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Excelでかんたん統計分析 [[Excelデカンタントウケイブンセキ]]
| Excelでかんたん統計分析 [[Excelデカンタントウケイブンセキ]] |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2007.8 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico | 数理統計学 -- データ処理 |
| ISBN | 4-274-80116-0 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa  |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto | 表紙 -- まえがき -- 目次 -- 第1章 基本統計 -- 1-1●最も簡単な分析--順位と百分位数 -- 1-2●データの状態を知る--ヒストグラム -- 1-3●データの状態を数値で示す--基本統計量 -- （1）平均 -- （2）最小、最大、範囲 -- （3）中央値（メジアン）、最頻値（モード） -- （4）標準偏差、分散 -- （5）尖度、歪度 -- （6）標準誤差 -- （7）合計、標本数 -- 1-4●標準正規分布と偏差値 -- 第1章のまとめ -- 第2章 検定 -- 2-1●平均の検定（1） z検定--z検定：2標本による平均の検定 -- 2-2●分散の検定 F検定--F検定：2標本を使った分散の検定 -- 2-3●平均の検定（2） t検定1--t検定：等分散を仮定した2標本による検定 -- 2-4●平均の検定（3） t検定2--t検定：分散が等しくないと仮定した2標本による検定 -- 2-5●平均の検定（4） t検定3--t検定：一対の標本による平均の検定 -- 第2章のまとめ -- 第3章 分散分析 -- 3-1●一元配置の分散分析--分散分析：一元配置 -- 3-2●二元配置の分散分析（1）--分散分析：繰り返しのない二元配置 -- 3-3●二元配置の分散分析（2）--分散分析：繰り返しのある二元配置 -- 3-4●多元配置の分散分析 -- 第3章のまとめ -- 第4章 サンプリング -- 4-1●データをランダムにとる--サンプリング -- （1）単純ランダムサンプリング -- （2）2段サンプリング -- （3）層別サンプリング -- （4）集落サンプリング -- （5）系統サンプリング -- 4-2●乱数の生成--乱数発生 -- （1）正規 -- （2）ベルヌーイ -- （3）二項 -- （4）ポワソン -- （5）パターン -- （6）離散 -- 4-3●［乱数発生］の応用例 -- 第4章のまとめ -- 第5章 相関と回帰分析 -- 5-1●対応のあるデータの関係を見る（1）--共分散 -- 5-2●対応のあるデータの関係を見る（2）--相関 -- 5-3●対応のあるデータの関係を見る（3）--回帰分析 -- 5-4●多くの要因の影響を見る（1）--重回帰分析 -- 5-5●多くの要因の影響を見る（2）--数量化理論I類 -- 第5章のまとめ -- 第6章 時系列データの予測と解析 -- 6-1●時系列データの予測（1）--移動平均 -- 6-2●時系列データの予測（2）--指数平滑 -- 6-3●時系列データの解析（1）--フーリエ解析 -- 6-4●時系列データの解析（2）--逆フーリエ変換 -- 6-5●フーリエ解析の数学 -- 第6章のまとめ -- 付録 Excel［データ分析］のツール一覧 -- 索引 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | Excelでかんたん統計分析 : 分析ツールを使いこなそう |
| Record Nr. | UNINA-9910148963603321 |
| 東京, : オーム社, 2007.8 | ||
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Excelで学ぶ統計的予測 / / 菅民郎著
| Excelで学ぶ統計的予測 / / 菅民郎著 |
| Pubbl/distr/stampa | 東京, : オーム社, 2014.3 |
| Descrizione fisica | オンライン資料1件 |
| Soggetto topico |
