第一章 数据统计分析中常见的基本概念 1
1.1数据分析的必要性 1
1.2统计分析中的一些基本概念 1
1.3数据统计分析中几组容易混淆的概念 3
1.3.1频率和概率 3
1.3.2随机变量和随机数 4
1.3.3放回抽样和不放回抽样 4
1.3.4偏差和误差 5
1.3.5精确度和准确度 5
1.3.6不确定性和变化性 6
1.3.7假设检验和p值 6
1.3.8参数估计量和参数估计值 7
1.3.9确定性和概率性 9
1.4本章小结 10
第二章 常见的数据统计分析技术 11
2.1相关性分析 11
2.3线性回归分析 17
2.3.1一般的线性回归 17
2.3.2通过原点的线性回归 19
2.3.3线性回归的基本假设、常见问题及对策 20
2.4时间序列分析 23
2.4.1时间序列分析的几个概念 24
2.4.2时间序列分析的一般方法 25
2.4.3时间序列模型的建模 25
2.4.4时间序列模型的参数估计和预测 28
2.4.5时间序列回归 30
2.5空间统计学简介 33
2.5.1空间统计学简介 33
2.5.2空间统计学的基本概念 34
2.5.3空间统计学模型的一般建模过程 35
2.5.4空间统计模型的预测 37
2.5.5点状数据分析 40
2.6方差分析 41
2.6.1方差分析简介 41
2.6.2单边方差分析和双边方差分析 41
2.6.3方差分析的回归形式 44
2.7实验设计 47
2.7.1关于实验设计的一些基本定义 48
2.7.2实验设计的种类 48
2.7.3实验设计需考虑的因素 49
2.8 R统计软件基础入门简介 49
2.8.1 R软件的基本功能函数 50
2.8.2数据的输入和输出 52
2.8.3数据分析和模拟 53
2.8.4 R语言编程 54
2.9本章小结 55
第三章 数据分析和统计建模 58
3.1数据解读 58
3.1.1数据的平均值和误差范围 58
3.1.2模型的R2 60
3.1.3相关性分析 62
3.1.4模型的因果分析 62
3.2统计建模 63
3.3本章小结 66
第四章 数据概率性分析 67
4.1数据模拟方法 67
4.2概率性分析方法 68
4.2.1概率性分析常见方法 68
4.2.2能源系统概率性分析实例 70
4.3本章小结 92