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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
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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- 《清平樂(居厚弟生日)》
- 《沁園春(二月二日壽玉林)》
- 《沁園春(用定軒雨余有感韻寫山中之趣)》
- 《賀新郎(用前韻自壽)》
- 《賀新郎(次玉林感時(shí)韻)》
- 《賀新郎(次韻江定軒詠菊)》
- 《西江月(太歲日作)》
- 《木蘭花慢(次韻奉酬玉林病中見示)》
- 《水調(diào)歌頭》
- 《沁園春(二月二日壽玉林)》
- 《沁園春(用定軒雨余有感韻寫山中之趣)》
- 《憶舊游慢》
- 《揚(yáng)州慢》
- 《角招》
- 《芙蓉月》
- 《龍山會(huì)(南豐登高)》
- 《探春慢(立春)》
- 《孤鸞(梅)》
- 《西江月(太歲日作)》
- 《木蘭花慢(次韻奉酬玉林病中見示)》
- 《水調(diào)歌頭》
- 《水龍吟(次李起翁中秋)》
- 《滿江紅(牡丹和梁質(zhì)夫)》
- 《二郎神(次方時(shí)父送春)》
- 《念奴嬌(次朱制參送其行)》
- 《燕春臺(tái)(送鄭毅齋入觀)》
- 《疏影(為意一侍郎賦)》
- 《賀新郎(次孫花翁乙酉)》
- 《賀新郎(送鄭怡山歸里)》
- 《沁園春(次方時(shí)父)》
- 〖寫風(fēng)〗 “天蒼蒼,野茫茫, 風(fēng)吹草低見牛羊!
- 〖寫風(fēng)〗 “黃師塔前江水東,春光懶困倚微風(fēng)!
- 〖寫風(fēng)〗 “昨夜西風(fēng)凋碧樹,獨(dú)上高樓,望盡天涯路!
- 〖寫風(fēng)〗 “莫道不消魂,簾卷西風(fēng),人比黃花瘦!
- 〖寫風(fēng)〗 “錦城絲管日紛紛,半入江風(fēng)半入云!
- 〖寫風(fēng)〗 “春城無處不飛花,寒食東風(fēng)御柳斜!
- 〖寫風(fēng)〗 “九曲黃河萬里沙,浪淘風(fēng)簸自天涯!
- 〖寫花〗 “秋菊有佳色,裛露掇其英!
- 〖寫花〗 “雨荒深院菊,霜倒半池蓮。”
- 〖寫花〗 “不是花中偏愛菊,此花開盡更無花!
- 〖寫花〗 “紫艷半開籬菊靜,紅衣落盡渚蓮愁。”
- 〖寫花〗 “待到秋來九月八,我花開后百花殺。”
- 〖寫花〗 “颯颯西風(fēng)滿院栽,蕊寒香冷蝶難來!
- 〖寫花〗 “荷盡已無擎雨蓋,菊殘猶有傲霜枝!
- 〖寫花〗 “東籬把酒黃昏后,有暗香盈袖!
- 〖寫花〗 “更無柳絮因風(fēng)起,唯有葵花向日傾。”
- 〖寫花〗 “草暖云昏萬里春,宮花拂面送行人。”
- 〖寫花〗 “花枝草蔓眼中開,小白長紅越女腮!
- 〖寫花〗 “花臺(tái)欲暮春辭去,落花起作回風(fēng)舞!
- 〖寫花〗 “落花如有意,來去逐船流。”
- 〖寫花〗 “花須柳眼各無賴,紫蝶黃蜂俱有情!
- 〖寫花〗 “清香傳得天心在,未話尋常草木知。”
- 〖寫花〗 “香聞流水處,影落野人家!
- 〖寫花〗 “愿借天風(fēng)吹得遠(yuǎn),家家門巷盡成春!
- 〖寫花〗 “望去茫茫香雪海,吾家山畔好題名!
- 〖寫花〗 “和風(fēng)和雨點(diǎn)苔紋,漠漠殘香靜里聞。”
- 〖寫花〗 “入世冷挑紅雪去,離塵香割紫云來!
- 〖寫花〗 “看來豈是尋常色,濃淡由他冰雪中。”
- 〖寫花〗 “白梅懶賦賦紅梅,逞艷先迎醉眼開。”
- 〖寫花〗 “閑庭曲檻無余雪,流水空山有落霞!