STATISTICA for Windows統(tǒng)計(jì)與圖表分析教程

第1章 STATISTICA/Win基礎(chǔ)
1.1 STATISTICA/Win概述
1.1.1 統(tǒng)計(jì)分析
1.1.2 圖表分析
1.1.3 STATISTICA/Win的運(yùn)行環(huán)境
1.1.4 STATISTICA/Win的啟動(dòng)
1.1.5 STATISTICA/Win的主畫(huà)面
1.1.6 STATISTICA/Win的退出
1.2 STATISTICA/Win入門(mén)
1.2.1 鼠作的操作
1.2.2 數(shù)據(jù)／大數(shù)據(jù)文件管理
1.2.3 建立新的數(shù)據(jù)文件
1.3 STATISTICA/Win的基本操作與文件類型
1.3.1 STATISTICA/Win的基本操作
1.3.2 STATISTICA/Win的文件類型
1.4 中文注釋編輯
第2章 STATISTICA/Win的數(shù)據(jù)文件與變量
2.1 合并兩個(gè)數(shù)據(jù)文件
2.1.1 合并變量
2.1.2 合并個(gè)案
2.2 建立子數(shù)據(jù)文件與個(gè)案排序
2.2.1 建立于數(shù)據(jù)文件
2.2.2 個(gè)案排序
2.3 修改變量／個(gè)案
2.3.1 修改變量
2.3.2 修改個(gè)案
2.4 缺失數(shù)據(jù)處理方法
2.4.1 用均數(shù)替代缺失數(shù)據(jù)
2.4.2 缺失數(shù)據(jù)的常用刪除方法
2.4.3 缺失數(shù)據(jù)的其他替代方法
2.5 標(biāo)準(zhǔn)化變量
2.5.1 計(jì)量資料
2.5.2 頻數(shù)表資料
2.6 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)類型
第3章 基本統(tǒng)計(jì)分析與制表
3.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析
3.2 相關(guān)矩陣分析
3.3 獨(dú)立樣本（成組）t-檢驗(yàn)
3.3.1 獨(dú)立樣本t-檢驗(yàn)（l）（記錄／個(gè)案格式）
3.3.2 獨(dú)立樣本t-檢驗(yàn)（2）（組/變量記錄格式）
3.3.3 多變量霍特林（Hotelling）T檢驗(yàn)
3.4 相依（相關(guān)）樣本t檢驗(yàn)
3.5 細(xì)分與單因素方差分析
3.6 頻數(shù)表分析
3.7 制表與標(biāo)題
3.7.1 交叉分組列聯(lián)表
3.7.2 多重反應(yīng)項(xiàng)目表
3.8 概率分布計(jì)算
3.8.1 貝塔（Beta）分布
3.8.2 x（Chi－Square）分布
3.8.3 F分布
3.8.4 Z（Normal）分布
3.8.5 t（Student）分布
3.9 其他顯著性檢驗(yàn)
3.9.1 兩個(gè)相關(guān)系數(shù)的差異性檢驗(yàn)
3.9.2 兩個(gè)正態(tài)分布均數(shù)的差異性檢驗(yàn)
3.9.3 單一均數(shù)與總體均數(shù)的差異性檢驗(yàn)
3.9.4 兩個(gè)百分?jǐn)?shù)的差異性檢驗(yàn)
第4章 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)／分布擬合
4.1 2x2表與費(fèi)歇爾精確檢驗(yàn)
4.2 觀察與期望頻數(shù)的對(duì)照檢驗(yàn)
4.3 非參數(shù)相關(guān)分析
4.3.1 斯皮爾曼（Spearman）等級(jí)相關(guān)分析
4.3.2 肯德?tīng)枺↘endall）相關(guān)分析
4.3.3 肯德?tīng)枺↘enda11，計(jì)數(shù)資料）相關(guān)分析
4.4 沃爾德-沃爾佛維茨游程檢驗(yàn)
4.5 曼-惠特尼U檢驗(yàn)
4.5.1 計(jì)量資料的文-惠特尼U檢驗(yàn)
4.5.2 頻數(shù)表（或等級(jí)）資料的曼-惠特尼U檢驗(yàn)
4.6 柯?tīng)柲缌_夫-斯米爾諾夫兩樣本檢驗(yàn)
4.7 克魯斯凱-沃利斯方差分析（中位數(shù)檢驗(yàn)）
4.8 號(hào)檢驗(yàn)
4.9 威爾科克森配對(duì)檢驗(yàn)
