包郵 MINITAB統計分析方法及應用（第2版）統計分析係 使用方法和統計應用 統計分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李誌輝 著

圖書標籤:

• Minitab
• 統計分析
• 統計方法
• 應用
• 數據分析
• SPSS
• 迴歸分析
• 方差分析
• 假設檢驗
• 統計軟件

店鋪： 布剋專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121316791

商品編碼：13967684986

齣版時間：2017-06-01

商品參數

MINITAB統計分析方法及應用（第2版）
	定價	69.00
	齣版社	電子工業齣版社
	版次	1
	齣版時間	2017年06月
	開本	16
	作者	李誌輝
	裝幀	平裝
	頁數
	字數
	ISBN編碼	9787121316791
	重量

內容介紹

　本書根據統計教學的特點，結閤大量的實例以循序漸進的方式介紹Minitab 17.3軟件的使用方法和統計應用，對軟件界麵、統計分析結果及統計圖形均進行瞭詳細的解釋。內容包括Minitab的基礎知識、基本統計量、統計錶和列聯錶資料的檢驗、方差分析、等效檢驗、非參數檢驗、迴歸分析、可靠性/生存分析、多變量分析、時間序列分析、功效和樣本量計算、控製圖、過程能力分析、質量計劃工具、測量係統分析及常用統計圖形的繪製等，並對數據的結果和圖形進行統計學分析與推斷。本書講述的實例涵蓋多個專業，能夠滿足不同專業讀者的需要。本書所有附錄（電子書格式）、例題數據均可在華信教育資源網www.hxedu.com.cn免費下載，方便教師授課和讀者操作練習和查詢。本書的內容與方法可廣泛適用於自然科學、社會科學、工業統計，特彆是工業統計學、生物學、心理學、醫療衛生保健、經濟學等多學科、多專業、多層次的需要，可作為高等院校統計軟件教材及參考書、科研單位相關專業的科技人員、研究生、大學生與機關企管理人員、計算機工作者學習參考書。

目錄

目    錄

 

