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深度學習
基于R的數理統計學 版權信息
- ISBN：9787563560127
- 條形碼：9787563560127 ; 978-7-5635-6012-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于R的數理統計學 本書特色
隨著開源R軟件在各個領域的快速發展，R在傳統數理統計中的應用開始為人們所推崇。
本書共6章，第1章介紹R的安裝、RStudio的使用、R包的下載和加載等相關的基礎知識;第2章介紹抽樣基本理論，包括抽樣及其分布;第3章介紹參數估計的基本內容，包括點估計、估計評價標準、區間估計等;第4章介紹假設檢驗的基本概念及各種檢驗函數z.test() 、t.test() 、var.test()、 chisq.test()、binom.test()的使用等;第5章介紹方差分析以及重要的aov()函數;第6章介紹一元線性回歸分析的基本理論、重要的lm()函數以及各種作圖。
本書可作為統計專業、非統計專業高年級本科生以及非統計專業研究生的參考書。
基于R的數理統計學 內容簡介
本書共6章，第1章介紹R的安裝、RStudio的使用、R包的下載和加載等相關的基礎知識;第2章介紹抽樣基本理論，包括抽樣及其分布;第3章介紹參數估計的基本內容，包括點估計、估計評價標準、區間估計等;第4章介紹假設檢驗的基本概念及各種檢驗函數z.test() 、t.test() 、var.test()、 chisq.test()、binom.test()的使用等;第5章介紹方差分析以及重要的aov()函數;第6章介紹一元線性回歸分析的基本理論、重要的lm()函數以及各種作圖。本書可作為統計專業、非統計專業高年級本科生以及非統計專業研究生的參考書。
基于R的數理統計學 目錄
第1章 R語言簡介1
1.1 R的起源與簡介1
1.1.1 R的起源1
1.1.2 R及RStudio的安裝步驟2
1.1.3 R及RStudio的初步使用5
1.2 R的常用重要概念8
1.3 R包的安裝與加載10
1.4 使用R進行基本統計分析13
1.5 R產生各種分布的偽隨機數及抽樣舉例22
1.6 R繪圖的兩個重要函數par()和layout()25
習題129
第2章 隨機樣本與抽樣分布31
2.1 引言31
2.2 隨機樣本32
2.2.1 總體與樣本32
2.2.2 統計量34
2.3 抽樣分布35
2.3.1 樣本均值的分布36
2.3.2 順序統計量的分布37
2.3.3 χ2分布37
2.3.4 t分布39
2.3.5 F分布40
2.3.6 正態總體中其他幾個常用統計量的分布42
2.4 基于R的抽樣分布知識44
2.4.1 正態隨機數44
2.4.2 t分布隨機數45
2.4.3 χ2(n)分布隨機數47
2.4.4 F(n1,n2)分布隨機數49
2.4.5 利用R求各種分布的分位數舉例51
習題252
第3章 參數估計54
3.1 點估計54
3.1.1 參數估計54
3.1.2 點估計的方法55
3.2 估計量的評價標準62
3.2.1 無偏性62
3.2.2 有效性63
3.2.3 一致性64
3.3 區間估計65
3.4 正態總體均值與方差的區間估計68
3.4.1 單一正態總體均值與方差的區間估計68
3.4.2 兩個正態總體均值之差與方差之比的區間估計72
3.4.3 大樣本情形下總體均值的區間估計77
3.5 單側置信區間79
習題381
第4章 假設檢驗84
4.1 假設檢驗的基本概念84
4.2 一個正態總體的假設檢驗85
4.3 兩個正態總體的假設檢驗91
4.4 假設檢驗中的兩類錯誤95
4.5 非參數檢驗96
4.5.1 總體分布的假設檢驗96
4.5.2 獨立性的檢驗100
習題4102
第5章 方差分析105
5.1 單因素試驗的方差分析105
5.1.1 方差分析的基本思想105
5.1.2 單因素試驗的方差分析模型106
5.1.3 假設檢驗107
5.2 雙因素試驗的方差分析110
5.2.1 雙因素等重復試驗的方差分析110
5.2.2 雙因素無重復試驗的方差分析115
習題5117
第6章 一元線性回歸分析120
6.1 一元線性回歸模型120
