據分析功能比較兩組數據
附6.2 用excel的數據分析功能進行方差分析（anova）
習題六
第七章 相關與回歸分析
7.1 相關與回歸
7.1.1 正相關關系與正比例關系
7.1.2 負相關關系
7.1.3 兒子身高的回歸
7.1.4 預測孩子成年后身高
7.1.5 回歸模型
7.2 建立回歸模型
7.2.1 收集數據
7.2.2 判斷變量之間有沒有相關性
7.2.3 計算回歸直線
7.2.4 給出預測誤差和概率
7.3 相關系數
7.3.1 檢驗：是否線性相關
7.3.2 測定系數
7.3.3 相關系數的計算公式的由來
7.4 多元線性模型
7.4.1 回歸模型復相關系數、測定系數與回歸標準誤
7.4.2 檢驗回歸模型有沒有意義
7.4.3 截距與斜率是否等于0的檢驗以及它們的估計問題
7.4.4 將非線性回歸問題化為線性回歸問題
7.4.5 復共線性
內容提要
習題七
第八章 規(guī)劃求解
8.1 線性規(guī)劃
8.1.1 最大利潤規(guī)劃問題
8.1.2 線性規(guī)劃問題的解
8.1.3 敏感性分析
8.1.4 最小運輸成本規(guī)劃問題
8.2 非線性規(guī)劃
8.2.1 投資組合的回報
8.2.2 優(yōu)化投資組合
8.3 整數規(guī)劃
內容提要
習題八
第九章 決策分析
9.1 不確定型決策問題常用的決策準則
9.2 風險型決策問題常用的決策準則
9.2.1 期望收益決策準則
9.2.2 期望后悔（機會損失）決策準則
9.2.3 最大可能決策準則
9.3 貝葉斯決策
9.4 效用函數
9.5 德爾菲法與層次分析法
9.5.1 德爾菲法
9.5.2 層次分析法
9.6 博弈論
9.6.1 納什（nash）均衡
9.6.2 混合策略
內容提要
習題九
第十章 時間序列分析
10.1 簡單時間序列分析
10.1.1 時間序列趨勢外推法
10.1.2 趨勢預測模型的確定
10.1.3 移動平均
10.1.4 指數平滑
10.2 平穩(wěn)時間序列模型
10.2.1 自相關函數（afc）和偏自相關函數（pafc）
10.2.2 自回歸模型（autoregressive model）
10.2.3 移動平均模型 （moving average model）
10.2.4 自回歸移動平均模型 （autoregressivemoving average model）
10.2.5 平穩(wěn)時間序列建模
10.2.6 平穩(wěn)時間序列預測
內容提要
習題十
參考文獻