第1章  Minitab概述 1

1.1  Minitab簡介 1

1.2  Minitab的主要功能 1

1.2.1  數據管理 1

1.2.2  數據計算 2

1.2.3  統計功能 2

1.2.4  統計圖形 5

1.2.5  宏 5

1.2.6  幫助與協助功能 5

1.3  Minitab界麵 6

1.3.1  Minitab主窗口 6

1.3.2  對話框 8

1.3.3  彈齣菜單 9

1.3.4  中英文界麵的設置 9

第2章  Minitab入門 11

2.1  Minitab支持的數據類型 11

2.2  Minitab 的文件類型 12

2.3  Minitab工作錶的基本操作與

     數據錄入 13

2.3.1  工作錶介紹 13

2.3.2  數據錄入實例 13

2.3.3  設置數據類型 16

2.4  調用Minitab宏 18

第3章  數據管理 20

3.1  生成工作錶子集 20

3.1.1  根據指定變量值生成工作錶

      子集 20

3.1.2  根據圖形指定區域生成工作

      錶子集 21

3.1.3  根據格式化的單元格生成工

      作錶子集 22

3.1.4  根據行號生成工作錶子集 22

3.1.5  根據公式生成工作錶子集 23

3.2  拆分工作錶 23

3.3  縱嚮閤並工作錶 24

3.4  橫嚮閤並工作錶 25

3.4.1  簡單閤並工作錶 25

3.4.2  根據關鍵變量橫嚮閤並

      工作錶 26

3.5  復製數據 27

3.5.1  復製列到列 27

3.5.2  復製常量到常量 29

3.5.3  復製矩陣到矩陣 29

3.5.4  復製常量到列 30

3.5.5  復製列到常量 31

3.5.6  復製矩陣到列 31

3.5.7  復製列到矩陣 32

3.5.8  復製工作錶到工作錶 33

3.6  拆分列 33

3.7  堆疊數據 34

3.7.1  堆疊列 34

3.7.2  堆疊列的區組 35

3.7.3  堆疊行 36

3.8  轉置列 37

3.9  個案排序 38

3.10  排秩 40

3.11  刪除行 40

3.12  刪除變量 41

3.13  條件格式 41

3.13.1  突齣顯示單元格 41

3.13.2  突齣顯示zui高/zui低值

      單元格 44

3.13.3  根據Pareto規則突齣顯示

      單元格 45

3.13.4  根據統計量突齣顯示單元格 45

3.14  編碼 48

3.15  更改數據類型 51

3.16  日期和時間轉換 52

3.16.1  取整日期和時間 52

3.16.2  從日期或時間中提取數字 53

3.16.3  從日期或時間中提取文本 54

3.17  閤並文本 55

3.18  顯示數據 55

第4章  數據計算 57

4.1  計算器及其函數 57

4.1.1  計算器 57

4.1.2  計算器函數 59

4.2  計算列統計量 68

4.3  計算行統計量 68

4.4  數據標準化 69

4.5  生成模闆數據 71

4.5.1  生成簡單數集 71

4.5.2  生成任意數集 72

4.5.3  生成文本值模闆 72

4.5.4  生成日期/時間值的簡單數集 74

4.6  創建網格數據 74

4.7  創建指示變量 76

4.8  設置隨機數發生器的基數 78

4.9  生成隨機數 78

4.9.1  從樣本中抽樣 79

4.9.2  根據分布生成隨機數 79

4.10  概率分布函數 81

4.10.1  計算概率 82

4.10.2  計算纍積概率 83

4.10.3  計算P值 84

4.10.4  計算逆纍積概率值 85

4.10.5  計算臨界值 85

4.11  矩陣運算 86

4.11.1  讀取矩陣 86

4.11.2  轉置矩陣 87

4.11.3  求逆矩陣 88

4.11.4  定義常量矩陣 88

4.11.5  生成對角矩陣 89

4.11.6  特徵分析 89

4.11.7  矩陣的算術運算 90

第5章  基本統計量 92

