創(chuàng)業(yè)基礎與數(shù)據(jù)分析方法：基于R

目 錄
第1章 創(chuàng)業(yè)概述 1
1．1 創(chuàng)業(yè)的定義 1
1．2．1 創(chuàng)業(yè)者 2
1．2．2 創(chuàng)業(yè)資源 4
1．2．3 創(chuàng)業(yè)機會 5
1．3 創(chuàng)業(yè)的過程 8
1．3．1 創(chuàng)業(yè)活動的過程 8
1．3．2 創(chuàng)業(yè)過程的四階段 9
1．3．3 創(chuàng)業(yè)過程的兩個經(jīng)典模型 9
思考與練習 13
第2章 創(chuàng)業(yè)機會的識別、評價與創(chuàng)業(yè)風險 14
2．1 創(chuàng)業(yè)機會的識別 14
2．1．1 環(huán)境分析法 14
2．1．2 系統(tǒng)創(chuàng)新法 15
2．2 創(chuàng)業(yè)機會的評價 15
2．2．1 創(chuàng)業(yè)機會評價概述 15
2．2．2 評價的一般步驟 16
2．2．3 創(chuàng)業(yè)機會評價的方法 16
2．3 創(chuàng)業(yè)風險管理 19
2．3．1 行業(yè)風險 19
2．3．2 市場風險 21
2．3．3 現(xiàn)金流風險 23
思考與練習 25
第3章 創(chuàng)業(yè)資源的整合 26
3．1 創(chuàng)業(yè)融資 26
3．1．1 創(chuàng)業(yè)融資分析 26
3．1．2 創(chuàng)業(yè)所需資金的測算 28
3．1．3 創(chuàng)業(yè)融資渠道 29
3．1．4 創(chuàng)業(yè)融資的選擇策略 31
3．2 創(chuàng)業(yè)團隊 34
3．2．1 創(chuàng)業(yè)團隊的概念 34
3．2．2 創(chuàng)業(yè)團隊的分工 36
3．2．3 創(chuàng)業(yè)團隊的組建過程 37
3．2．4 創(chuàng)業(yè)團隊的組建策略 39
3．2．5 創(chuàng)業(yè)團隊的管理 41
思考與練習 48
第4章 創(chuàng)業(yè)計劃書 49
4．1 創(chuàng)業(yè)計劃書的作用與基本要素 49
4．1．1 創(chuàng)業(yè)計劃書的作用 49
4．1．2 創(chuàng)業(yè)計劃書的基本要素 50
4．2 創(chuàng)業(yè)計劃書的撰寫 51
思考與練習 57
第5章 隨機事件與概率 58
5．1 隨機事件和樣本空間 58
5．1．1 隨機現(xiàn)象 58
5．1．2 隨機試驗 59
5．1．3 樣本空間 59
5．1．4 隨機事件 59
5．2 事件的關系和運算 60
5．2．1 事件的關系 60
5．2．2 事件的運算 62
5．3 事件的概率與獨立性 62
5．3．1 概率的統(tǒng)計定義 62
5．3．2 概率的公理化定義 63
5．3．3 概率的古典定義 64
5．3．4 概率的幾何定義 65
5．3．5 事件的獨立性 66
5．4 乘法公式與伯努利概型 66
5．4．1 條件概率與乘法公式 66
5．4．2 伯努利概型 67
5．5 全概率公式與貝葉斯公式 68
5．5．1 全概率公式 68
5．5．2 貝葉斯公式 68
思考與練習 70
第6章 一維隨機變量及其分布 71
6．1 隨機變量與分布函數(shù) 71
6．1．1 隨機變量 71
6．1．2 分布函數(shù) 71
6．2 離散型隨機變量及其分布 72
6．2．1 離散型隨機變量 72
6．2．2 常見的離散型隨機變量的分布 72
6．3 連續(xù)型隨機變量及其分布 74
6．3．1 連續(xù)型隨機變量 74
6．3．2 常見的連續(xù)型隨機變量的分布 76
6．4 一維隨機變量函數(shù)及其分布 80
6．4．1 離散型隨機變量函數(shù)的分布 80
6．4．2 連續(xù)型隨機變量函數(shù)的分布 81
思考與練習 82
第7章 隨機變量的數(shù)字特征 84
7．1 數(shù)學期望 84
7．1．1 一維隨機變量的數(shù)學期望 84