数理統計学 -- データ処理
統計 -- データ処理 |
| ISBN | 4-274-80216-7 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | jpn |
| Nota di contenuto |
表紙 -- クレジット -- まえがき -- 本書のねらい -- 本書で学ぶ内容 -- 目次 -- 第1章 はじめての予測 -- 1.1 予測とは何か -- 1.2 企業における予測 -- 1.3 予測上手はどんな人 -- 1.3.1 予測に取り組む姿勢では -- 1.3.2 予測結果に対する見方では -- 1.4 予測上手な会社は -- 1.5 予測に欠かせない規定要因関連図 -- 1.6 予測目的の明確化 -- 1.6.1 どの分野を予測するのか -- 1.6.2 定性的予測・定量的予測のいずれかを判断する -- 1.6.3 既商品・新商品いずれの予測かを判断する -- 1.6.4 予測したいデータ種別を明確にする -- 1.6.5 予測時期を明確にする -- 1.6.6 予測対象物の区分を明確にする -- 1.7 予測作業の進め方 -- 1.8 予測に用いるデータ -- 1.8.1 時系列データ、クロスセクションデータとは -- 1.8.2 時系列データとクロスセクションデータの違い -- 第2章 予測の仕方 -- 2.1 クロスセクションデータを用いた売上予測の手順と仕方 -- この節で学ぶこと -- クロスセクションデータを用いた売上予測の活用場面 -- クロスセクションデータを用いた売上予測の手順 -- クロスセクションデータを用いた売上予測の仕方 -- 2.2 時系列データを用いた売上予測の手順と仕方 -- この節で学ぶこと -- 時系列データを用いた売上予測の活用場面 -- 時系列データを用いた売上予測の手順 -- 時系列データを用いた売上予測の仕方 -- 2.3 時系列データの予測で最初にするトレンドT、Sの把握 -- この節で学ぶこと -- 変動して推移しているデータの予測は難題 -- 売上予測で最初にすることは売上のトレンドT、季節変動Sを調べること -- トレンドT -- 季節変動 -- 2.4 トレンドT(傾向線)の作成の考え方と仕方 -- この節で学ぶこと -- トレンドTを求める解析手法 -- 回帰式 -- トレンドTの値 -- 当てはまりの良さ -- 変動幅の大きい売上におけるトレンドT -- 変動幅の大きいデータにおけるトレンドTの作成の考え方 -- 2.5 トレンドT(傾向線)の作成5か条 -- この節で学ぶこと -- その1 回帰式の選択は決定係数より予測プロセスから判断すること -- その2 変動の大きいデータのトレンドTはTCデータで求めること -- その3 変動のないデータは変動を除去せずにトレンドTを算出すること -- その4 時系列推移が上下するトレンドTは用いないこと -- その5 上昇から減少に転じるTCのTは減少部分データで算出すること -- 2.6 TC及びTCI、Iの作成の考え方と方法 -- この節で学ぶこと -- TCSI、TCIとは -- 2.7 S、TCI、TC、Iを求める解析手法 -- この節で学ぶこと -- S、TCI、TC、Iを求める解析手法 -- 2.8 時系列データの予測モデル式作成のまとめ -- 第3章 予測の事例 -- 3.1 医療機器販売台数の季節性は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.2 変動があるゴルフスコアの傾向は減少傾向にあるか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.3 年々暑くなる地域において、今後の気温はどうなるか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.4 増え続ける高齢者人口、今後どこまでいくか? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.5 変動幅が大きく推移する住宅販売戸数の傾向は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.6 売上を予測するのに重要な要因を教えて! -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.7 気温、イベント有無から明日のアイスクリーム仕入れ数を教えて!.