5.1  計算和存儲描述性統計量 92

5.1.1  顯示描述性統計量 92

5.1.2  存儲描述性統計量 96

5.1.3  圖形化匯總 97

5.2  均值假設檢驗與置信區間估計 99

5.2.1  單樣本均值比較的Z檢驗 99

5.2.1  單樣本均值的t檢驗 101

5.2.2  獨立樣本均值的t檢驗 103

5.2.3  配對樣本均值的t檢驗 106

5.3  率的假設檢驗與置信區間估計 108

5.3.1  單樣本二項總體率檢驗 108

5.3.2  獨立樣本二項總體率檢驗 109

5.3.3  單樣本Poisson檢驗 111

5.3.4  獨立樣本Poisson檢驗 114

5.4  方差的假設檢驗與置信區間

     估計 115

5.4.1  單樣本方差檢驗 115

5.4.2  獨立樣本方差檢驗 117

5.5  相聯度量 120

5.5.1  相關 120

5.5.2  協方差 121

5.6  分布檢驗 122

5.6.1  正態性檢驗 122

5.6.2  離群值檢驗 124

5.6.3  Poisson分布的擬閤優度

     檢驗 127

第6章  統計錶和列聯錶資料的檢驗 130

6.1  單變量計數 130

6.2  列聯錶資料的分析 131

6.2.1  卡方檢驗 131

6.2.2  四格錶資料的Fisher 精que

      檢驗 133

6.2.3  配對四格錶資料的McNemar

      檢驗 135

6.2.4  多維四格錶資料的Mantel-

      Haenszel-Cochran檢驗 136

6.2.5  觀測結果一緻性的Cohen 

      Kappa評價 137

6.2.6  有序分類資料的一緻性度量 137

6.2.7  有序分類資料的相關分析 139

6.3  單變量卡方擬閤優度檢驗 139

第7章  方差分析 142

7.1  方差齊性檢驗 142

7.2  單因子方差分析 145

7.3  均值分析圖 152

7.3.1  正態分布資料的均值分析圖 152

7.3.2  二項分布資料的均值分析圖 154

7.3.3  Poisson分布資料的均值

      分析圖 155

7.4  主效應圖 155

7.5  交互效應圖 157

7.6  平衡方差分析 158

7.6.1  完全隨機設計資料的方差

      分析 158

7.6.2  雙因子方差分析 160

7.6.3  混閤模型平衡設計資料的

      方差分析 161

7.7  一般綫性模型 162

7.7.1  隨機區組設計資料的方差

      分析 162

7.7.2  析因設計資料的方差分析 166

7.7.3  正交設計資料的方差分析 170

7.7.4  拉丁方設計資料的方差

      分析 172

7.7.5  係統分組試驗設計資料的

      方差分析 173

7.7.6  分割試驗設計資料的方差

      分析 175

7.7.7  交叉試驗設計資料的方差

      分析 176

7.7.8  協方差分析 178

7.7.9  均值的多重比較 181

7.7.10  計算預測信息 187

7.7.11  因子圖 189

7.8  一般多元方差分析 192

第8章  等效檢驗 196

8.1  單樣本等效檢驗 196

8.2  獨立樣本等效檢驗 199

8.2.1  等效性檢驗 199

8.2.2  優效性檢驗 202

8.2.3  非劣效性檢驗 204

8.3  配對資料的等效檢驗 205

8.4  二階段交叉試驗設計資料的

     等效檢驗 207

第9章  非參數檢驗 212

9.1  單樣本中位數檢驗 212

9.1.1  單樣本符號檢驗 212

9.1.2  單樣本Wilcoxon符號秩

      檢驗 213

9.2  兩獨立樣本的Mann-Whitney

     檢驗 214

9.3  方差分析的非參數方法

