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人教版高三數(shù)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)目錄
封面/前言/目錄
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)與提高
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 分布函數(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)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題五
第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
閱讀材料距離與相關(guān)系數(shù)
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
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語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
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
B.5 聚類分析
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)與提高
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 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
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復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡介
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
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復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
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6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
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總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
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語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
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- 〖思鄉(xiāng)〗 “一聲梧葉一聲秋,一點(diǎn)芭蕉一點(diǎn)愁,三更歸夢(mèng)三更后。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “白日放歌須縱酒,青春作伴好還鄉(xiāng)!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “悠悠天宇曠,切切故鄉(xiāng)情!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “落葉他鄉(xiāng)樹,寒燈獨(dú)夜人!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “試問嶺南應(yīng)不好。卻道。此心安處是吾鄉(xiāng)!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “一叫一回腸一斷,三春三月憶三巴!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “此夜曲中聞?wù)哿稳瞬黄鸸蕡@情!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “唯有門前鏡湖水,春風(fēng)不改舊時(shí)波!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “素衣莫起風(fēng)塵嘆,猶及清明可到家。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “家在夢(mèng)中何日到,春來江上幾人還?”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “洛陽城里春光好,洛陽才子他鄉(xiāng)老。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “十年無夢(mèng)得還家,獨(dú)立青峰野水涯。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “一年將盡夜,萬里未歸人!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “何日歸家洗客袍?銀字笙調(diào),心字香燒!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “砧杵敲殘深巷月,井梧搖落故園秋。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “故國三千里,深宮二十年!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “君自故鄉(xiāng)來,應(yīng)知故鄉(xiāng)事。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “不知何歲月,得與爾同歸?”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “故園東望路漫漫,雙袖龍鐘淚不干!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “叢菊兩開他日淚,孤舟一系故園心!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “此地動(dòng)歸念,長年悲倦游!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “長風(fēng)幾萬里,吹度玉門關(guān)!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “晨起動(dòng)征鐸,客行悲故鄉(xiāng)!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “君家何處住,妾住在橫塘。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “二月江南花滿枝,他鄉(xiāng)寒食遠(yuǎn)堪悲!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “古臺(tái)搖落后,秋日望鄉(xiāng)心!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “心逐南云逝,形隨北雁來!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “蝴蝶不傳千里夢(mèng),子規(guī)叫斷三更月。”
- 〖思鄉(xiāng)〗 “長江悲已滯,萬里念將歸!
- 〖思鄉(xiāng)〗 “秋已盡,日猶長,仲宣懷遠(yuǎn)更凄涼!