事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.8 駅前新聞スタンドの明日のスポーツ新聞売上部数は? -- 事例 -- 適用データ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.9 不況を迎えた今年、私のお店の売上額を教えて! -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.10 量的・質的の両方がある販促活動からの医療機器販売台数の予測は? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.11 競合品売上、自社営業活動の変化を想定したときの売上予測? -- 事例 -- 適用データとグラフ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 3.12 どのような営業活動をすれば施設別売上を伸ばすことができるか? -- 事例 -- 適用データ -- 適用する解析手法 -- 分析 -- 分析結果 -- ソフトウェアの適用 -- 第4章 季節変動S、傾向変動Tを把握するための解析手法 -- 4.1 解析手法の種類と概要 -- この節で学ぶこと -- この章で学ぶ解析手法の種類と概要 -- 各種変動のグラフ形状 -- 4.2 月別平均法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 季節変動指数Sの求め方 -- Sからわかること -- 季節変動調整済み系列TCIの求め方 -- TCIからわかること -- 4.3 MAT -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- MATの求め方 -- MATからわかること -- 4.4 移動平均 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 移動平均の求め方 -- 移動平均からわかること -- 項数が偶数の場合 -- 4.5 加重移動平均法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 加重移動平均の求め方 -- 加重移動平均からわかること -- 項数が奇数の場合 -- 項数が偶数の場合 -- 加重移動平均の項数 -- 不規則変動指数Iの算出 -- 4.6 各年同月対象加重移動平均 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 各年同月対象加重移動平均の求め方 -- 各年同月対象加重移動平均からわかること -- 4.7 EPA法 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 乗法モデルと加法モデル -- EPA法の結果 -- EPA法からわかること -- EPA法の計算方法 -- 第5章 トレンドT(傾向線)を算出するための解析手法 -- 5.1 解析手法の概要と種類 -- この節で把握すること -- 回帰式 -- 曲線回帰式のグラフ形状 -- 5.2 直線回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 直線回帰式とトレンドTについて -- 直線回帰式からわかること -- 直線回帰式の求め方 -- 決定係数 -- トレンドTの予測 -- 5.3 ルート回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ルート回帰式とトレンドTについて -- ルート回帰式からわかること -- ルート回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.4 自然対数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 自然対数回帰式とトレンドTについて -- 自然対数回帰式からわかること -- 自然対数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.5 分数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 分数回帰式とトレンドTについて -- 分数回帰式からわかること -- 分数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.6 べき乗回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- べき乗回帰式とトレンドTについて -- べき乗回帰式からわかること -- べき乗回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.7 指数回帰式 -- 解析手法の役割. 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 指数回帰式とトレンドTについて -- 指数回帰式からわかること -- 指数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.8 修正指数回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 修正指数回帰式とトレンドTについて -- 修正指数回帰式からわかること -- 修正指数回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.9 ロジスティック回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ロジスティック回帰式とトレンドTについて -- ロジスティック回帰式からわかること -- ロジスティック回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.10 ゴンペルツ回帰式 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- ゴンペルツ回帰式とトレンドTについて -- ゴンペルツ回帰式からわかること -- ゴンペルツ回帰式の求め方 -- 決定係数 -- 5.11 上限値K -- 上限値Kとは -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 上限値Kの求め方 -- 5.12 高次関数回帰式 -- 高次関数回帰式とは -- 第6章 相関分析 -- 6.1 相関分析の役割と相関係数の種類 -- この節で把握する内容 -- 相関分析による売上規定要因の見つけ方 -- 具体例における売上規定要因の見つけ方 -- 相関係数の種類 -- 6.2 単相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 単相関係数の求め方 -- 単相関係数はいくつ以上あれば良いか -- 6.3 時系列相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 時系列相関とは -- 時系列相関係数の求め方 -- 異なるGDPで時系列相関を算出し比較 -- 具体例における時系列相関 -- 6.4 タイムラグ相関係数 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- タイムラグ相関係数の求め方 -- 第7章 予測モデル式を作成するための解析手法 -- 7.1 解析手法の種類と概要 -- この節で把握する内容 -- 予測モデル式作成のための解析手法 -- 7.2 重回帰分析 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 重回帰分析とは -- 重回帰分析の関係式の係数の求め方 -- 説明変数の売上貢献度 -- 売上予測を行うための説明変数の重要度 -- 標準回帰係数 -- 分析精度を示す決定係数 -- 7.3 時系列重回帰分析 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ形態と時期数 -- 具体例 -- 時系列重回帰分析とは -- 時系列重回帰分析の仕方と手順 -- 7.4 数量化1類 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 数量化1類とは -- カテゴリースコア -- 予測 -- 7.5 拡張型数量化1類 -- 解析手法の役割 -- 適用できるデータ -- 具体例 -- 拡張型数量化1類とは -- 第8章 Excelの統計解析機能 -- 8.1 Excelの演算式と関数 -- Excelの演算式 -- Excelの関数 -- 8.2 関数の入力方法 -- 8.3 式の内容の変更 -- 8.4 関数の挿入での指定方法 -- 8.5 引数、関数の変更方法 -- 引数の変更 -- 関数名の変更 -- 8.6 関数式のコピー -- 8.7 数学で用いられるExcelの関数 -- ROUND 四捨五入 -- ROUNDDOWN、ROUNDUP 切り捨て、切り上げ -- INT 整数 -- LN、LOG 対数 -- SQRT 平方根 -- EXP eのべき乗 -- ABS 絶対値 -- 8.8 絶対参照と相対参照 -- 第9章 Excelアドインソフトウェアの概要と操作方法 -- 9.1 本書で利用するソフトウェアについて -- 9.2 無料ソフトウェアのダウンロード方法 -- 無料ソフトウェアの内容 -- ソフトウェアの入手方法 -- ソフトウェア実行上の注意点 -- 9.3 ソフトウェア「EPA法」の操作方法 -- ソフトウェアの実行 -- 範囲指定 -- 9.4 市販ソフトウェア「マルチ予測」について -- 無料貸し出しソフトウェア「マルチ予測」の内容 -- ソフトウェアについて. ソフトウェアの起動方法 -- 索引 -- 奥付. |
| Altri titoli varianti | 統計的予測 : Excelで学ぶ |
| Record Nr. | UNINA-9910149149603321 |
| 東京, : オーム社, 2014.3 | ||
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Introductory statistics and analytics : a resampling perspective / / Peter C. Bruce
| Introductory statistics and analytics : a resampling perspective / / Peter C. Bruce |
| Autore | Bruce Peter C. <1953-> |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2015 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (285 pages) |
| Disciplina | 519.5 |
| Soggetto topico | Statistics |
| ISBN |
1-118-88166-4
1-118-88133-8 |
| Classificazione |
417
519.5 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Title Page; Copyright; Preface; Book Website; Acknowledgments; Stan Blank; Michelle Everson; Robert Hayden; Introduction; If You Can't Measure it, You Can't Manage It; Phantom Protection from Vitamin E; Statistician, Heal Thyself; Identifying Terrorists in Airports; Looking Ahead in the Book; Resampling; Big Data and Statisticians; Chapter 1: Designing and Carrying Out a Statistical Study; 1.1 A Small Example; 1.2 Is Chance Responsible? The Foundation of Hypothesis Testing; 1.3 A Major Example; 1.4 Designing an Experiment; 1.5 What to Measure-Central Location; 1.6 What to Measure-Variability. 1.7 What to Measure-Distance (Nearness)1.8 Test Statistic; 1.9 The Data; 1.10 Variables and Their Flavors; 1.11 Examining and Displaying the Data; 1.12 Are we Sure we Made a Difference?; Appendix: Historical Note; 1.13 EXERCISES; Chapter 2: Statistical Inference; 2.1 Repeating the Experiment; 2.2 How Many Reshuffles?; 2.3 How Odd is Odd?; 2.4 Statistical and Practical Significance; 2.5 When to Use Hypothesis Tests; 2.6 Exercises; Chapter 3: Displaying and Exploring Data; 3.1 Bar Charts; 3.2 Pie Charts; 3.3 Misuse of Graphs; 3.4 Indexing; 3.5 Exercises; Chapter 4: Probability. 4.1 Mendel's Peas4.2 Simple Probability; 4.3 Random Variables and their Probability Distributions; 4.4 The Normal Distribution; 4.5 Exercises; Chapter 5: Relationship Between Two Categorical Variables; 5.1 Two-Way Tables; 5.2 Comparing Proportions; 5.3 More Probability; 5.4 From Conditional Probabilities to Bayesian Estimates; 5.5 Independence; 5.6 Exploratory Data Analysis (EDA); 5.7 Exercises; Chapter 6: Surveys and Sampling; 6.1 Simple Random Samples; 6.2 Margin of Error: Sampling Distribution for a Proportion; 6.3 Sampling Distribution for a Mean; 6.4 A Shortcut-The Bootstrap. 