7．1．2 一維隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望 85
7．2 方差和標準差 87
7．2．1 方差的定義 87
7．2．2 常見隨機變量的數(shù)學期望和方差 88
思考與練習 89
第8章 統(tǒng)計概述與R的初步使用 91
8．1 統(tǒng)計概述 91
8．1．1 統(tǒng)計的含義 91
8．1．2 變量與數(shù)據(jù) 92
8．1．3 統(tǒng)計中的幾個基本概念 93
8．2 R的初步使用 96
8．2．1 R簡介 96
8．2．2 R的下載與安裝 96
8．2．3 R在線說明 97
8．2．4 賦值 97
8．2．5 矩陣、列表與數(shù)據(jù)框 98
8．2．6 圖形參數(shù) 99
8．3 R在常見分布概率計算中的應用 101
8．3．1 常見分布的計算 101
8．3．2 繪制常見分布的統(tǒng)計圖 102
思考與練習 104
第9章 數(shù)據(jù)的整理與可視化 106
9．1 數(shù)據(jù)的來源與預處理 106
9．1．1 數(shù)據(jù)的來源 106
9．1．2 數(shù)據(jù)的預處理 106
9．2 數(shù)據(jù)的可視化 108
9．2．1 定性數(shù)據(jù)的整理與圖示 109
9．2．2 數(shù)值型數(shù)據(jù)的整理與圖示 113
思考與練習 119
第10章 描述性統(tǒng)計量 121
10．1 集中趨勢的測度 121
10．1．1 眾數(shù) 121
10．1．2 均值 121
10．1．3 中位數(shù) 122
10．1．4 百分位數(shù) 123
10．2 分布離散程度的測度 123
10．2．1 極差和四分位差 123
10．2．2 樣本方差與樣本標準差、樣本k階中心矩 123
10．2．3 變異系數(shù) 124
10．3 分布的形狀 124
10．3．1 偏度 125
10．3．2 峰度 125
10．4 在R中計算常用的描述統(tǒng)計量 126
思考與練習 128
第11章 抽樣分布 129
11．1 三大統(tǒng)計分布 129
11．1．1 分布 129
11．1．2 t分布 131
11．1．3 F分布 132
11．2 正態(tài)總體下常見的統(tǒng)計量的分布 134
思考與練習 136
第12章 參數(shù)估計 137
12．1 點估計 137
12．1．1 矩估計法 137
12．1．2 最大似然估計法 139
12．2 點估計的優(yōu)良性 142
12．2．1 無偏性 143
12．2．2 有效性 144
12．2．3 一致性 145
12．3 區(qū)間估計 145
12．4 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計 147
12．4．1 正態(tài)總體均值?的置信區(qū)間 147
12．4．2 正態(tài)總體方差?2的置信區(qū)間 150
思考與練習 153
第13章 假設檢驗 154
13．1 假設檢驗的基本概念與原理 154
13．1．1 問題的提法 154
13．1．2 假設檢驗的方法及其基本原理 155
13．2 單個正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗 158
13．2．1 單個正態(tài)總體均值的假設檢驗 159
13．2．2 單個正態(tài)總體方差的假設檢驗 162
13．3 假設檢驗問題的p值法 164
13．3．1 p值的定義 164
13．3．2 p值的計算 166
思考與練習 167
第14章 一元線性回歸 169
14．1 相關分析 169
14．1．1 相關關系 169
14．1．2 相關分析與回歸分析 169
14．2 一元線性回歸分析 171
14．2．1 一元線性回歸模型 171
14．2．2 一元線性回歸模型的估計 173
14．2．3 一元線性回歸模型的檢驗 175
14．2．4 回歸模型的預測 179
思考與練習 182
附錄A 常用統(tǒng)計表 184