第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料三門問題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評(píng)價(jià)與比較
閱讀材料估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2兩個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1分布列的檢驗(yàn)
3.3.2分布數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡(jiǎn)介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
閱讀材料相關(guān)關(guān)系與線性回歸模型
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題四
附錄A 常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語言簡(jiǎn)介
B.1 用戶界面簡(jiǎn)介
B.2 常用命令簡(jiǎn)介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
B.4 數(shù)據(jù)框與線性回歸模型
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- 〖離別〗 “勸我早還家,綠窗人似花!
- 〖離別〗 “分手脫相贈(zèng),平生一片心!
- 〖離別〗 “怕黃昏忽地又黃昏,不銷魂怎地不銷魂!
- 〖離別〗 “飛蓬各自遠(yuǎn),且盡手中杯!
- 〖離別〗 “丹陽郭里送行舟,一別心知兩地秋!
- 〖離別〗 “天下傷心處,勞勞送客亭。”
- 〖離別〗 “春風(fēng)知?jiǎng)e苦,不遣柳條青!
- 〖離別〗 “寂寞離亭掩,江山此夜寒!
- 〖離別〗 “山陰道士如相見,應(yīng)寫黃庭換白鵝。”
- 〖離別〗 “鄉(xiāng)夢(mèng)不曾休,惹甚閑愁?忠州過了又涪州!
- 〖離別〗 “憶君遙在瀟湘月,愁聽清猿夢(mèng)里長(zhǎng)!
- 〖離別〗 “望處雨收云斷,憑闌悄悄,目送秋光!
- 〖離別〗 “別離在今晨,見爾當(dāng)何秋。”
- 〖離別〗 “淡云孤雁遠(yuǎn),寒日暮天紅!
- 〖離別〗 “此身如傳舍,何處是吾鄉(xiāng)!
- 〖離別〗 “漠漠帆來重,冥冥鳥去遲!
- 〖離別〗 “何當(dāng)重相見,尊酒慰離顏!
- 〖離別〗 “一曲危弦斷客腸。津橋捩柂轉(zhuǎn)牙檣。”
- 〖離別〗 “鴻雁不堪愁里聽,云山?jīng)r是客中過!
- 〖離別〗 “晴煙漠漠柳毿毿,不那離情酒半酣!
- 〖離別〗 “浮天滄海遠(yuǎn),去世法舟輕。”
- 〖離別〗 “昭君拂玉鞍,上馬啼紅頰!
- 〖離別〗 “隋堤三月水溶溶。背歸鴻,去吳中!
- 〖離別〗 “日暮征帆何處泊,天涯一望斷人腸。”
- 〖離別〗 “惜別浮橋駐馬時(shí),舉頭試望南山嶺。”
- 〖離別〗 “曲岸持觴,垂楊系馬,此地曾經(jīng)別!
- 〖離別〗 “征馬分飛日漸斜,見此空為人所嗟!
- 〖離別〗 “一晌凝情無語,手捻梅花何處!
- 〖離別〗 “長(zhǎng)恨去年今夜雨,灑離亭!
- 〖離別〗 “樓頭小婦鳴箏坐,遙見飛塵入建章!