6.5 Beyond Simple Random Sampling6.6 Absolute Versus Relative Sample Size; 6.7 Exercises; Chapter 7: Confidence Intervals; 7.1 Point Estimates; 7.2 Interval Estimates (Confidence Intervals); 7.3 Confidence Interval for a Mean; 7.4 Formula-Based Counterparts to the Bootstrap; 7.5 Standard Error; 7.6 Confidence Intervals for a Single Proportion; 7.7 Confidence Interval for a Difference in Means; 7.8 Confidence Interval for a Difference in Proportions; 7.9 Recapping; Appendix A: More on the Bootstrap; Resampling Procedure-Parametric Bootstrap; Formulas and the Parametric Bootstrap. Appendix B: Alternative PopulationsAppendix C: Binomial Formula Procedure; 7.10 Exercises; Chapter 8: Hypothesis Tests; 8.1 Review of Terminology; 8.2 A-B Tests: The Two Sample Comparison; 8.3 Comparing Two Means; 8.4 Comparing Two Proportions; 8.5 Formula-Based Alternative-t-Test for Means; 8.6 The Null and Alternative Hypotheses; 8.7 Paired Comparisons; Appendix A: Confidence Intervals Versus Hypothesis Tests; Confidence Interval; Relationship Between the Hypothesis Test and the Confidence Interval; Comment; Appendix B: Formula-Based Variations of Two-Sample Tests. |
| Record Nr. | UNINA-9910795803803321 |
Bruce Peter C. <1953->
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| Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2015 | ||
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Introductory statistics and analytics : a resampling perspective / / Peter C. Bruce
| Introductory statistics and analytics : a resampling perspective / / Peter C. Bruce |
| Autore | Bruce Peter C. <1953-> |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2015 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (285 pages) |
| Disciplina | 519.5 |
| Soggetto topico | Statistics |
| ISBN |
1-118-88166-4
1-118-88133-8 |
| Classificazione |
417
519.5 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Title Page; Copyright; Preface; Book Website; Acknowledgments; Stan Blank; Michelle Everson; Robert Hayden; Introduction; If You Can't Measure it, You Can't Manage It; Phantom Protection from Vitamin E; Statistician, Heal Thyself; Identifying Terrorists in Airports; Looking Ahead in the Book; Resampling; Big Data and Statisticians; Chapter 1: Designing and Carrying Out a Statistical Study; 1.1 A Small Example; 1.2 Is Chance Responsible? The Foundation of Hypothesis Testing; 1.3 A Major Example; 1.4 Designing an Experiment; 1.5 What to Measure-Central Location; 1.6 What to Measure-Variability. 1.7 What to Measure-Distance (Nearness)1.8 Test Statistic; 1.9 The Data; 1.10 Variables and Their Flavors; 1.11 Examining and Displaying the Data; 1.12 Are we Sure we Made a Difference?; Appendix: Historical Note; 1.13 EXERCISES; Chapter 2: Statistical Inference; 2.1 Repeating the Experiment; 2.2 How Many Reshuffles?; 2.3 How Odd is Odd?; 2.4 Statistical and Practical Significance; 2.5 When to Use Hypothesis Tests; 2.6 Exercises; Chapter 3: Displaying and Exploring Data; 3.1 Bar Charts; 3.2 Pie Charts; 3.3 Misuse of Graphs; 3.4 Indexing; 3.5 Exercises; Chapter 4: Probability. 4.1 Mendel's Peas4.2 Simple Probability; 4.3 Random Variables and their Probability Distributions; 4.4 The Normal Distribution; 4.5 Exercises; Chapter 5: Relationship Between Two Categorical Variables; 5.1 Two-Way Tables; 5.2 Comparing Proportions; 5.3 More Probability; 5.4 From Conditional Probabilities to Bayesian Estimates; 5.5 Independence; 5.6 Exploratory Data Analysis (EDA); 5.7 Exercises; Chapter 6: Surveys and Sampling; 6.1 Simple Random Samples; 6.2 Margin of Error: Sampling Distribution for a Proportion; 6.3 Sampling Distribution for a Mean; 6.4 A Shortcut-The Bootstrap. 