出版日期：2007年04月
ISBN：9787302143666
[十位：7302143668]
页数：525
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《统计建模与R软件》内容提要：
本书以统计理论为基础,按照数理统计教材的章节顺序,在讲明统计的基本概念的同时,以R软件为辅助计算手段,介绍统计计算的方法,从而有效地解决统计中的计算问题.
书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍,以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、**的使用技巧.此外,还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法,通过该软件将所建模型进行求解,使读者获得从实际问题建模入手,到利用软件进行求解,以及对计算结果进行分析的全面训练.
本书可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书,也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。
《统计建模与R软件》图书目录：
第1章概率统计的基本知识.1.1随机事件与概率1.1.1随机事件1.1.2概率1.1.3古典概型1.1.4几何概型1.1.5条件概率1.1.6概率的乘法公式.全概率公式.Bayes公式1.1.7独立事件1.1.8n重Bemoulli试验及其概率计算1.2随机变量及其分布1.2.1随机变量的定义1.2.2随机变量的分布函数1.2.3离散型随机变量1.2.4连续型随机变量1.2.5随机向量1.3随机变量的数字特征1.3.1数学期望1.3.2方差1.3.3几种常用随机变量分布的期望与方差1.3.4协方差与相关系数1.3.5矩与协方差矩阵1.4极限定理1.4.1大数定律1.4.2**极限定理1.5数理统计的基本概念1.5.1总体.个体.简单随机样本1.5.2参数空间与分布族1.5.3统计量和抽样分布1.5.4正态总体样本均值与样本方差的分布习题第2章R软件的使用2.1R软件简介2.1.1R软件的下载与安装2.1.2初识R软件2.1.3R软件主窗口命令与快捷方式2.2数字.字符与向量2.2.1向量2.2.2产生有规律的序列2.2.3逻辑向量2.2.4缺失数据2.2.5字符型向量2.2.6复数向量2.2.7向量下标运算2.3对象和它的模式与属性2.3.1固有属性:mode和length2.3.2修改对象的长度2.3.3attributes()和attr()函数2.3.4对象的class属性2.4因子2.4.1factor()函数2.4.2tapply()数2.4.3gl()函数2.5多维数组和矩阵2.5.1生成数组或矩阵2.5.2数组下标2.5.3数组的四则运算2.5.4矩阵的运算2.5.5与矩阵(数组)运算有关的函数2.6列表与数据框2.6.1列表2.6.2数据框2.6.3列表与数据框的编辑2.7读.写数据文件2.7.1读纯文本文件2.7.2读其他格式的数据文件2.7.3链接嵌入的数据库2.7.4写数据文件2.8控制流2.8.1分支语句2.8.2中止语句与空语句2.8.3循环语句2.9编写自己的函数2.9.1简单的例子2.9.2定义新的二元运算2.9.3有名参数与默认参数2.9.4递归函数习题第3章数据描述性分析3.1描述统计量3.1.1位置的度量3.1.2分散程度的度量3.1.3分布形状的度量3.2数据的分布3.2.1分布函数3.2.2直方图.经验分布图与QQ图3.2.3茎叶图.箱线图及五数总括3.2.4iE态性检验与分布拟合检验3.3R软件中的绘图命令3.3.1高水平作图函数3.3.2高水平绘图中的命令3.3.3低水平作图函数3.4多元数据的数据特征与相关分析3.4.1--%元数据的数字特征及相关系数3.4.2元数据的相关性检验3.4.3多元数据的数字特征及相关矩阵3.4.4基于相关系数的变量分类3.5多元数据的图形表示方法3.5.1轮廓图3.5.2星图3.5.3调和曲线图习题第4章参数估计4.1点估计4.1.1矩法4.1.2极大似然法4.2估计量的优良性准则4.2.1无偏估计4.2.2有效性4.2.3相合性(一致性)4.3区间估计4.3.1一个正态总体的情况4.3.2两个正态总体的情况4.3.3非正态总体的区间估计4.3.4单侧置信区间估计习题第5章假设检验5.1假设检验的基本概念5.1.1基本概念5.1.2假设检验的基本思想与步骤5.1.3假设检验的两类错误..5.2重要的参数检验5.2.1态总体均值的假设检验5.2.2正态总体方差的假设检验5.2.3二项分布总体的假设检验5.3若干重要的非参数检验5.3.1Pearson拟合优度x2检验5.3.2Kolmogorov-Smimov检验5.3.3列联表数据的独立性检验5.3.4符号检验5.3.5秩统计量5.3.6秩相关检验5.3.7Wilcoxon秩检验习题第6章回归分析6.1一元线性回归6.1.1数学模型6.1.2回归参数的估计6.1.3回归方程的显著性检验6.1.4参数β0.与β1的区间估计6.1.5预测6.1.6控制6.1.7计算实例6.2R软件中与线性模型有关的函数6.2.1基本函数6.2.2提取模型信息的通用函数6.3多元线性回归分析6.3.1数学模型6.3.2回归系数的估计6.3.3显著性检验6.3.4参数β的区间估计6.3.5预测6.3.6修正拟合模型6.3.7计算实例6.4逐步回归6.4.1“*优”回归方程的选择6.4.2逐步回归的计算6.5回归诊断6.5.1什么是回归诊断6.5.2残差6.5.3残差图6.5.4影响分析6.5.5多重共线性6.6广义线性回归模型6.6.1与广义线性模型有关的R函数6.6.2态分布族6.6.3二项分布族6.6.4其他分布族6.7非线性回归模型6.7.1多项式回归模型6.7.2(内在)非线性回归模型习题第7章方差分析7.1单因素方差分析7.1.1数学模型7.1.2方差分析7.1.3方差分析表的计算7.1.4均值的多重比较7.1.5方差的齐次性检验7.1.6Kruskal-Wallis秩和检验7.1.7Friedman秩和检验7.2因素方差分析7.2.1不考虑交互作用7.2.2考虑交互作用7.2.3方差齐性检验7.3正交试验设计与方差分析7.3.1用正交表安排试验7.3.2交试验的方差分析7.3.3有交互作用的试验7.3.4有重复试验的方差分析习题第8章应用多元分析(1)8.1判别分析8.1.1距离判别8.1.2Bayes判别8.1.3Fisher判别8.2聚类分析8.2.11~巨离和相似系数8.2.2系统聚类法8.2.3动态聚类法习题第9章应用多元分析(11)9.1主成分分析9.1.1总体主成分9.1.2样本主成分9.1.3相关的R函数以及实例9.1.4主成分分析的应用9.2因子分析9.2.1引例9.2.2因子模型9.2.3参数估计9.2.4方差*大的正交旋转9.2.5因子分析的计算函数9.2.6因子得分9.3典型相关分析9.3.1总体典型相关9.3.2样本典型相关9.3.3典型相关分析的计算9.3.4典型相关系数的显著性检验习题第10章计算机模拟10.1概率分析与MonteCarlo方法10.1.1概率分析10.1.2MonteCarlo方法10.1.3MonteCarlo方法的精度分析10.2随机数的产生10.2.1均匀分布随机数的产生10.2.2均匀随机数的检验10.2.3任意分布随机数的产生10.2.4态分布随机数的产生10.2.5用R软件生成随机数10.3系统模拟10.3.1连续系统模拟10.3.2离散系统模拟10.4模拟方法在排队论中的应用10.4.1排队服务系统的基本概念10.4.2排队模型模拟的关键10.4.3等待制排队模型的模拟10.4.4损失制与混合制排队模型习题附录索引附录A自编写的函数(程序)附录BR软件中的函数(程序)参考文献...
《统计建模与R软件》编辑推荐与评论：
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