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應用數理統計與實驗 版權信息
- ISBN：9787109236882
- 條形碼：9787109236882 ; 978-7-109-23688-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
應用數理統計與實驗 內容簡介
《應用數理統計與實驗/普通高等教育農業部“十三五”規劃教材·全國高等農林院校“十三五”規劃教材》內容包括概率論概要、數理統計基礎、參數估計、假設檢驗、方差分析和回歸分析等六部分。每章后面編排了較多的選擇題和填空題以及適量的應用計算題，且每章（除了第1章）*后配了一個案例分析。另外，基于Excel環境安排了常用隨機變量的分布、參數的區間估計、參數的假設檢驗、方差分析和回歸分析等五個實驗。 《應用數理統計與實驗/普通高等教育農業部“十三五”規劃教材·全國高等農林院校“十三五”規劃教材》可作為普通高等學校本科非數學類應用型專業、專科或高職院校相關專業的概率論與數理統計課程的教材或參考書，同時也可作為工程技術人員和科技工作者的參考書。
應用數理統計與實驗 目錄
前言
第1章 概率論概要
1 隨機事件及其概率
1．1 隨機試驗與隨機事件
1．2 隨機事件間的關系與運算
1．3 隨機事件的概率
2 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量的概念
2．2 分布函數
2．3 離散型隨機變量的概率分布
2．4 連續型隨機變量的密度函數
3 多維隨機變量及其分布
3．1 多維隨機變量
3．2 二維離散型隨機變量
3．3 二維連續型隨機變量
3．4 隨機變量的獨立性
4 隨機變量的數字特征
4．1 隨機變量的數學期望
4．2 隨機變量的方差
4．3 協方差與相關系數
5 常用隨機變量的分布
5．1 兩點分布與二項分布
5．2 泊松（PoissOn）分布
5．3 均勻分布
5．4 指數分布
5．5 正態分布
6 大數定律與中心極限定理
6．1 大數定律
6．2 中心極限定理
習題一
第2章 數理統計基礎
1 數理統計的基本概念
1．1 總體與個體
1．2 樣本
1．3 統計量與常用統計量
2 數理統計中常用的三大分布
2．1 X2分布
2．2 t分布
2．3 F分布
3 抽樣分布
3．1 正態總體下的抽樣分布
3．2 兩個正態總體下的抽樣分布
4 數據整理
4．1 頻率分布表與直方圖
4．2 莖葉圖
4．3 條形圖
4．4 五數概括與箱線圖
習題二
描述統計案例
第3章 參數估計
1 參數的點估計
1．1 參數估計的概念
1．2 矩估計法
1．3 *大似然估計法
2 點估計效果的評價標準
2．1 無偏性
2．2 有效性
2．3 一致性
3 參數的區間估計
3．1 區間估計的概念
3．2 單側置信區間
3．3 尋找參數的置信區間的方法
3．4 正態總體參數的置信區間
3．5 兩個正態總體參數的置信區間
習題三
參數估計案例
第4章 假設檢驗
1 假設檢驗的基本概念
1．1 假設檢驗的概念
1．2 兩類錯誤
1．3 假設檢驗的基本步驟
1．4 假設檢驗的三種基本形式
2 參數的假設檢驗
2．1 正態總體參數的假設檢驗
2．2 兩個正態總體參數的假設檢驗
3 假設檢驗問題的P一值
4 正態性檢驗
4．1 正態概率紙
4．2 構造正態概率紙的原理
4．3 正態概率紙檢驗法
4．4 正態概率紙參數估計法
5 獨立性的列聯表檢驗
6 大樣本檢驗
習題四
假設檢驗案例
第5章 方差分析
1 單因素方差分析
1．1 基本假定條件
1．2 統計假設
1．3 平方和分解
1．4 方差分析
2 雙因素方差分析
2．1 無交互作用雙因素方差分析
2．2 有交互作用雙因素方差分析
習題五
方差分析案例
第6章 回歸分析
1 一元線性回歸方程
1．1 相關分析與回歸分析
1．2 總體回歸函數
1．3 樣本回歸函數
1．4 回歸系數的*小二乘估計
