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这是一本优秀的统计学教科书或参考书。全书系统介绍了统计和数据分析的一些基础知识,内容包括概率论回顾、收集数据、统计量的抽样分布、简单线性回归等。此外,本书在每一章的末尾都按节给出基于数据的例子和练习。本书内容丰富,讲解通俗易懂,可供统计专业的本科生和研究生作为教材使用,也可供那些对统计和应用统计感兴趣的科技工作者作为参考用书使用。
序言
1 引论
1.1统计是什么
1.2统计的本质
1.3本书的内容
1.4对学生的建议
2 概率论回顾
2.1基本思想
2.2条件概率和独立性
2.3随机变量及其分布
2.4期望、方差以及分布的其他参数
2.5随机变量的联合分布
2.6切比雪夫不等式和弱大数定律
2.7若干离散分布
2.8若干连续分布
2.9正态分布
2.10随机变量的变换
2.11总结
练习
3 收集数据
3.1统计研究的类型
3.2观察研究
3.3基本抽样设计
3.4总结
4 数据的概括和探索
4.1数据的类型
4.2属性数据的概括
4.3数值数据的概括
4.4二元数据的概括
4.5总结
5 统计量的抽样分布
5.1样本均值的抽样分布
5.2样本方差的抽样分布
5.3 t-分布
5.4 Snedecor-Fisher的F-分布
5.5次序统计量的抽样分布
5.6总结
6 推断的基本概念
6.1点估计
6.2置信区间估计
6.3假设检验
6.4总结
7 一个样本的推断
7.1均值的推断(大样本)
7.2均值的推断(小样本)
7.3方差的推断
7.4总结
8 两样本推断
8.1独立样本和配对设计
8.2比较两个样本的图方法
8.3比较两个总体的均值
8.4总结
9 比例和计数数据的统计推断
9.1比例的统计推断
9.2比较两个比例的统计推断
9.3单向计数数据的统计推断
9.4总结
10 简单线性回归
10.1简单线性回归的概率模型
10.2拟合简单线性回归的概率模型
10.3简单线性回归模型的统计推断
10.4回归诊断
10.5总结
11 多元线性回归
11.1多元线性回归的概率模型
11.2拟合多元线性回归的概率模型
11.3多元线性回归的矩阵记法
11.4多元线性回归模型的统计推断
11.5回归诊断
11.6总结
12 单因子试验分析
12.1完全随机设计
12.2多个均值的比较
12.3总结
13 多因子试验分析
13.1具有固定正交因子的两因子试验设计
13.2 2k因子试验设计
13.3总结
14 非参数统计方法
14.1一个总体的统计推断
14.2两个独立总体的统计推断
14.3多个独立总体的统计推断
14.4总结
15 似然
15.1最大似然估计
15.2似然比检验
15.3总结
统计表
部分练习简要答案
中英文词汇表
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