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數理統計 版權信息
- ISBN:9787302674689
- 條形碼:9787302674689 ; 978-7-302-67468-9
- 裝幀:平裝
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
數理統計 本書特色
一本與Python相結合的數理統計教材以通俗的語言和熟知的實例為背景,提煉出抽象難懂的概念,循序漸進地揭示統計的研究方法,在保證知識體系完整的前提下,適當削弱理論深度。在例題和習題的配置上,注意示范性、多樣性,趣味性。
數理統計 內容簡介
本書系統地論述了數理統計這門課程的概念、方法以及應用.包括: 數理統計課程的介紹、統計量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析共五章內容.本教材把Python語言引入數理統計的多個方面,力求用通俗的語言,以熟知的實例為背景,為讀者提煉出抽象的概念,循序漸進地揭示研究方法,在保證知識體系完整的前提下,適當削弱理論深度.在例題和習題的配置上,注意示范性、多樣性、趣味性.每節后配有練習題,并在書后附有習題答案,便于教師教學和學生自學.
數理統計 目錄
1.1數理統計的任務和性質
1.2數理統計的應用
1.3統計學發展簡史
第2章統計量及其分布
2.1總體與樣本
2.1.1總體和樣本
2.1.2統計推斷問題簡述
習題2.1
2.2樣本數據的整理與顯示
2.2.1 經驗分布函數
2.2.2頻數頻率表
2.2.3樣本數據的圖形顯示
習題2.2
2.3統計量及其分布
2.3.1統計量的概念
2.3.2常用的統計量
2.3.3幾個需要掌握的結論
2.3.4次序統計量
2.3.5樣本分位數、中位數及箱線圖的繪制
習題2.3
2.4三大抽樣分布
2.4.1常用分布
2.4.2四種常見分布的上α分位點
2.4.3正態總體的抽樣分布
習題2.4
2.5充分統計量
2.5.1充分統計量的定義
2.5.2因子分解定理
習題2.5
2.6基于Python的抽樣分布知識簡介
2.6.1數理統計中常用的Python模塊導入方式簡介
2.6.2正態隨機數
2.6.3t分布隨機數
2.6.4χ2(n)分布隨機數
2.6.5F分布隨機數
2.6.6利用Python求各種分布的分位數舉例
第3章參數估計
3.1點估計
3.1.1矩估計法
3.1.2*大似然估計法
習題3.1
3.2估計量的評價標準
3.2.1無偏性
3.2.2有效性
3.2.3一致性
習題3.2
3.3*小方差無偏估計
3.3.1均方誤差
3.3.2一致*小方差無偏估計
3.3.3充分性原則
3.3.4克拉默拉奧不等式
習題3.3
3.4貝葉斯估計
3.4.1統計推斷的基礎
3.4.2貝葉斯公式的概率密度函數形式
3.4.3貝葉斯估計
3.4.4共軛先驗分布
習題3.4
3.5區間估計
3.5.1單個正態總體參數的區間估計
3.5.2兩個正態總體參數的區間估計
3.5.3非正態總體均值的區間估計
3.5.4單側置信區間
習題3.5
第4章假設檢驗
4.1假設檢驗的基本概念
4.1.1問題的提出
4.1.2假設檢驗的基本思想
4.1.3假設檢驗的兩類錯誤
4.1.4假設檢驗的一般步驟
4.1.5雙側檢驗與單側檢驗
4.1.6檢驗的p值
習題4.1
4.2單個正態總體參數的假設檢驗
4.2.1正態總體均值的檢驗
4.2.2單個正態總體方差的檢驗——χ2檢驗法
習題 4.2
4.3兩個正態總體參數的假設檢驗
4.3.1兩個正態總體均值的檢驗
4.3.2兩個正態總體方差的檢驗——F檢驗法
習題4.3
4.4其他分布參數的假設檢驗
4.4.1指數分布參數的假設檢驗
4.4.2比率p的檢驗
習題4.4
4.5分布的擬合檢驗
4.5.1基本原理
4.5.2檢驗步驟
習題 4.5
第5章方差分析
5.1單因素方差分析
5.1.1問題的提出
5.1.2單因素方差分析模型
5.1.3平方和的分解
5.1.4F檢驗
習題5.1
5.2雙因素方差分析
5.2.1無重復試驗的雙因素方差分析
5.2.2等重復試驗的雙因素方差分析
習題5.2
附錄A數理統計附表
附表1標準正態分布表
附表2χ2分布表
附表3t分布表
附表4F分布表
附錄BPython基礎
B.1Python簡介
B.2Python的安裝
B.3Python的計算功能
B.4字符串
B.5列表
B.6Python控制語句
B.7Python函數
B.8數據結構淺析
習題解答
參考文獻
數理統計 作者簡介
董瑩,遼寧撫順人,副教授,理學博士,碩士生導師。曾榮獲國家民委青年標兵等省部級、市級、校級各類獎項三十余項,一直從事數學類全校公共基礎課、統計類專業課程的教學科研工作,近年來主要從事高維統計分析的科學研究。曾多次指導本科生國家級、省級、校級各類大創項目以及多種競賽,多次獲省級一等獎、二等獎、三等獎等獎項。
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