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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(wèn)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(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)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無(wú)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(yǔ)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
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(wèn)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(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)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無(wú)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
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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
B.5 聚類分析
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- 《西江月(十二之二)》
- 《訴衷情》
- 《鳳棲梧》
- 〖孤獨(dú)〗 孤獨(dú)〗 “盧家少婦郁金堂,海燕雙棲玳瑁梁。”
- 〖孤獨(dú)〗 “嘆息老來(lái)交舊盡,睡來(lái)誰(shuí)共午甌茶!
- 〖孤獨(dú)〗 “獨(dú)出前門望野田,月明蕎麥花如雪!
- 〖孤獨(dú)〗 “扣舷獨(dú)嘯,不知今夕何夕。”
- 〖孤獨(dú)〗 “旅館寒燈獨(dú)不眠,客心何事轉(zhuǎn)凄然。”
- 〖孤獨(dú)〗 “我歌月徘徊,我舞影零亂。”
- 〖孤獨(dú)〗 “清秋幕府井梧寒,獨(dú)宿江城蠟炬殘!
- 〖孤獨(dú)〗 “世事茫茫難自料,春愁黯黯獨(dú)成眠。”
- 〖孤獨(dú)〗 “一枝紅杏出墻頭,墻外行人正獨(dú)愁。”
- 〖孤獨(dú)〗 “雨暗殘燈棋散后,酒醒孤枕雁來(lái)初!
- 〖孤獨(dú)〗 “鴻雁在云魚(yú)在水。惆悵此情難寄!
- 〖孤獨(dú)〗 “看蓬門秋草,年年破巷,疏窗細(xì)雨,夜夜孤燈!
- 〖孤獨(dú)〗 “空自覺(jué)、圍羞帶減,影怯燈孤!
- 〖閨怨〗 “人生若只如初見(jiàn),何事秋風(fēng)悲畫(huà)扇!
- 〖閨怨〗 “寂寞空庭春欲晚,梨花滿地不開(kāi)門!
- 〖閨怨〗 “柳庭風(fēng)靜人眠晝,晝眠人靜風(fēng)庭柳!
- 〖閨怨〗 “紅顏未老恩先斷,斜倚薰籠坐到明!
- 〖閨怨〗 “天階夜色涼如水,臥看牽?椗恰!
- 〖閨怨〗 “白頭宮女在,閑坐說(shuō)玄宗!
- 〖閨怨〗 “含情欲說(shuō)宮中事,鸚鵡前頭不敢言!
- 〖閨怨〗 “揉藍(lán)衫子杏黃裙,獨(dú)倚玉闌無(wú)語(yǔ)點(diǎn)檀唇!
- 〖閨怨〗 “庭院深深深幾許,楊柳堆煙,簾幕無(wú)重?cái)?shù)。”
- 〖閨怨〗 “過(guò)盡千帆皆不是,斜暉脈脈水悠悠!
- 〖閨怨〗 “細(xì)雨夢(mèng)回雞塞遠(yuǎn),小樓吹徹玉笙寒。”
- 〖閨怨〗 “佇立傷神。無(wú)奈輕寒著摸人!
- 〖閨怨〗 “冰簟銀床夢(mèng)不成,碧天如水夜云輕!
- 〖閨怨〗 “賞心樂(lè)事共誰(shuí)論?花下銷魂,月下銷魂!
- 〖閨怨〗 “影孤憐夜永。永夜憐孤影。”
- 〖閨怨〗 “紗窗日落漸黃昏,金屋無(wú)人見(jiàn)淚痕。”