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基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計 版權信息
- ISBN：9787568274456
- 條形碼：9787568274456 ; 978-7-5682-7445-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計 內容簡介
《基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計》主要介紹概率論與數(shù)理統(tǒng)計、R統(tǒng)計軟件的使用基礎，內容包括：隨機事件及其概率、隨機變量的分布、隨機向量及其分布、隨機變量的數(shù)字特征、大數(shù)定律與中心極限定理、樣本及其分布、參數(shù)估計、假設檢驗、R統(tǒng)計軟件簡介以及實驗，重點講明概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本概念、定理、性質和計算方法． 《基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計》列舉了較多在工程技術、經濟管理、社會生活等各方面的實際問題，針對有關計算問題，介紹了如何運用R統(tǒng)計軟件解決，通過對《基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計》的學習，讀者可以掌握概率論與數(shù)理統(tǒng)計的基本理論和計算方法，學會運用R統(tǒng)計軟件解決本專業(yè)遇到的有關計算問題。 《基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計》可以作為高等院校相關學科專業(yè)的教材。
基于R的概率論與數(shù)理統(tǒng)計 目錄
第1章 隨機事件及其概率
1．1 隨機事件及其運算
1．1．1 隨機現(xiàn)象
1．1．2 樣本空間
1．1．3 隨機事件
1．1．4 事件間的關系與運算
1．2 概率的定義與性質
1．2．1 頻率
1．2．2 古典概型
1．2．3 幾何概型
1．2．4 概率的主觀定義
1．2．5 概率的公理化定義及性質
1．3 條件概率與全概率公式
1．3．1 條件概率的引例及定義
1．3．2 乘法公式
1．3．3 全概率公式和貝葉斯公式
1．4 獨立性
1．4．1 事件的獨立性
1．4．2 試驗的獨立性
習題1
客觀題1
第2章 隨機變量的分布
2．1 隨機變量及其分布函數(shù)
2．2 離散型隨機變量及其分布
2．3 連續(xù)型隨機變量及其分布
2．4 隨機變量函數(shù)的分布
習題2
客觀題2
第3章 隨機向量及其分布
3．1 二維隨機變量的概念
3．1．1 二維隨機變量及其聯(lián)合分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機變量及其聯(lián)合概率分布
3．1．3 二維連續(xù)型隨機變量及其聯(lián)合分布
3．2 邊緣分布、條件分布及隨機變量的獨立性
3．2．1 邊緣分布
3．2．2 條件分布
3．2．3 隨機變量的相互獨立性
習題3
客觀題3
第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學期望
4．1．1 離散型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．2 常見離散型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．3 連續(xù)隨機變量的數(shù)學期望
4．1．4 常見連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．5 數(shù)學期望的性質
4．1．6 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
4．2 方差
4．2．1 方差的概念
4．2．2 方差的性質
4．2．3 幾個重要隨機變量的方差
4．3 協(xié)方差與相關系數(shù)
習題4
客觀題4
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理
5．1 大數(shù)定律
5．1．1 大數(shù)定律的背景
5．1．2 大數(shù)定律的定義
5．1．3 大數(shù)定律的應用
5．2 中心極限定理
5．2．1 中心極限定理的概念
5．2．2 獨立同分布中心極限定理
5．2．3 中心極限定理的應用
習題5
客觀題5
第6章 樣本及其分布
6．1 樣本和統(tǒng)計量
6．1．1 總體和樣本
6．1．2 樣本數(shù)據(jù)的整理與顯示
6．2 統(tǒng)計量
6．3 三大統(tǒng)計分布
6．3．1 X2分布
6．3．2 t分布
6．3．3 F分布
6．4 抽樣分布定理
6．5 分位數(shù)
習題6
客觀題6
第7章 參數(shù)估計
7．1 點估計
7．1．1 矩估計
7．1．2 極大似然估計
7．2 評價標準
7．2．1 無偏估計
7．2．2 有效性
7．2．3 相合性
7．3 區(qū)間估計
7．3．1 均值的置信區(qū)間