6.5 Beyond Simple Random Sampling6.6 Absolute Versus Relative Sample Size; 6.7 Exercises; Chapter 7: Confidence Intervals; 7.1 Point Estimates; 7.2 Interval Estimates (Confidence Intervals); 7.3 Confidence Interval for a Mean; 7.4 Formula-Based Counterparts to the Bootstrap; 7.5 Standard Error; 7.6 Confidence Intervals for a Single Proportion; 7.7 Confidence Interval for a Difference in Means; 7.8 Confidence Interval for a Difference in Proportions; 7.9 Recapping; Appendix A: More on the Bootstrap; Resampling Procedure-Parametric Bootstrap; Formulas and the Parametric Bootstrap. Appendix B: Alternative PopulationsAppendix C: Binomial Formula Procedure; 7.10 Exercises; Chapter 8: Hypothesis Tests; 8.1 Review of Terminology; 8.2 A-B Tests: The Two Sample Comparison; 8.3 Comparing Two Means; 8.4 Comparing Two Proportions; 8.5 Formula-Based Alternative-t-Test for Means; 8.6 The Null and Alternative Hypotheses; 8.7 Paired Comparisons; Appendix A: Confidence Intervals Versus Hypothesis Tests; Confidence Interval; Relationship Between the Hypothesis Test and the Confidence Interval; Comment; Appendix B: Formula-Based Variations of Two-Sample Tests. |
| Record Nr. | UNINA-9910822322303321 |
|
Bruce Peter C. <1953->
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| Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2015 | ||
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Linear programming and resource allocation modeling / / Michael J. Panik
| Linear programming and resource allocation modeling / / Michael J. Panik |
| Autore | Panik Michael J. |
| Edizione | [1st edition] |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2019 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (451 pages) |
| Disciplina | 519.72 |
| Collana | THEi Wiley ebooks |
| Soggetto topico |
Linear programming
Resource allocation - Mathematical models |
| ISBN |
1-119-50946-7
1-119-50947-5 1-119-50945-9 |
| Classificazione |
417
519.7/2 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto | Introduction -- Mathematical Foundations -- Introduction to Linear Programming -- Computational Aspects of Linear Programming -- Variations of the Standard Simplex Routine -- Duality Theory -- Linear Programming and the Theory of the Firm -- Sensitivity Analysis -- Analyzing Structural Changes -- Parametric Programming -- Parametric Programming and the Theory of the Firm -- Duality Revisited -- Simplex-Based Methods of Optimization -- Data Envelopment Analysis (DEA). |
| Record Nr. | UNINA-9910539336403321 |
|
Panik Michael J.
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| Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2019 | ||
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Modelling and analysis of compositional data / / Vera Pawlowsky-Glahn, Juan Jose Egozcue, Raimon Tolosana-Delgado
| Modelling and analysis of compositional data / / Vera Pawlowsky-Glahn, Juan Jose Egozcue, Raimon Tolosana-Delgado |
| Autore | Pawlowsky-Glahn Vera |
| Pubbl/distr/stampa | Chichester, England : , : Wiley, , 2015 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (275 pages) : illustrations, tables |
| Disciplina | 519.5/35 |
| Collana | Statistics in Practice |
| Soggetto topico |
Multivariate analysis
Mathematical statistics Geometric analysis |
| ISBN |
1-119-00311-3
1-119-00314-8 |
| Classificazione |
417
519.5/35 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Record Nr. | UNINA-9910796067703321 |
|
Pawlowsky-Glahn Vera