6.1.1 變量之間的關系120
6.1.2 一元線性回歸模型121
6.2 一元線性回歸模型的參數估計122
6.2.1 *小二乘法122
6.2.2 極大似然估計125
6.2.3 估計的性質126
6.3 回歸方程的線性顯著性檢驗128
6.4 根據回歸方程進行預測和控制131
6.4.1 均值E(y0|x0)的置信區間131
6.4.2 觀測值y0的預測區間132
6.4.3 幾點說明133
6.5 可化為線性回歸的非線性回歸模型135
6.6 多元回歸分析簡介140
習題6143
參考文獻145
附錄146
各章習題參考答案158
1.1 R的起源與簡介1
1.1.1 R的起源1
1.1.2 R及RStudio的安裝步驟2
1.1.3 R及RStudio的初步使用5
1.2 R的常用重要概念8
1.3 R包的安裝與加載10
1.4 使用R進行基本統計分析13
1.5 R產生各種分布的偽隨機數及抽樣舉例22
1.6 R繪圖的兩個重要函數par()和layout()25
習題129
第2章 隨機樣本與抽樣分布31
2.1 引言31
2.2 隨機樣本32
2.2.1 總體與樣本32
2.2.2 統計量34
2.3 抽樣分布35
2.3.1 樣本均值的分布36
2.3.2 順序統計量的分布37
2.3.3 χ2分布37
2.3.4 t分布39
2.3.5 F分布40
2.3.6 正態總體中其他幾個常用統計量的分布42
2.4 基于R的抽樣分布知識44
2.4.1 正態隨機數44
2.4.2 t分布隨機數45
2.4.3 χ2(n)分布隨機數47
2.4.4 F(n1,n2)分布隨機數49
2.4.5 利用R求各種分布的分位數舉例51
習題252
第3章 參數估計54
3.1 點估計54
3.1.1 參數估計54
3.1.2 點估計的方法55
3.2 估計量的評價標準62
3.2.1 無偏性62
3.2.2 有效性63
3.2.3 一致性64
3.3 區間估計65
3.4 正態總體均值與方差的區間估計68
3.4.1 單一正態總體均值與方差的區間估計68
3.4.2 兩個正態總體均值之差與方差之比的區間估計72
3.4.3 大樣本情形下總體均值的區間估計77
3.5 單側置信區間79
習題381
第4章 假設檢驗84
4.1 假設檢驗的基本概念84
4.2 一個正態總體的假設檢驗85
4.3 兩個正態總體的假設檢驗91
4.4 假設檢驗中的兩類錯誤95
4.5 非參數檢驗96
4.5.1 總體分布的假設檢驗96
4.5.2 獨立性的檢驗100
習題4102
第5章 方差分析105
5.1 單因素試驗的方差分析105
5.1.1 方差分析的基本思想105
5.1.2 單因素試驗的方差分析模型106
5.1.3 假設檢驗107
5.2 雙因素試驗的方差分析110
5.2.1 雙因素等重復試驗的方差分析110
5.2.2 雙因素無重復試驗的方差分析115
習題5117
第6章 一元線性回歸分析120
6.1 一元線性回歸模型120
6.1.1 變量之間的關系120
6.1.2 一元線性回歸模型121
6.2 一元線性回歸模型的參數估計122
6.2.1 *小二乘法122
6.2.2 極大似然估計125
6.2.3 估計的性質126
6.3 回歸方程的線性顯著性檢驗128
6.4 根據回歸方程進行預測和控制131
6.4.1 均值E(y0|x0)的置信區間131
6.4.2 觀測值y0的預測區間132
6.4.3 幾點說明133
6.5 可化為線性回歸的非線性回歸模型135
6.6 多元回歸分析簡介140
習題6143
參考文獻145
附錄146
各章習題參考答案158
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基于R的數理統計學 作者簡介
崔玉杰，男，副教授，現任北方工業大學理學院統計系教師，中國現場統計研究會會員。榮獲全國第七屆優秀統計科研成果二等獎，北京市第七屆優秀統計科研成果一等獎，北京市高等教育教學成果獎一等獎。主持和參加完成北京市哲學社會科學“十五”規劃項目、國家自然基金項目、北京市自然科學基金項目、北京市教委面上項目等多項研究課題。發表論文論文近50篇。
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