7．3．2 方差的置信區(qū)間
習題7
客觀題7
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．1．1 I；習題提出
8．1．2 假設檢驗基本方法與概念
8．1．3 兩類錯誤
8．2 單個正態(tài)總體的假設檢驗
8．2．1 單個正態(tài)總體期望的檢驗
8．2．2 單個正態(tài)總體方差的檢驗
8．3 兩個正態(tài)總體的假設檢驗
8．3．1 兩個正態(tài)總體均值的檢驗
8．3．2 兩個正態(tài)總體方差的檢驗
8．4 分布的假設檢驗
習題8
客觀題8
第9章 R統(tǒng)計軟件簡介
9．1 R軟件安裝與運行
9．2 賦值和運算
9．3 數(shù)據(jù)框
9．4 數(shù)據(jù)的存取與讀取
9．5 基于R的概率分布函數(shù)
9．6 R程序
9．7 R函數(shù)
9．8 作圖
第10章 實驗
10．1 均勻分布圖像
10．2 指數(shù)分布圖像
10．3 標準正態(tài)分布圖像
10．4 卡方分布圖像
10．5 F分布圖像
10．6 t分布圖像
參考文獻
1．1 隨機事件及其運算
1．1．1 隨機現(xiàn)象
1．1．2 樣本空間
1．1．3 隨機事件
1．1．4 事件間的關系與運算
1．2 概率的定義與性質
1．2．1 頻率
1．2．2 古典概型
1．2．3 幾何概型
1．2．4 概率的主觀定義
1．2．5 概率的公理化定義及性質
1．3 條件概率與全概率公式
1．3．1 條件概率的引例及定義
1．3．2 乘法公式
1．3．3 全概率公式和貝葉斯公式
1．4 獨立性
1．4．1 事件的獨立性
1．4．2 試驗的獨立性
習題1
客觀題1
第2章 隨機變量的分布
2．1 隨機變量及其分布函數(shù)
2．2 離散型隨機變量及其分布
2．3 連續(xù)型隨機變量及其分布
2．4 隨機變量函數(shù)的分布
習題2
客觀題2
第3章 隨機向量及其分布
3．1 二維隨機變量的概念
3．1．1 二維隨機變量及其聯(lián)合分布函數(shù)
3．1．2 二維離散型隨機變量及其聯(lián)合概率分布
3．1．3 二維連續(xù)型隨機變量及其聯(lián)合分布
3．2 邊緣分布、條件分布及隨機變量的獨立性
3．2．1 邊緣分布
3．2．2 條件分布
3．2．3 隨機變量的相互獨立性
習題3
客觀題3
第4章 隨機變量的數(shù)字特征
4．1 數(shù)學期望
4．1．1 離散型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．2 常見離散型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．3 連續(xù)隨機變量的數(shù)學期望
4．1．4 常見連續(xù)型隨機變量的數(shù)學期望
4．1．5 數(shù)學期望的性質
4．1．6 隨機變量函數(shù)的數(shù)學期望
4．2 方差
4．2．1 方差的概念
4．2．2 方差的性質
4．2．3 幾個重要隨機變量的方差
4．3 協(xié)方差與相關系數(shù)
習題4
客觀題4
第5章 大數(shù)定律與中心極限定理
5．1 大數(shù)定律
5．1．1 大數(shù)定律的背景
5．1．2 大數(shù)定律的定義
5．1．3 大數(shù)定律的應用
5．2 中心極限定理
5．2．1 中心極限定理的概念
5．2．2 獨立同分布中心極限定理
5．2．3 中心極限定理的應用
習題5
客觀題5
第6章 樣本及其分布
6．1 樣本和統(tǒng)計量
6．1．1 總體和樣本
6．1．2 樣本數(shù)據(jù)的整理與顯示
6．2 統(tǒng)計量
6．3 三大統(tǒng)計分布
6．3．1 X2分布
6．3．2 t分布
6．3．3 F分布
6．4 抽樣分布定理
6．5 分位數(shù)
習題6
客觀題6
第7章 參數(shù)估計
7．1 點估計
7．1．1 矩估計
7．1．2 極大似然估計
7．2 評價標準
7．2．1 無偏估計
7．2．2 有效性
7．2．3 相合性
7．3 區(qū)間估計
7．3．1 均值的置信區(qū)間
7．3．2 方差的置信區(qū)間
習題7
客觀題7
第8章 假設檢驗
8．1 假設檢驗的基本概念
8．1．1 I；習題提出
8．1．2 假設檢驗基本方法與概念
8．1．3 兩類錯誤
8．2 單個正態(tài)總體的假設檢驗
8．2．1 單個正態(tài)總體期望的檢驗
8．2．2 單個正態(tài)總體方差的檢驗
8．3 兩個正態(tài)總體的假設檢驗
8．3．1 兩個正態(tài)總體均值的檢驗
8．3．2 兩個正態(tài)總體方差的檢驗
8．4 分布的假設檢驗
習題8
客觀題8
第9章 R統(tǒng)計軟件簡介
9．1 R軟件安裝與運行
9．2 賦值和運算
9．3 數(shù)據(jù)框
9．4 數(shù)據(jù)的存取與讀取
9．5 基于R的概率分布函數(shù)
9．6 R程序
9．7 R函數(shù)
9．8 作圖
第10章 實驗
10．1 均勻分布圖像
10．2 指數(shù)分布圖像
10．3 標準正態(tài)分布圖像
10．4 卡方分布圖像
10．5 F分布圖像
10．6 t分布圖像
參考文獻
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