4.10 弗里德曼方差分析與肯德?tīng)栆恢滦?br />4.11 科克倫Q檢驗(yàn)
4.12 常用描述性統(tǒng)計(jì)分析
4.13 擬合連續(xù)型分布
4.13.1 上態(tài)分布（Normal）（計(jì)量資料）
4.13.2 正態(tài)分布（Normal）（頻數(shù)表資料）
4.1.4 擬合離散型分布
4.14.1 二項(xiàng)分布（Binomial）
4.14.2 泊松分布（Poisson）
第5章 廣義單因素方差分析與多因素方差分析
5.1 多因素方差分析
5.2 協(xié)方差分析
第6章 多重回歸分析
6.1 直線回歸分析
6.2 過(guò)原點(diǎn)的直線回歸分析
6.3 多重線性回歸分析
6.4 前向逐步線性回歸分析
6.5 后向逐步線性回歸分析
6.6 嶺回歸分析
第7章 固定非線性回歸分析
7.1 多項(xiàng)式回歸分析
7.2 擬合對(duì)數(shù)曲線
7.3 生長(zhǎng)曲線回歸分析
第8章 非線性估計(jì)法
8.1 用戶指定回歸分析
8.2 邏輯斯諦（Logistic）回歸分析
8.3 成組資料的邏輯斯諦（Logistic）回歸分析
8.4 指數(shù)增長(zhǎng)回歸分析
8.5 分段線性回歸分析
第9章 時(shí)間序列月頃測(cè)預(yù)報(bào)分析
9.1 博克斯-詹金斯模型分析
9.2 直線趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析
9.3 指數(shù)趨勢(shì)平滑法
9.4 時(shí)間序列季節(jié)性調(diào)整分解法
第10章 聚類分析
10.1 聯(lián)接（樹(shù)狀聚類）分析
10.1.1 指標(biāo)（R型）聚類分析
10.1.2 樣品（Q型）聚類分析
10.2 逐步聚類分析
10.3 雙向聚類分析
第11章 因子分析
第12章 典型分析
第13章 信度/項(xiàng)目分析
第14章 判別分析
第15章 對(duì)數(shù)線性模型分析
第16章 生存分析
16.1 壽命表與分布
16.2 卡卜蘭-邁爾乘積極限法
16.3 兩樣本生存率比較
16.4 多樣本生存率比較
16.5 比例危險(xiǎn)（Cox）回歸分析
第17章 圖表分析
17.1 快速統(tǒng)計(jì)圖
17.1.1 直方圖（快速統(tǒng)計(jì)圖）
17.1.2 二維在方圖（快速統(tǒng)計(jì)圖）
17.1.3 箱形-觸須線圖（快速統(tǒng)計(jì)圖）
17.2 二維統(tǒng)計(jì)圖
17.2.1 鼓點(diǎn)圖/帶直入圖（二維統(tǒng)計(jì)圖）
17.2.2 箱形圖（二維統(tǒng)計(jì)圖）
17.2.3 餅分圖（二維統(tǒng)計(jì)圖）
17.3 二維序列統(tǒng)計(jì)圖
17.3.1 二元直方圖（下維序列統(tǒng)計(jì)圖）
17.3.2 箱形圖（三維序列統(tǒng)計(jì)圖）
17.4 三維XYZ統(tǒng)計(jì)圖
17.4.1 散點(diǎn)圖（三維XYZ統(tǒng)計(jì)圖）
17.4.2 曲面圖（二維XYZ統(tǒng)計(jì)圖）
17.5 統(tǒng)計(jì)矩陣圖
17.5.1 方形散點(diǎn)陣圖（統(tǒng)計(jì)矩陣圖）
17.5.2 長(zhǎng)方形散點(diǎn)陣圖（統(tǒng)計(jì)矩陣圖）
17.6 統(tǒng)計(jì)分類圖
17.6.1 直方圖（統(tǒng)計(jì)分類圖）
17.6.2 餅分圖（統(tǒng)計(jì)分類圖）
17.7 常用圖形
17.7.1 三維序列圖（常用圖形）
17.7.2 三維XYZ圖（常用圖形）
17.8 塊狀統(tǒng)計(jì)圖
17.8.1 縱直方圖（塊狀統(tǒng)計(jì)圖）
17.8.2 縱均數(shù)箱形圖（塊狀統(tǒng)計(jì)圖）
17.8.3 縱中位數(shù)箱形圖（塊狀統(tǒng)計(jì)圖）
17.8.4 縱正態(tài)概率圖（塊狀統(tǒng)計(jì)圖）
附錄1 練習(xí)題
STATISTICA/Win基礎(chǔ)習(xí)題
統(tǒng)計(jì)分析（Analysis）習(xí)題
圖表分析(Graphs/Tables）習(xí)題
附錄2 STATISTICA／Win數(shù)據(jù)文件的使用說(shuō)明
附錄3 英漢詞匯對(duì)照表
參考文獻(xiàn)