Podstawy statystyki z przykładami w R
Książka może spełniać rolę podręcznika do nauki statystyki dla uczniów szkół
średnich, studentów oraz hobbystów pasjonujących się obliczeniami statystycznymi.
Będzie przydatna także osobom zawodowo zajmującym się statystyką, którym autor
ułatwia wykrywanie i unikanie typowych błędów obliczeniowych i interpretacyjnych.
Zawarte w książce przykłady obliczeniowe zostały opracowane za pomocą pakietu
obliczeniowego o nazwie R, dostępnego w Internecie bezpłatnie, dzięki czemu Czytelnicy
książki nie muszą wykonywać samodzielnie żmudnych obliczeń.
Omawiane w książce techniki są bogato ilustrowane przejrzyście opisanymi
przykładami, na końcu każdego rozdziału umieszczono zadania.
Pakiet obliczeniowy R jest dostępny bezpłatnie na stronie www.r-project.org/
Wstęp. 8
1. Wprowadzenie do R. 11
1.1. Instalacja. 12
1.1.1. Instalacja oraz pierwsze uruchomienie 12
1.1.2. Instalacja oraz korzystanie z bibliotek 14
1.2. Podstawy obsługi R 16
1.2.1. Struktury danych. 16
1.2.2. Grafika 27
1.2.3. Programowanie. 35
1.2.4. Dopasowanie środowiska. 49
1.3. Zadania. 50
2. Co to jest statystyka i skąd się wzięła. 57
2.1. Rys historyczny 57
2.2. Co to jest statystyka. 63
2.3. Podstawowe pojęcia 64
2.4. Badania statystyczne oraz ich rodzaje. 67
2.5. Zadania. 71
3. Prezentacja danych statystycznych. 73
3.1. Szereg statystyczny 73
3.2. Podstawowe formy prezentacji danych. 77
3.3. Zadania. 88
4. Analiza struktury 91
4.1. Wskaźniki położenia. 91
4.1.1. Średnia arytmetyczna 92
4.1.2. Średnia harmoniczna. 95
4.1.3. Średniageometryczna 97
4.1.4. Dominanta101
4.1.5. Mediana.103
4.2. Wskaźniki rozproszenia (zmienności).109
4.2.1. Rozstęp109
4.2.2. Wariancja.109
4.2.3. Odchylenie standardowe.111
4.2.4. Współczynnik zmienności113
4.2.5. Ocena (nota,wynik) standardowa114
4.2.6. Nierówność dyspersyjna115
4.3. Miary asymetrii115
4.4. Miary koncentracji.118
4.5. Zadania.121
5. Podstawy rachunku prawdopodobieństwa.125
5.1. Zdarzenia losowe i ich prawdopodobieństwo.127
5.2. Elementy kombinatoryki.132
5.3. Podstawowe metody rachunku prawdopodobieństwa136
5.3.1. Prawdopodobieństwo warunkowe oraz niezależność zdarzeń136
5.3.2. Prawdopodobieństwo całkowite oraz wzór Bayesa.142
5.4. Zmienne losowe oraz ich rozkłady prawdopodobieństwa144
5.4.1. Dyskretne rozkłady prawdopodobieństwa148
5.4.2. Ciągłe rozkłady prawdopodobieństwa158
5.4.3. Rozkłady ucięte173
5.5. Model.177
5.6. Zadania.180
6. Podstawy statystyki matematycznej.187
6.1. Statystyczna próba losowa187
6.2. Estymacja191
6.2.1. (*)Estymacjapunktowa. 195
6.2.2. Przedział ufności dla wartości oczekiwanej rozkładu normalnego 198
6.2.3. Przedział ufności dla wariancji rozkładu normalnego200
6.2.4. Przedział ufności dla wskaźnika struktury201
6.2.5. Minimalna liczebność próby.202
6.3. Testowanie hipotez statystycznych.206
6.3.1. Test zgodności ? 2 Pearsona.217
6.3.2. Test Kołmogorowa-Smirnowa 222
6.3.3. Testy normalności224
6.3.4. Testy zgodności dla dwóch populacji.228
6.3.5. Test istotności dla wartości oczekiwanej (średniej)231
6.3.6. Test stotności dla wariancji.234
6.3.7. Test istotności dla dwóch wariancji.236
6.3.8. Test istotności dla kilku wariancji240
6.3.9. Test istotności dla dwóch wartości oczekiwanych241
6.3.10. Test znaków.249
6.3.11. Test kolejności par Wilcoxona (test znaków rangowanych Wilcoxona)251
6.3.12. Analiza wariancji (ANOVA).253
6.3.13. Test istotności dla wskaźnika struktury272
6.3.14. Test istotności dla dwóch wskaźników struktury.274
6.3.15. Test serii279
6.3.16. Schemat wyboru procedury testowej283
6.4. Zadania.283
7. Podstawy rachunku błędów.297
7.1. Błędy grube298
7.2. Błędy przypadkowe301
7.3. Zaokrąglanie pomiarów303
7.4. Zadania.304
8. Związki cech.305
8.1. Zależność korelacyjna306
8.1.1. Test niezależności ? 2 Pearsona312
8.2. Miary korelacji dwóch zmiennych.318
8.2.1. Współczynnik korelacji liniowej Pearsona318
8.2.2. Współczynnik korelacji rang Spearmana.324
8.3. Związek cech niemierzalnych329
8.3.1. Współczynnik ? Yule’a329
8.3.2. Współczynnik V Cramera.331
8.3.3. Współczynnikkontyngencji C Pearsona332
8.3.4. Współczynnik ? Goodmana i Kruskala.333
8.3.5. Współczynnik zgodności ? .334
8.4. Zadania.336
9. Regresja 339
9.1. Regresja liniowa342
9.1.1. Przedział ufności dla parametrów regresji liniowej.348
9.1.2. Test istotności dla współczynnika regresji349
9.2. Modelowanie statystyczne.350
9.3. Regresja wielokrotna.357
9.3.1. (*)Regresja a współliniowość zmiennych.362
9.4. Regresja nieliniowa.366
9.4.1. Regresja logistyczna373
9.5. Analiza przeżycia378
9.6. Zadania.383
10.Analiza dynamiki zjawisk masowych.387
10.1. Metody badania dynamiki szeregów czasowych.389
10.1.1. Metody podstawowe389
10.1.2. Indeksy indywidualne i zespołowe.392
10.2. Model wahań w czasie.397
10.2.1. Trend398
10.2.2. Sezonowość408
10.3. Zadania.415
11.Metody wizualizacji oraz analizy danych wielowymiarowych 419
11.1. Walidacja modeli.419
11.2. Wstępne przetwarzanie danych.419
11.2.1. Transformacje danych420
11.2.2. Uzupełnianie (imputacja) wartości brakujących.422
11.3. Redukcja wymiarowości oraz wizualizacja danych wielowymiarowych.423
11.3.1. Analiza składowych głównych.424
11.3.2. Analiza czynnikowa427
11.3.3. Skalowanie wielowymiarowe.433
11.3.4. Analiza korespondencji.437
11.3.5. Wykresy obrazkowe439
11.4. Klasyfikacja.442
11.4.1. Analiza skupień.443
11.4.2. Analizadyskryminacyjna449
11.5. Zadania.461
12.Użyteczne procedury w R 463
12. Zadania 478
536 stron, Format: 16.5x24.5cm, oprawa twarda
