內容簡介
《應用數理統計》主要內容有:數理統計的基本概念,參數估計,假設檢驗,方差分析,迴歸分析以及正交試驗設計.《應用數理統計》除瞭介紹數理統計的經典理論外,還適量地介紹瞭一些近代數理統計理論的概念和方法.《應用數理統計》每章都附有相當數量的習題,書末附有這些習題的答案。
《應用數理統計》可作為應用數學專業和相關專業的本科生教材,也可作為工科的碩士生教材.對於工程技術人員、自然科學工作者和社會科學工作者亦可作為自學用書。
目錄
前言
第一章 數理統計的基本概念
1.1 引言
1.2 總體與樣本
1.3 統計量
一、統計量的定義
二、次序統計量
三、樣本中位數和極差
四、經驗分布函數
1.4 數理統計中的常用分布
一、r分布
二、口分布
三、X2分布
四、t分布
五、F分布
1.5 抽樣分布
小結
習題
第二章 參數估計
2.1 求點估計的方法
一、矩法
二、極大似然法
2.2 估計量的評選標準
一、無偏性
二、有效性
三、相閤性
2.3 區間估計
一、正態總體均值的區間估計
二、正態總體方差的區間估計
三、非正態總體參數的區間估計
四、單側置信區間
2.4 貝葉斯(Bayes)估計
一、貝葉斯學派的基本觀點
二、先驗分布的選取
三、使後驗分布的均方誤差(MSE)達到
最小的貝葉斯估計
小結
習題二
第三章 假設檢驗
3.1 假設檢驗的基本概念
一、假設檢驗的統計思想
二、檢驗的兩類錯誤和顯著性水平
三、檢驗的p值
3.2 正態總體均值的假設檢驗
一、單個正態總體均值的檢驗
二、兩個正態總體均值差的檢驗(t檢驗)
三、基於成對數據的檢驗(t檢驗)
3。3正態總體方差的假設檢驗
一、單個正態總體方差的檢驗(疋。檢驗)
二、兩個正態總體方差的檢驗(F檢驗)
3.4 非正態總體均值的假設檢驗
一、單個總體均值的檢驗(大樣本,M檢驗)
二、兩個總體均值差的檢驗(大樣本,u檢驗)
3.5 分布擬閤檢驗
一、分布擬閤的r檢驗
二、獨立性檢驗(列聯錶(contingencytable)方法)
三、柯爾莫哥洛夫檢驗
四、正態性檢驗
3.6 兩個總體相等性檢驗
一、秩和檢驗
二、遊程總數檢驗
小結
習題三
第四章 方差分析
4.1 單因素試驗方差分析
一、基本思想與數學模型
二、統計分析
4.2 雙因素試驗方差分析
一、雙因素重復試驗方差分析
二、雙因素無重復試驗方差分析
小結
習題四
第五章 迴歸分析
5.1 迴歸分析的基本概念
5.2 一元綫性迴歸
一、β0β1的估計及其性質
二、α的估計
三、迴歸方程的顯著性檢驗
四、迴歸係數β1的置信區間
五、預測
5.3 可綫性化的一元非綫性迴歸
5.4 多元綫性迴歸
一、β0β1成的估計及其性質
二、α的估計
三、迴歸方程的顯著性檢驗
四、迴歸係數的顯著性檢驗
五、變量的剔除
六、預測
5.5 多項式迴歸
小結
習題五
第六章 正交試驗設計
6.1 用正交錶安排試驗的方法
6.2 無交互作用的正交設計的直觀分析
一、單指標試驗
二、多指標試驗
6.3 有交互作用的正交設計及試驗結果的直觀分析
6.4 正交試驗設計的方差分析
小結
習題六
習題答案
附錄
附錶1 標準正態分布錶
附錶2 x2分布分位數錶
附錶3 t分布分位數錶
附錶4 F分布分位數錶
附錶5柯爾莫哥洛夫檢驗臨界值Dnα錶
前言/序言
數理統計是最活躍的應用數學學科之一.由於隨機性的影響無所不在,所以數理統計的應用十分廣泛.數理統計不僅在自然科學、工程技術、工農業生産等領域有著廣泛的應用,在醫學衛生、社會生活以及經濟等領域也有著愈來愈廣泛的應用.這就使得掌握數理統計的基本原理和方法成為大學生和研究生必須具備的本領。
本書是普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材,可作為應用數學專業以及其他對數理統計要求較高的專業的本科生數理統計課程的教材;也可作為工科碩士生數理統計課程的教材;對於需要瞭解數理統計基本原理和方法的工程技術人員、自然科學工作者和社會科學工作者亦可作為自學用書。
學習本書內容的先修課程為微積分、綫性代數和初等概率論.在撰寫本書過程中,作者力求通過實際例子引入統計概念,並講清統計思想,在介紹每一種統計方法時都配有具體的例子,便於讀者理解和掌握.每章末尾都附有相當數量的習題,書末附有這些習題的答案。
本書除瞭介紹數理統計的經典理論外,還適量地介紹瞭一些不難掌握的近代數理統計理論的概念和方法.譬如,在第二章中扼要地介紹瞭貝葉斯學派的基本觀點和貝葉斯估計;在第三章中介紹瞭在許多統計文獻以及統計軟件的輸齣中經常齣現的關於檢驗的“p值”等.作者試圖通過這些努力,縮小讀者與近代數理統計的距離.作者還努力把數理統計最新的研究成果融入本書。
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本書除瞭介紹數理統計的經典理論外,還適量地介紹瞭一些不難掌握的近代數理統計理論的概念和方法.譬如,在第二章中扼要地介紹瞭貝葉斯學派的基本觀點和貝葉斯估計;在第三章中介紹瞭在許多統計文獻以及統計軟件的輸齣中經常齣現的關於檢驗的“p值”等.作者試圖通過這些努力,縮小讀者與近代數理統計的距離.作者還努力把數理統計最新的研究成果融入本書。
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數理統計是最活躍的應用數學學科之一.由於隨機性的影響無所不在,所以數理統計的應用十分廣泛.數理統計不僅在自然科學、工程技術、工農業生産等領域有著廣泛的應用,在醫學衛生、社會生活以及經濟等領域也有著愈來愈廣泛的應用.這就使得掌握數理統計的基本原理和方法成為大學生和研究生必須具備的本領。
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數理統計是最活躍的應用數學學科之一.由於隨機性的影響無所不在,所以數理統計的應用十分廣泛.數理統計不僅在自然科學、工程技術、工農業生産等領域有著廣泛的應用,在醫學衛生、社會生活以及經濟等領域也有著愈來愈廣泛的應用.這就使得掌握數理統計的基本原理和方法成為大學生和研究生必須具備的本領。
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數理統計是最活躍的應用數學學科之一.由於隨機性的影響無所不在,所以數理統計的應用十分廣泛.數理統計不僅在自然科學、工程技術、工農業生産等領域有著廣泛的應用,在醫學衛生、社會生活以及經濟等領域也有著愈來愈廣泛的應用.這就使得掌握數理統計的基本原理和方法成為大學生和研究生必須具備的本領。