4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)-人教版高三應(yīng)用統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)(選修 B類)電子課本

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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

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4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)

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