《數據洞察：現代統計分析的理論基石與實踐指南》 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、創新和發展的核心要素。無論是科學研究、商業運營，還是社會治理，對海量數據的深刻理解和有效運用，都直接關係到成敗。然而，數據本身並不能說話，它們隱藏的規律、趨勢和洞察，需要藉助強大的統計分析工具和方法纔能被發掘。本書正是為瞭填補這一關鍵鴻溝而生，旨在為讀者構建一個全麵、係統、且極具實踐指導意義的統計分析知識體係。 本書並非一本孤立的理論堆砌，而是將深厚的統計學理論根基與貼近現實的應用場景緊密結閤。我們相信，隻有理解瞭“為什麼”，纔能更好地掌握“怎麼做”。因此，在深入淺齣的闡述統計分析的各種方法時，本書始終強調其背後的數學原理和邏輯。從最基礎的描述性統計，到推斷性統計的核心概念，再到更為高級的迴歸分析、方差分析、時間序列分析以及多變量統計技術，本書都將層層剝開其精髓，幫助讀者建立清晰的理論認知。 第一部分：統計分析的基石——理解與描述數據 在踏入復雜的統計模型之前，掌握如何有效地描述和理解數據是至關重要的一步。本部分將帶領讀者從零開始，認識數據的本質。 數據類型與測量尺度： 我們將詳細區分定性數據（分類數據）和定量數據（數值數據），並進一步探討比例、區間、定序和定類等不同的測量尺度。理解數據類型有助於我們選擇最恰當的統計工具和可視化方法。 描述性統計的核心工具： 學習如何計算和解讀集中趨勢的度量（如均值、中位數、眾數），分散趨勢的度量（如方差、標準差、極差、四分位距），以及分布形態的度量（如偏度、峰度）。這些指標能快速勾勒齣數據集的整體輪廓。 可視化數據： 圖形是理解數據的有力助手。本書將介紹多種經典且實用的可視化方法，包括直方圖、箱綫圖、散點圖、條形圖、餅圖等。我們將指導讀者如何根據數據類型和分析目標，選擇最能揭示數據特徵的圖錶，並學會解讀圖錶傳達的信息。 概率論基礎： 統計推斷的根基在於概率論。我們將梳理概率的基本概念，如隨機事件、概率的計算規則，以及重要的概率分布（如二項分布、泊鬆分布、正態分布）。對這些基礎的掌握，為後續的推斷統計打下堅實基礎。 第二部分：從樣本到總體——統計推斷的藝術 統計推斷是統計學中最具力量的領域之一，它使我們能夠從有限的樣本數據齣發，對未知但更廣泛的總體做齣有根據的判斷。 抽樣理論與抽樣分布： 理解不同抽樣方法（如簡單隨機抽樣、分層抽樣）的原理及其對推斷結果的影響。重點闡述中心極限定理，這是理解樣本均值分布以及進行區間估計和假設檢驗的核心。 參數估計： 學習點估計和區間估計的原理。掌握如何構造置信區間，並理解置信水平的含義。我們將詳細介紹針對不同參數（如總體均值、比例、方差）的區間估計方法。 假設檢驗的框架： 詳細講解假設檢驗的基本步驟，包括建立原假設和備擇假設、選擇檢驗統計量、確定拒絕域、計算P值以及做齣統計決策。我們將剖析第一類錯誤（α）和第二類錯誤（β）的概念及其對檢驗效力的影響。 常用假設檢驗方法： 深入介紹多種單樣本和兩樣本的假設檢驗，包括t檢驗（用於檢驗均值）、Z檢驗（用於檢驗比例）、卡方檢驗（用於檢驗離散數據的擬閤度和獨立性）以及F檢驗（用於比較方差）。本書將詳細解析每種檢驗的適用條件、計算過程和結果解讀。 第三部分：探索變量之間的關係——迴歸與方差分析 在許多實際問題中，我們不僅關心變量的分布，更關注變量之間的相互關係。本部分將聚焦於揭示和量化這些關係。 相關性分析： 學習如何衡量兩個變量之間綫性關係的強度和方嚮，包括計算皮爾遜相關係數，並進行相關係數的假設檢驗。區分相關不等於因果的重要性。 簡單綫性迴歸： 深入理解簡單綫性迴歸模型，包括迴歸方程的建立、最小二乘法的原理、迴歸係數的解釋（斜率和截距）以及模型擬閤優度（決定係數R²）的評估。學習如何進行迴歸係數的假設檢驗以及對模型進行預測。 多元綫性迴歸： 擴展到包含多個自變量的迴歸模型。學習如何選擇和構建多元迴歸模型，處理多重共綫性問題，以及解釋多個迴歸係數的獨立效應。介紹模型選擇的常用方法（如逐步迴歸）。 方差分析（ANOVA）： 掌握方差分析的基本原理，它允許我們比較三個或三個以上組的均值是否存在顯著差異。詳細介紹單因素方差分析和雙因素方差分析，包括其模型假設、F檢驗的計算與解讀，以及事後檢驗（如Tukey HSD）。 第四部分：超越經典——高級統計方法與應用 在掌握瞭基礎和核心的統計分析方法後，本部分將進一步拓展讀者的視野，介紹一些更高級、更具針對性的統計技術，並探討其在不同領域的應用。 時間序列分析入門： 學習如何分析具有時間順序的數據。介紹時間序列的基本組成部分（趨勢、季節性、周期性和隨機波動），以及常用的時間序列模型（如ARIMA模型），用於數據預測和模式識彆。 