JMP统计分析教程

出版者:海南出版社

作者:杨重法

页数:359

出版时间:2011-11

价格:50

装帧:平装

isbn号码:9787544341028

具体描述

JMP 统计分析教程一书系统介绍了 JMP 在常用的统计分析中的应用方法，是我国第一

部关于 JMP 软件应用的专著。该书具有以下特点。

注重实用 本书省略了统计学原理的系统介绍以及数学公式的证明过程，结合案例简要说明分析原理，直接给出统计量的计算公式，重点介绍分析方法与 JMP 的分析过程。

简明易懂 每种分析方法列举一个典型案例，对案例进行分析，明确案例类型和选择分析方法。根据教程，初学者可轻松地使用 JMP 进行统计分析，通过例题的学习可以掌握各种统计分析的方法。

数据可视化 介绍数据可视化的基本方法。通过数据可视化（图形、气泡图、地图等），形象地理解统计原理，展示并正确判断分析结果，探索隐藏在数据中的客观规律。

实验设计 利用 JMP“试验设计”中“定制设计”平台，介绍“试验设计七步曲”。灵活运

用七步曲的思路来分析问题，提高解决问题的效率，加深对试验设计理论的理解。

作者简介

杨重法：1981 年 7 月毕业于长江大学农学院土化系毕业，2002 年 3 月毕业于日本信州

大学农学研究科生物生产科学专业获硕士学位，2005 年 3 月毕业于日本岐阜大学联合农学研究科生物环境科学专业获 Ph.D.学位。撰写的“Modeling of Translocation Rate of Dry Matter from Vegetative Organs to Panicle as Influenced by Air Temperature in Rice”2007 年获日本作物学会论文奖。现任海南大学农学院农学系主任、教授、博士生导师。主要从事植物生理生态、作物数学模型等方面的研究。

目录信息

第一章 JMP 入门
1.1 JMP 的基本操作
1.2 基本统计量分析
1.2.1 统计数据的分类
1.2.2 基本统计量分析
1.3 数据可视化
1.3.1 基本统计量的可视化
1.3.2 两个变量数据的可视化
1.3.3 多维数据的可视化
1.3.4 数据的探索与筛选
第二章 正态总体的统计推断
2.1 总体均值的检验与估计（标准差已知）
2.1.1 总体均值的检验
2.1.2 总体均值的区间估计
2.2 总体均值的检验与估计（标准差未知）
2.2.1 总体均值的检验
2.2.2 总体均值的区间估计
2.3 总体方差的检验与估计
2.3.1 总体方差的检验
2.3.2 总体方差的区间估计
2.4 正态分布的检验
2.4.1 拟合优度检验
2.4.2 正态分位数图检验
第三章 两个正态总体的统计推断
3.1 独立双样本总体均值差的检验与估计（方差齐）
3.1.1 独立双样本总体均值差的检验
3.1.2 独立双样本总体均值差的区间估计
3.2 独立双样本总体均值差的检验（方差不齐）
3.3 配对双样本总体均值差的检验与估计
3.3.1 配对双样本总体均值差的检验
3.3.2 配对双样本总体均值差的区间估计
3.4 方差齐性检验
第四章 方差分析
4.1 单因素方差分析
4.1.1 单因素完全随机设计
4.1.2 单因素随机区组设计
4.2 多因素方差分析
4.2.1 双因素无重复完全随机设计
4.2.2 双因素有重复完全随机设计
4.2.3 双因素有重复随机区组设计
4.3 拉丁方设计的方差分析
4.4 嵌套设计的方差分析
4.5 裂区设计的方差分析
4.6 重复测定的方差分析
4.6.1 一元方差分析
4.6.2 修正一元方差分析
4.6.3 一元方差分析与修正一元方差分析的比较
第五章 一元回归与相关分析
5.1 直线相关分析
5.1.1 相关关系的直观判断
5.1.2 相关性检验
5.1.3 总体相关系数的检验
5.2 直线回归分析
5.2.1 计算直线回归方程
5.2.2 检验直线回归方程
5.2.3 直线回归的区间估计
5.3 曲线回归分析
5.3.1 可线性化的回归分析
5.3.2 多项式回归分析
5.3.3 曲线拟合
第六章 协方差分析
6.1 协方差分析前的思考
6.2 协方差分析的原理
6.3 协方差分析的方法
第七章 分类数据分析
7.1 总体比率的检验
7.2 单向表中分类概率的检验
7.3 双向表及其图形
7.4 双向表中分类概率的检验
7.4.1 2×2 双向表中分类概率的检验
7.4.2 高维 2×2 双向表中分类概率的检验
7.4.3 m×n 双向表中分类概率的检验
7.5 对应分析
第八章 非参数分析
8.1 单个总体位置的检验
8.2 独立双样本的检验
8.3 配对双样本的检验
8.4 独立多样本完全随机设计的检验
8.5 独立多样本随机区组设计的检验
8.6 秩相关系数的检验
第九章 试验设计
9.1 试验设计基础知识
9.2 定制设计
· · · · · · (收起)