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| Chichester, England : , : Wiley, , 2015 | ||
| Materiale a stampa | ||
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Modelling and analysis of compositional data / / Vera Pawlowsky-Glahn, Juan Jose Egozcue, Raimon Tolosana-Delgado
| Modelling and analysis of compositional data / / Vera Pawlowsky-Glahn, Juan Jose Egozcue, Raimon Tolosana-Delgado |
| Autore | Pawlowsky-Glahn Vera |
| Pubbl/distr/stampa | Chichester, England : , : Wiley, , 2015 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (275 pages) : illustrations, tables |
| Disciplina | 519.5/35 |
| Collana | Statistics in Practice |
| Soggetto topico |
Multivariate analysis
Mathematical statistics Geometric analysis |
| ISBN |
1-119-00311-3
1-119-00314-8 |
| Classificazione |
417
519.5/35 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Record Nr. | UNINA-9910808906503321 |
|
Pawlowsky-Glahn Vera
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| Chichester, England : , : Wiley, , 2015 | ||
| Materiale a stampa | ||
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Optimization modeling with spreadsheets / / Kenneth R. Baker
| Optimization modeling with spreadsheets / / Kenneth R. Baker |
| Autore | Baker Kenneth R. <1943-> |
| Edizione | [Third edition.] |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2016 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (391 pages) : illustrations, tables |
| Disciplina | 005.54 |
| Soggetto topico |
Mathematical optimization
Managerial economics - Mathematical models Electronic spreadsheets Programming (Mathematics) |
| ISBN |
1-118-93770-8
1-118-93773-2 |
| Classificazione |
417
005.54 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Record Nr. | UNINA-9910796084303321 |
|
Baker Kenneth R. <1943->
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| Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2016 | ||
| Materiale a stampa | ||
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| ||
Optimization modeling with spreadsheets / / Kenneth R. Baker
| Optimization modeling with spreadsheets / / Kenneth R. Baker |
| Autore | Baker Kenneth R. <1943-> |
| Edizione | [Third edition.] |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2016 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (391 pages) : illustrations, tables |
| Disciplina | 005.54 |
| Soggetto topico |
Mathematical optimization
Managerial economics - Mathematical models Electronic spreadsheets Programming (Mathematics) |
| ISBN |
1-118-93770-8
1-118-93773-2 |
| Classificazione |
417
005.54 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Record Nr. | UNINA-9910821140803321 |
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Baker Kenneth R. <1943->
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| Hoboken, New Jersey : , : Wiley, , 2016 | ||
| Materiale a stampa | ||
| Lo trovi qui: Univ. Federico II | ||
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Performing data analysis using IBM SPSS [[electronic resource]] / Lawrence S. Meyers, Glenn C. Gamst, A. J. Guarino
| Performing data analysis using IBM SPSS [[electronic resource]] / Lawrence S. Meyers, Glenn C. Gamst, A. J. Guarino |
| Autore | Meyers Lawrence S |
| Pubbl/distr/stampa | Hoboken, N.J., : Wiley, c2013 |
| Descrizione fisica | 1 online resource (734 p.) |
| Disciplina | 005.5/5 |
| Altri autori (Persone) |
GamstGlenn C
GuarinoA. J |
| Collana | New York Academy of Sciences |