非參數統計方法： 在某些數據不滿足參數檢驗的嚴格假設時，非參數方法提供瞭重要的替代方案。介紹如秩和檢驗（Wilcoxon檢驗）、符號秩檢驗、Kruskal-Wallis檢驗等，並闡述其適用場景。 聚類分析與因子分析： 學習如何對數據進行分組（聚類）以發現內在的結構，以及如何通過降維（因子分析）來識彆潛在的隱藏變量，簡化復雜數據集。 統計軟件的應用： 理論與實踐相結閤方能發揮最大效用。本書將穿插指導讀者如何在常用的統計分析軟件（如Excel的數據分析工具、SPSS、R或Python的統計庫）中實現上述各種統計分析方法。我們將提供清晰的操作步驟和結果解讀指南，讓讀者能夠迅速將學到的知識應用於實際數據分析工作中。 本書的特色與價值： 理論與實踐的深度融閤： 每一章都緊密圍繞統計原理，同時提供豐富的實際案例，幫助讀者理解概念如何在真實世界中應用。 由淺入深，循序漸進： 從最基礎的概念講起，逐步深入到更復雜的模型，確保不同背景的讀者都能掌握。 強調思維方式： 不僅教“術”，更注重培養讀者的統計思維，使讀者能夠獨立分析問題，選擇閤適的統計工具，並正確解讀結果。 麵嚮廣泛的讀者群體： 無論是統計學專業學生、科研人員，還是希望提升數據分析能力的商業人士、市場研究員、産品經理、工程師，本書都能提供寶貴的指導。 為數據驅動的決策賦能： 掌握本書內容，讀者將能夠從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，做齣更明智、更具洞察力的決策，從而在個人和職業生涯中取得更大的成功。 在當今數據驅動的世界裏，統計分析不再是少數專傢的專利，而是每一位希望在各自領域取得突破的人都應具備的核心能力。本書將是你開啓數據洞察之旅，掌握現代統計分析方法，並將其有效應用於實踐的得力助手。讓我們一起，用數據說話，用統計的力量驅動認知與進步。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最想看的是它到底有沒有講清楚“統計分析係”到底是什麼意思。我理解“統計分析”是核心，但“係”字加上後麵的“使用方法和統計應用”讓我有點摸不著頭腦，不知道是不是指代某個特定的統計分析體係或者方法論。我希望這本書能夠對“統計分析係”有一個清晰的定義和闡釋，而不是簡單地將它作為一個標題的一部分。如果它指的是一個整閤瞭理論、方法和工具的係統，那我非常期待能看到它如何構建和應用。我想瞭解這個“係”的邏輯框架，以及它在不同領域的適用性。例如，它是否提供瞭一套標準的流程來指導用戶進行數據收集、數據預處理、模型選擇、結果評估和報告撰寫？它是否強調瞭某些特定的統計學原理或技術，並在軟件層麵（比如MINITAB）有相應的支持？我希望這本書能夠提供一些案例研究，展示這個“統計分析係”是如何在實際工作中發揮作用的，比如在某個公司如何通過這個體係來提升運營效率，或者在某個研究項目中如何利用它來得齣有價值的結論。如果這個“係”真的能夠提供一套行之有效的方法論，那這本書的價值就不僅僅在於介紹軟件操作，更在於它能夠提供一種解決問題的思維模式。我希望能從這本書中獲得一種係統的、結構化的統計分析指導，而不是零散的知識點。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前對統計分析這塊兒一直有些畏難情緒，總覺得那些公式和模型離我的實際工作有點遠。但最近因為項目需要，不得不開始接觸這方麵的知識，所以就到處搜羅相關的書籍。當我在網上看到這本《包郵 MINITAB統計分析方法及應用（第2版）統計分析 係 使用方法和統計應用 統計分析》的時候，我第一眼就被它“MINITAB”這個詞吸引瞭。我聽說MINITAB是一個非常強大的統計分析軟件，很多企業和研究機構都在使用，如果這本書能讓我學會如何利用MINITAB來解決實際問題，那對我來說就太有價值瞭。我希望這本書不僅能講解統計學理論，更能側重於MINITAB軟件的操作和應用。我希望它能像一本操作手冊一樣，一步一步地教我如何導入數據、如何選擇閤適的統計分析工具、如何設置參數、如何解讀輸齣結果等等。最好能有一些詳細的截圖和步驟說明，這樣即使是完全沒有接觸過MINITAB的新手，也能輕鬆上手。另外，我希望這本書能涵蓋一些常見的統計分析場景，比如産品質量控製、市場調研、金融風險評估等等，並且能夠提供相應的MINITAB操作案例。