用户评价

如果让我用一个词来形容阅读这本书的整体感受，那可能是“系统性”。它像一张精心绘制的地图，清晰地标示了数据分析领域的每一个重要坐标点，并且告诉你如何以最高效的路径在这些点之间穿梭。很多自助学习者最大的困扰是“学完这个模块后，下一步该学什么？”以及“我学的这些知识点之间有什么内在联系？”这本书通过其极其规范的章节安排和知识体系构建，完美地解决了这个问题。它似乎遵循着一套成熟的教学大纲，确保读者在学习完皮尔逊相关系数后，自然而然地会接触到线性回归的局限性，从而引出更广义的模型构建思路。书中对各种统计软件（如果涉及，可能是指应用软件）的操作步骤描述得简洁明了，但更重要的是，这些操作步骤总是被嵌入到具体的统计学背景中，让人清楚地知道“我们为什么要执行这个命令”。这本书不是一套孤立知识点的堆砌，而是一个有机的、层层递进的知识生态系统，是数据分析学习路径上一个不可或缺的基石。

坦白说，我过去尝试过几本关于数据分析的书籍，它们要么是过于偏重于软件操作的“傻瓜式”指南，要么是晦涩难懂的纯数学证明，真正能完美平衡两者并贴近实际应用场景的凤毛麟角。这本书的独特之处在于，它成功地找到了一个黄金分割点。它没有过多地纠缠于复杂的微积分证明（这是很多初学者望而却步的原因），而是将重点放在了如何选择正确的统计检验、如何解读输出结果以及如何将分析结果转化为可执行的商业洞察上。书中的案例研究部分尤其出色，它们并非那种虚构的、完美无瑕的数据集，而是带有真实世界“噪音”和不确定性的情境。例如，在讲解时间序列分析时，作者展示了如何处理季节性波动和趋势分离，并且在结果解读中明确指出了模型预测的置信区间范围，这对于项目决策者来说至关重要。它教会我的不是如何运行一个程序，而是如何像一个真正的分析师那样去思考和质疑数据本身。这种注重“批判性思维”的培养，是我认为这本书超越一般教材的核心价值所在。

这本书的语言风格非常成熟稳重，夹杂着一种温和的学术权威感。它很少使用过于花哨或口语化的表达，而是用精确、严谨的术语来构建知识体系，这对于追求专业深度的读者来说无疑是一种享受。我特别欣赏它在定义概念时的那种不容置疑的清晰度，每一个术语的引入都伴随着清晰的上下文界定，杜绝了因术语模糊带来的理解偏差。阅读体验上，作者似乎深谙读者的心智模型，总能在关键转折点设置“知识回顾”或“概念辨析”的小节，强制读者停下来巩固刚刚学到的内容，防止知识点在后续章节中被冲散。这种结构设计，极大地提升了知识的内化效率。此外，章节之间的衔接处理得非常巧妙，从描述性统计过渡到推断性统计，再到更高级的回归模型，每一步都建立在前一步的坚实基础之上，让人感觉自己像是在攀登一座结构合理的知识阶梯，每登高一步，视野都开阔一分。这本书的价值不仅仅在于传授知识，更在于塑造一种严谨的统计思维框架。

作为一名刚刚接触数据分析领域的新手，我深知理论学习的枯燥与实践操作的难度之间的鸿沟。这本书最让我感到惊喜的一点是，它在讲解每一个统计概念时，都极其注重“为什么”和“怎么做”的结合。很多教材只是告诉我们公式是什么，但这本书却花了大量的篇幅去解释这个公式背后的统计学原理，以及在什么样的数据情境下应该优先选择这个工具。举个例子，在讲解方差分析（ANOVA）时，作者并没有仅仅停留在展示F检验的步骤上，而是深入剖析了多重比较的内在风险，并推荐了事后检验方法的适用场景和局限性。这种深入浅出的讲解，使得我们不仅仅是学会了操作按钮，而是真正理解了分析背后的逻辑链条。更重要的是，它似乎预见到了读者在操作过程中可能会遇到的所有“坑”，提前给出详尽的排雷指南。比如，关于数据预处理的章节，对异常值和缺失值的处理方法论述得非常细致，这一点在很多同类书籍中常常被一笔带过，但这本书却把它提升到了一个关键的地位。这种对细节的把握，让我在实际操作时自信心倍增，感觉自己手中握着的不是一本理论书，而是一份实战手册。

这本书的装帧设计真是让人眼前一亮，封面那种沉稳又不失现代感的蓝色调，配合清晰的字体排版，初次接触就给人一种专业、可靠的印象。我特别喜欢它在细节处理上的用心，比如内页纸张的选择，不仅触感舒适，而且光线反射度控制得很好，长时间阅读下来眼睛也不会有明显的疲劳感。拿到书的那一刻，我就忍不住翻阅了目录，结构划分得极其清晰，从基础概念的梳理到复杂模型的建立，每一步的过渡都显得那么自然而然，仿佛有一位经验丰富的导师在旁边耐心地引导着你。我注意到作者在章节的开头部分，经常会用一些贴近实际案例的引子来激发读者的兴趣，这比那些干巴巴地抛出理论要有效得多。比如，在介绍假设检验的章节，它没有直接进入公式推导，而是先描述了一个我们在实际工作中可能会遇到的困惑，然后顺理成杖地引出了检验方法的必要性和逻辑，这种叙事方式让原本枯燥的统计学知识变得生动起来，极大地增强了我继续深入学习下去的动力。总的来说，从物理层面的设计到内容的逻辑铺陈，都体现出出版方对目标读者的深度理解和尊重。