| Soggetto topico | Social sciences - Statistical methods - Computer programs |
| ISBN |
1-118-36357-4
1-118-36356-6 |
| Classificazione | 417 |
| Formato | Materiale a stampa |
| Livello bibliografico | Monografia |
| Lingua di pubblicazione | eng |
| Nota di contenuto |
PERFORMING DATA ANALYSIS USING IBM SPSS®; CONTENTS; PREFACE; PART 1 | GETTING STARTED WITH IBM SPSS®; CHAPTER 1 | INTRODUCTION TO IBM SPSS®; 1.1 WHAT IS IBM SPSS?; 1.2 BRIEF HISTORY; 1.3 TYPES OF IBM SPSS FILES AND FILE NAME EXTENSIONS; CHAPTER 2 | ENTERING DATA IN IBM SPSS; 2.1 THE STARTING POINT; 2.2 THE TWO TYPES OF DISPLAYS; 2.3 A SAMPLE DATA SET; 2.4 THE VARIABLE VIEW DISPLAY; 2.5 ENTERING SPECIFICATIONS IN THE VARIABLE VIEW DISPLAY; 2.6 SAVING THE DATA FILE; 2.7 ENTERING SPECIFICATIONS IN THE DATA VIEW DISPLAY; CHAPTER 3 | IMPORTING DATA FROM EXCEL TO IBM SPSS®; 3.1 THE STARTING POINT
3.2 THE IMPORTING PROCESS PART 2 | OBTAINING, EDITING, AND SAVING STATISTICAL OUTPUT; CHAPTER 4 | PERFORMING STATISTICAL PROCEDURES IN IBM SPSS®; 4.1 OVERVIEW; 4.2 USING DIALOG WINDOWS TO SETUP THE ANALYSIS; 4.3 THE OUTPUT; CHAPTER 5 | EDITING OUTPUT; 5.1 OVERVIEW; 5.2 CHANGING THE WORDING OF A COLUMN HEADING; 5.3 CHANGING THE WIDTH OF A COLUMN; 5.4 VIEWING MORE DECIMAL VALUES; 5.5 EDITING TEXT IN IBM SPSS OUTPUT FILES; CHAPTER 6 | SAVING AND COPYING OUTPUT; 6.1 OVERVIEW; 6.2 SAVING AN OUTPUT FILE AS AN IBM SPSS OUTPUT FILE; 6.3 SAVING AN OUTPUT FILE IN OTHER FORMATS 6.4 USING OPERATING SYSTEM UTILITIES TO COPY AN IBM SPSS TABLE TO A WORD PROCESSING DOCUMENT 6.5 USING THE COPY AND PASTE FUNCTIONS TO COPY AN IBM SPSS OUTPUT TABLE TO A WORD PROCESSING DOCUMENT; PART 3 | MANIPULATING DATA; CHAPTER 7 | SORTING AND SELECTING CASES; 7.1 OVERVIEW; 7.2 SORTING CASES; 7.3 SELECTING CASES; CHAPTER 8 | SPLITTING DATA FILES; 8.1 OVERVIEW; 8.2 THE GENERAL SPLITTING PROCESS; 8.3 THE PROCEDURE TO SPLIT THE DATA FILE; 8.4 THE DATA FILE AFTER THE SPLIT; 8.5 STATISTICAL ANALYSES UNDER SPLIT FILE; 8.6 RESETTING THE DATA FILE; CHAPTER 9 | MERGING DATA FROM SEPARATE FILES 9.1 OVERVIEW 9.2 ADDING CASES; 9.3 ADDING VARIABLES; PART 4 | DESCRIPTIVE STATISTICS PROCEDURES; CHAPTER 10 | FREQUENCIES; 10.1 OVERVIEW; 10.2 NUMERICAL EXAMPLE; 10.3 ANALYSIS SETUP: CATEGORICAL VARIABLES; 10.4 ANALYSIS OUTPUT: CATEGORICAL VARIABLES; 10.5 ANALYSIS SETUP: QUANTITATIVE VARIABLES; 10.6 ANALYSIS OUTPUT: QUANTITATIVE VARIABLES; CHAPTER 11 | DESCRIPTIVES; 11.1 OVERVIEW; 11.2 NUMERICAL EXAMPLE; 11.3 ANALYSIS SETUP; 11.4 ANALYSIS OUTPUT; CHAPTER 12 | EXPLORE; 12.1 OVERVIEW; 12.2 NUMERICAL EXAMPLE; 12.3 ANALYSIS SETUP; 12.4 ANALYSIS OUTPUT; PART 5 | SIMPLE DATA TRANSFORMATIONS CHAPTER 13 | STANDARDIZING VARIABLES TO Z SCORES 13.1 OVERVIEW; 13.2 NUMERICAL EXAMPLE; 13.3 ANALYSIS SETUP; 13.4 ANALYSIS OUTPUT; 13.5 DESCRIPTIVE STATISTICS ON ZNEONEURO; 13.6 OTHER STANDARD SCORES; CHAPTER 14 | RECODING VARIABLES; 14.1 OVERVIEW; 14.2 NUMERICAL EXAMPLE; 14.3 ANALYSIS STRATEGY; 14.4 FREQUENCIES ANALYSIS; 14.5 RECODING AN ORIGINAL VARIABLE USING RANGES; 14.6 THE RESULTS OF THE RECODING; 14.7 RECODING AN ORIGINAL VARIABLE USING INDIVIDUAL VALUES; CHAPTER 15 | VISUAL BINNING; 15.1 OVERVIEW; 15.2 NUMERICAL EXAMPLE; 15.3 ANALYSIS SETUP; CHAPTER 16 | COMPUTING NEW VARIABLES 16.1 OVERVIEW |
| Record Nr. | UNINA-9910787561203321 |
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Meyers Lawrence S
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| Hoboken, N.J., : Wiley, c2013 | ||
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