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统计学与数据分析交叉学科作业指导书

TOC\o1-2\h\u6841第一章引言 3

18201.1绪论 3

97541.2统计学与数据分析概述 3

322211.3交叉学科的发展趋势 3

29904第二章数据收集与预处理 4

327582.1数据收集方法 4

37022.2数据清洗与预处理 4

49412.3数据质量评估 4

29485第三章描述性统计分析 5

189613.1常用统计量介绍 5

237593.1.1众数（Mode） 5

116543.1.2平均数（Mean） 5

294373.1.3中位数（Median） 5

175283.1.4四分位数（Quartiles） 5

205643.1.5极值（Range） 5

148553.1.6方差（Variance）和标准差（StandardDeviation） 5

272753.2数据可视化方法 6

40573.2.1直方图（Histogram） 6

154383.2.2条形图（BarChart） 6

243263.2.3散点图（ScatterPlot） 6

181833.2.4箱线图（Boxplot） 6

13343.3统计分布及其应用 6

296983.3.1正态分布（NormalDistribution） 6

183703.3.2二项分布（BinomialDistribution） 6

224073.3.3指数分布（ExponentialDistribution） 6

12463.3.4卡方分布（ChiSquareDistribution） 6

117373.3.5F分布（FDistribution） 7

2837第四章假设检验与推断统计 7

269554.1假设检验的基本概念 7

127004.2单样本与双样本检验 7

86384.2.1单样本检验 7

246484.2.2双样本检验 8

310454.3非参数检验 8

27694第五章回归分析 8

263125.1线性回归模型 8

56765.2非线性回归模型 9

78965.3回归诊断与优化 9

8952第六章多变量统计分析 10

215296.1主成分分析 10

1026.1.1基本概念 10

50896.1.2分析步骤 10

189386.1.3应用领域 11

268866.2聚类分析 11

202356.2.1基本概念 11

322446.2.2常见聚类方法 11

38406.2.3应用领域 11

1206.3因子分析 11

11336.3.1基本概念 11

237846.3.2分析步骤 11

77046.3.3应用领域 12

21393第七章时间序列分析 12

320527.1时间序列的基本概念 12

170457.2时间序列建模方法 12

26337.3时间序列预测 13

3987第八章数据挖掘与机器学习 13

160488.1数据挖掘的基本方法 13

143008.1.1统计方法 13

119068.1.2机器学习方法 13

7668.1.3数据可视化方法 14

326218.1.4关联规则挖掘方法 14

294168.2机器学习算法概述 14

68658.2.1决策树算法 14

97218.2.2支持向量机算法 14

76888.2.3神经网络算法 14

170768.2.4集成学习方法 14

250458.3模型评估与选择 15

4998.3.1交叉验证 15

312988.3.2混淆矩阵 15

214538.3.3超参数调优 15

231588.3.4模型选择准则 15

15498第九章统计模拟与蒙特卡洛方法 15

256839.1统计模拟的基本原理 15

128909.1.1引言 15

107079.1.2随机数 15

188609.1.3模拟过程 16

57619.2蒙特卡洛方法的应用 16

116099.2.1引言 16

106209.2.2蒙特卡洛方法的基本思想 16

23009.2.3蒙特卡洛方法的应用实例 16

278889.3模拟