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應用數理統計與Python應用 版權信息
- ISBN：9787307225275
- 條形碼：9787307225275 ; 978-7-307-22527-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
應用數理統計與Python應用 內容簡介
本書包括概率論基礎、統計學基本概念、點估計與區間估計、EM估計和MC模擬、參數假設檢驗、正態性檢驗、試驗設計與方差分析、回歸分析與協方差分析、二級系統分析和統計控制、非參數假設檢驗以及Markov鏈及其應用等內容，同時還對Python軟件的安裝與使用進行了介紹。本書既可作為統計學專業碩士“應用數理統計”課程的教材，也可以作為非統計學專業碩士研究生“應用數理統計”課程的教材，還可作為科技工作者進行實驗數據分析與處理的參考文獻。
應用數理統計與Python應用 目錄
第1章 概率論基礎
1．1 隨機變量的分布與相互獨立
1．1．1 分布函數及邊緣分布函數
1．1．2 離散型隨機變量的概率函數及邊緣概率函數
1．1．3 連續型隨機變量的分布密度及邊緣分布密度
1．1．4 條件概率函數、條件分布密度
1．1．5 隨機變量相互獨立
習題1．1
1．2 隨機變量的數字特征
1．2．1 數學期望與方差
1．2．2 協方差的定義與性質
1．2．3 協方差矩陣的定義及性質
1．2．4 相關系數的定義及性質
1．2．5 相關系數矩陣的定義及性質
1．2．6 條件數學期望的定義及性質
習題1．2
1．3 多項分布與多元正態分布
1．3．1 二項分布
1．3．2 應用Python計算二項分布的概率
1．3．3 三項分布與多項分布
1．3．4 一元正態分布
1．3．5 應用Python計算標準正態分布的分布函數值
1．3．6 二元正態分布與多元正態分布
習題1．3
1．4 連續型隨機變量的變換及變換后的分布
1．4．1 二重積分的換元積分法
1．4．2 二維連續型隨機變量的變換及變換后的分布
1．4．3 正態隨機變量的非奇線性變換
1．4．4 標準正態隨機變量的正交變換
習題1．4
1．5 統計中三大分布及Python代碼
1．5．1 卡方分布
1．5．2 t分布
1．5．3 F分布
1．5．4 分位數（或臨界值）
1．5．5 應用Python計算分布的分位數
習題1．5
第2章 統計學導論
2．1 總體與樣本及Python代碼
2．1．1 總體、個體與總體容量
2．1．2 樣本、樣本容量與簡單隨機樣本
2．1．3 樣本觀測值的頻率和累計頻率分布
2．1．4 應用Python畫頻率和累計頻率分布圖
2．1．5 樣本的分布函數
2．1．6 樣本的數字特征
2．1．7 樣本的協方差及相關系數
2．1．8 應用Python作樣本觀測值的描述性統計
習題2．1
2．2 常用的統計量及其分布
2．2．1 統計量的定義
2．2．2 服從標準正態分布的常用統計量
2．2．3 服從卡方分布的常用統計量
2．2．4 服從t分布的常用統計量
2．2．5 服從F分布的常用統計量
2．2．6 非正態總體的均值的分布
2．2．7 順序統計量及其分布
習題2．2
2．3 總體分布的參數估計及Python代碼
2．3．1 參數估計的基本概念
……
第3章 試驗設計與方差分析
第4章 回歸分析與協方差分析
第5章 非參數檢驗
第6章 Markov鏈
附錄
參考文獻
1．1 隨機變量的分布與相互獨立
1．1．1 分布函數及邊緣分布函數
1．1．2 離散型隨機變量的概率函數及邊緣概率函數
1．1．3 連續型隨機變量的分布密度及邊緣分布密度
1．1．4 條件概率函數、條件分布密度
1．1．5 隨機變量相互獨立
習題1．1
1．2 隨機變量的數字特征
1．2．1 數學期望與方差
1．2．2 協方差的定義與性質
1．2．3 協方差矩陣的定義及性質
1．2．4 相關系數的定義及性質
1．2．5 相關系數矩陣的定義及性質
1．2．6 條件數學期望的定義及性質
習題1．2
1．3 多項分布與多元正態分布
1．3．1 二項分布
1．3．2 應用Python計算二項分布的概率
1．3．3 三項分布與多項分布
1．3．4 一元正態分布
1．3．5 應用Python計算標準正態分布的分布函數值
1．3．6 二元正態分布與多元正態分布
習題1．3
1．4 連續型隨機變量的變換及變換后的分布
1．4．1 二重積分的換元積分法
1．4．2 二維連續型隨機變量的變換及變換后的分布
1．4．3 正態隨機變量的非奇線性變換
1．4．4 標準正態隨機變量的正交變換
習題1．4
1．5 統計中三大分布及Python代碼
1．5．1 卡方分布
1．5．2 t分布
1．5．3 F分布
1．5．4 分位數（或臨界值）
1．5．5 應用Python計算分布的分位數
習題1．5
第2章 統計學導論
2．1 總體與樣本及Python代碼
2．1．1 總體、個體與總體容量
2．1．2 樣本、樣本容量與簡單隨機樣本
2．1．3 樣本觀測值的頻率和累計頻率分布
2．1．4 應用Python畫頻率和累計頻率分布圖
2．1．5 樣本的分布函數
2．1．6 樣本的數字特征
2．1．7 樣本的協方差及相關系數
2．1．8 應用Python作樣本觀測值的描述性統計
習題2．1
2．2 常用的統計量及其分布
2．2．1 統計量的定義
2．2．2 服從標準正態分布的常用統計量
2．2．3 服從卡方分布的常用統計量
2．2．4 服從t分布的常用統計量
2．2．5 服從F分布的常用統計量
2．2．6 非正態總體的均值的分布
2．2．7 順序統計量及其分布
習題2．2
2．3 總體分布的參數估計及Python代碼
2．3．1 參數估計的基本概念
……
第3章 試驗設計與方差分析
第4章 回歸分析與協方差分析
第5章 非參數檢驗
第6章 Markov鏈
附錄
參考文獻
展開全部
應用數理統計與Python應用 作者簡介
肖枝洪，男，1965年12月生，教授，博士。重慶理工大學碩士生導師，研究方向：數據分析、金融統計分析和運用統計。教育部博士點基金評審專家和新教師基金評審專家，美國數學評論評論員；曾為湖北省統計學會常務理事和現場統計學會常務理事，現為重慶市數學會理事，美國《Mathematical Reviews（數學評論）》評論員，國家自然科學基金委員會通訊評審專家。
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