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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
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
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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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- 《酹江月》
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- 〖寫景〗 “小荷才露尖尖角,早有蜻蜓立上頭!
- 〖寫景〗 “今夜偏知春氣暖,蟲聲新透綠窗紗!
- 〖寫景〗 “穿花蛺蝶深深見,點(diǎn)水蜻蜓款款飛。”
- 〖寫景〗 “銀燭秋光冷畫屏,輕羅小扇撲流螢!
- 〖夏天〗 “夜來南風(fēng)起,小麥覆隴黃!
- 〖夏天〗 “深居俯夾城,春去夏猶清!
- 〖夏天〗 “首夏猶清和,芳草亦未歇!
- 〖夏天〗 “連雨不知春去,一晴方覺夏深!
- 〖夏天〗 “清江一曲抱村流,長夏江村事事幽!
- 〖夏天〗 “芳菲歇去何須恨,夏木陰陰正可人!
- 〖夏天〗 “黃梅時(shí)節(jié)家家雨,青草池塘處處蛙。”
- 〖夏天〗 “綠遍山原白滿川,子規(guī)聲里雨如煙!
- 〖夏天〗 “稻花香里說豐年,聽取蛙聲一片!
- 〖夏天〗 “水晶簾動(dòng)微風(fēng)起,滿架薔薇一院香!
- 〖夏天〗 “綠樹村邊合,青山郭外斜!
- 〖夏天〗 “糝徑楊花鋪白氈,點(diǎn)溪荷葉疊青錢!
- 〖夏天〗 “松下茅亭五月涼,汀沙云樹晚蒼蒼!
- 〖夏天〗 “自去自來梁上燕,相親相近水中鷗!
- 〖夏天〗 “卷地風(fēng)來忽吹散,望湖樓下水如天!
- 〖夏天〗 “日長睡起無情思, 閑看兒童捉柳花!
- 〖夏天〗 “竹搖清影罩幽窗,兩兩時(shí)禽噪夕陽!
- 〖夏天〗 “紛紛紅紫已成塵,布谷聲中夏令新!
- 〖夏天〗 “晴日暖風(fēng)生麥氣,綠陰幽草勝花時(shí)!
- 〖夏天〗 “欲把西湖比西子,淡妝濃抹總相宜!
- 〖夏天〗 “綠蔭不減來時(shí)路,添得黃鸝四五聲!
- 〖夏天〗 “南州溽暑醉如酒,隱幾熟眠開北牖!
- 〖夏天〗 “更無柳絮因風(fēng)起,惟有葵花向日傾。”
- 〖夏天〗 “一夜雨聲涼到夢,萬荷葉上送秋來!
- 〖夏天〗 “微風(fēng)忽起吹蓮葉,青玉盤中瀉水銀!
- 〖夏天〗 “昆侖之高有積雪,蓬萊之遠(yuǎn)常遺寒!