1．5 一元線性回歸方程的顯著性檢驗
2 一元回歸方程的應用
2．1 均值E（y0）的點估計
2．2 均值E（Yo）的區間估計
2．3 隨機變量Yo的預測區間
2．4 可線性化的一元非線性回歸
習題六
回歸分析案例
第7章 基于Excel的概率統計實驗
實驗一 常用隨機變量的分布
實驗二 參數的區間估計
實驗三 參數的假設檢驗
實驗四 方差分析
實驗五 回歸分析
模擬試題
附錄
附表1 標準正態分布函數表
附表2 t分布表
附表3 X2分布表
附表4 F分布表
附表5 相關系數檢驗表
參考文獻
第1章 概率論概要
1 隨機事件及其概率
1．1 隨機試驗與隨機事件
1．2 隨機事件間的關系與運算
1．3 隨機事件的概率
2 隨機變量及其分布
2．1 隨機變量的概念
2．2 分布函數
2．3 離散型隨機變量的概率分布
2．4 連續型隨機變量的密度函數
3 多維隨機變量及其分布
3．1 多維隨機變量
3．2 二維離散型隨機變量
3．3 二維連續型隨機變量
3．4 隨機變量的獨立性
4 隨機變量的數字特征
4．1 隨機變量的數學期望
4．2 隨機變量的方差
4．3 協方差與相關系數
5 常用隨機變量的分布
5．1 兩點分布與二項分布
5．2 泊松（PoissOn）分布
5．3 均勻分布
5．4 指數分布
5．5 正態分布
6 大數定律與中心極限定理
6．1 大數定律
6．2 中心極限定理
習題一
第2章 數理統計基礎
1 數理統計的基本概念
1．1 總體與個體
1．2 樣本
1．3 統計量與常用統計量
2 數理統計中常用的三大分布
2．1 X2分布
2．2 t分布
2．3 F分布
3 抽樣分布
3．1 正態總體下的抽樣分布
3．2 兩個正態總體下的抽樣分布
4 數據整理
4．1 頻率分布表與直方圖
4．2 莖葉圖
4．3 條形圖
4．4 五數概括與箱線圖
習題二
描述統計案例
第3章 參數估計
1 參數的點估計
1．1 參數估計的概念
1．2 矩估計法
1．3 *大似然估計法
2 點估計效果的評價標準
2．1 無偏性
2．2 有效性
2．3 一致性
3 參數的區間估計
3．1 區間估計的概念
3．2 單側置信區間
3．3 尋找參數的置信區間的方法
3．4 正態總體參數的置信區間
3．5 兩個正態總體參數的置信區間
習題三
參數估計案例
第4章 假設檢驗
1 假設檢驗的基本概念
1．1 假設檢驗的概念
1．2 兩類錯誤
1．3 假設檢驗的基本步驟
1．4 假設檢驗的三種基本形式
2 參數的假設檢驗
2．1 正態總體參數的假設檢驗
2．2 兩個正態總體參數的假設檢驗
3 假設檢驗問題的P一值
4 正態性檢驗
4．1 正態概率紙
4．2 構造正態概率紙的原理
4．3 正態概率紙檢驗法
4．4 正態概率紙參數估計法
5 獨立性的列聯表檢驗
6 大樣本檢驗
習題四
假設檢驗案例
第5章 方差分析
1 單因素方差分析
1．1 基本假定條件
1．2 統計假設
1．3 平方和分解
1．4 方差分析
2 雙因素方差分析
2．1 無交互作用雙因素方差分析
2．2 有交互作用雙因素方差分析
習題五
方差分析案例
第6章 回歸分析
1 一元線性回歸方程
1．1 相關分析與回歸分析
1．2 總體回歸函數
1．3 樣本回歸函數
1．4 回歸系數的*小二乘估計
1．5 一元線性回歸方程的顯著性檢驗
2 一元回歸方程的應用
2．1 均值E（y0）的點估計
2．2 均值E（Yo）的區間估計
2．3 隨機變量Yo的預測區間
2．4 可線性化的一元非線性回歸
習題六
回歸分析案例
第7章 基于Excel的概率統計實驗
實驗一 常用隨機變量的分布
實驗二 參數的區間估計
實驗三 參數的假設檢驗
實驗四 方差分析
實驗五 回歸分析
模擬試題
附錄
附表1 標準正態分布函數表
附表2 t分布表
附表3 X2分布表
附表4 F分布表
附表5 相關系數檢驗表
參考文獻
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