如果能有一些進階的內容，比如多元統計分析或者時間序列分析，那就更好瞭，這樣我可以在掌握基礎之後，繼續深入學習。總的來說，我購買這本書的初衷，是希望它能成為我學習MINITAB統計分析的得力助手，讓我能夠快速地將理論知識轉化為實踐技能。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字實在太長瞭，第一次看到的時候我愣瞭一下，以為是不是哪個電商平颱的商品標題，後來纔意識到這竟然是一本書的書名。我拿到這本書的時候，是被它那“包郵”兩個字吸引的，雖然知道這和內容關係不大，但購物時總會有一點小小的驚喜。這本書的封麵設計還算比較樸實，沒有太多花哨的元素，給人一種踏實可靠的感覺，這倒也符閤我對於一本統計分析書籍的期待。我本身是對數據分析挺感興趣的，但之前接觸的都是一些基礎的 Excel 操作，總覺得不夠深入，想係統地學習一些統計學的方法。這本書的副標題“統計分析方法及應用（第2版）”以及後麵的“統計分析 係 使用方法和統計應用”讓我覺得它應該能滿足我的需求，畢竟“第2版”意味著內容應該有更新和完善，而“方法及應用”則暗示瞭它既會講理論，也會講實際的運用，這對我這個實踐型學習者來說非常重要。我希望這本書能夠詳細地講解各種統計分析方法，比如迴歸分析、假設檢驗、方差分析等等，並且能夠結閤實際案例來演示如何運用這些方法來解決現實問題。我特彆期待它能包含一些關於數據可視化和解讀的內容，因為我總覺得光會做分析還不夠，還得能夠清晰地把分析結果呈現齣來，讓不懂統計的人也能明白。這本書的厚度看起來還可以，不算太厚重，也不至於太薄，希望裏麵的內容密度適中，既不會讓讀者覺得信息量過載，也不會過於淺顯。總之，我對這本書的初步印象是，它應該是一本比較全麵且實用的統計分析入門讀物，我希望能通過它來提升自己的數據分析能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名實在是太長瞭，我第一次看到的時候，腦子裏閃過的是：“這是要考什麼嗎？怎麼會起這麼長的名字。” 後來仔細一看，纔明白這是一本關於統計分析的書，而且還提到瞭“MINITAB”。我個人對統計學並不是非常精通，但平時工作偶爾會接觸到一些數據，感覺自己在這方麵確實需要補足一些知識。我希望這本書能夠係統地介紹一些常用的統計分析方法，特彆是那些在實際工作中比較容易遇到的。例如，我希望它能詳細講解如何進行數據描述和可視化，如何進行假設檢驗，以及如何進行迴歸分析。關於MINITAB這個軟件，我之前聽說過，但從來沒有用過。我希望這本書能夠詳細地介紹MINITAB的基本操作，包括如何導入和導齣數據，如何在軟件中進行各種統計分析，以及如何解讀分析結果。如果能有一些實際案例的演示，那就更好瞭，最好是那種有明確的業務背景的例子，這樣我能更好地理解這些統計方法是如何幫助我們解決實際問題的。我不太喜歡那種隻講理論、不講實踐的書，希望這本書能夠做到理論與實踐相結閤，既能講清楚原理，也能教我們如何去操作。我希望通過這本書，能夠讓我對統計分析有一個更清晰的認識，並且能夠熟練運用MINITAB來處理一些基本的數據分析任務。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，我買這本書，很大一部分原因是被“包郵”吸引瞭，雖然知道這和內容本身沒啥關係，但網購嘛，能省一點是一點。拿到手之後，我迫不及待地翻看瞭目錄，希望能夠快速找到我感興趣的部分。我關注的重點是“應用”這兩個字。作為一個剛剛接觸統計分析不久的學生，我更傾嚮於學習那些能夠直接應用到實際項目中的方法，而不是純粹的理論推導。這本書的標題裏多次強調“應用”，這讓我對它抱有很高的期望。我希望它能提供大量的實際案例，而且這些案例最好是貼近我們日常學習和生活中遇到的問題，比如如何分析學業成績、如何理解市場營銷數據、如何解釋社會調查結果等等。我希望書中能詳細講解如何在MINITAB軟件中實現這些案例的分析，包括數據的準備、模型的選擇、參數的設置以及結果的解讀。如果能有一些“跟著做”的練習，讓我能夠邊學邊練，那就更好瞭。而且，我希望這本書能夠涵蓋不同類型的應用場景，比如數據挖掘、預測分析、質量管理等，讓我對統計分析的應用有一個更全麵的認識。總之，我希望這本書能夠成為我從理論走嚮實踐的橋梁，讓我能夠真正地將統計學知識運用到解決實際問題中去。