統計學導論 基於R語言 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

該書注重學生對統計思想和原理的理解以及對統計方法的掌握，強調對學生運用統計思想和方法解決問題能力的培養。案例和例子豐富、新穎是該書的又一特色。書中所討論的課題均以案例引入，這不僅有利於學生對所學知識的理解和掌握，還大大提高瞭學生學習的興趣；在介紹清楚知識點後，給齣瞭適量典型的例子，以幫助和加深學生知識的理解。

內容簡介

本書主要介紹統計學的基本思想、原理和方法, 使讀者對統計學及統計學的思維方式有一個整體的瞭解. 本書主要內容包括: 統計學的發展和應用領域、概率理論、數據收集的概念和方法、對數據總體信息的描述、常用的參數估計和假設檢驗方法. 書中注重以概率理論解釋常見統計方法的原理, 並通過計算機模擬幫助讀者理解統計思想和原理, 以避免把統計

學片麵地理解為簡單的加減乘除計算公式, 進而增強學生運用統計思想和方法提齣問題、分析問題和解決問題的能力.

本書適閤作為高等院校本科生學習統計學知識的入門教材.

作者簡介

李勇：北京師範大學教授、博士生導師。兼任中國統計教育學會副會長、教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會委員。曾獲北京市高等教育教學成果奬、北京市高等學校教學名師奬和寶鋼優秀教師奬。

目錄

目錄
第一章 緒論 1
1.1 未知現象的認識過程與統計學 1
1.1.1 與天氣預報案例相關的概念 1
1.1.2 統計學研究流程 2
1.1.3 隨機現象 4
1.2 描述未知現象的理想模型與現實模型 5
1.3 統計學的應用領域 8
1.4 數學、概率論、統計學與統計軟件 9
小結 10
附錄 R 軟件簡介 11
練習題一 35
第二章 概率 37
2.1 隨機現象及基本概念 37
2.1.1 隨機現象與隨機事件 37
2.1.2 事件之間的關係及運 39
2.1.3 頻率的簡單性質 43
2.2 概率空間 44
2.2.1 概率空間的定義 44
2.2.2 概率空間的例子 44
2.2.3 概率的基本性質 47
2.3 隨機變量及特徵刻畫 49
2.3.1 隨機變量及其分布函數 49
2.3.2 離散型隨機變量及其數學期望 52
2.3.3 連續型隨機變量及其數學期望 56
2.3.4 隨機變量的方差 60
2.4 常用分布簡介 63
2.4.1 二項分布 63
2.4.2 超幾何分布 66
2.4.3 泊鬆分布 68
2.4.4 均勻分布 71
2.4.5 正態分布 72
2.5 隨機變量的其他數字特徵 77
2.5.1 變異係數 77
2.5.2 原點矩與中心矩 79
2.5.3 分位數、中位數與四分位數 79
2.5.4 離群數據與四分位數 81
2.5.5 眾數 82
2.6 概率論中的幾個重要結論 84
2.6.1 大數定律簡介 84
2.6.2 中心極限定理簡介 89
小結 93
附錄R 語言中的隨機模擬、循環和控製流程 94
練習題二 104
第三章 數據的收集 110
3.1 基本概念 111
3.2 觀測數據的收集 114
3.2.1 方便樣本與判斷樣本 115
3.2.2 隨機樣本 116
3.2.3 簡單隨機抽樣 117
3.2.4 等距抽樣 121
3.2.5 分層隨機抽 122
3.2.6 整群隨機抽樣 125
3.3 實驗數據的收集 125
小結 128
練習題三 129
第四章 數據中的總體信息初步描述 132
4.1 樣本數據的記錄與基本概念 132
4.2 直方圖與連續型總體變量的密度函數 133
4.2.1 密度函數與頻率直方圖 133
4.2.2 頻率直方圖的製作 135
4.2.3 分組數的確定原則 137
4.2.4 頻率直方圖的應用 138
4.2.5 小結 142
4.3 分布密度形狀信息的可視化 142
4.3.1 條形圖與餅圖 142
4.3.2 點圖與莖葉圖 149
4.3.3 小結 153
4.4 總體數字特徵信息的提取與離群數據 153
4.4.1 總體變量中心位置的提取 153
4.4.2 總體變量離散程度的提取 159
4.4.3 總體變量分位數的提取 163
4.4.4 Q-Q 圖 164
4.4.5 離群數據的識彆 167
4.4.6 盒形圖與離群數據 168
小結 172
附錄R 軟件的外部數據導入方法|| 導入Ecel 數據 172
練習題四 173
第五章 常用統計方法原理簡介 176
5.1 總體參數的估計 176
5.1.1 衡量參數估計優劣的標準 176
5.1.2 不同估計方法的比較 177
5.1.3 點估計的原理 180
5.1.4 區間估計的原理 188
5.2 假設檢驗簡介 190
5.2.1 假設檢驗的原理 190
5.2.2 假設檢驗所涉及概念的進一步解釋 196
5.3 關於正態總體均值的假設檢驗 199
5.3.1 已知總體方差情況下的均值檢驗 200
5.3.2 未知總體方差情況下的均值檢驗 201
5.3.3 雙正態總體均值的檢驗 203
5.4 相關關係與迴歸模型 207
5.4.1 函數關係與相關關係 207
5.4.2 函數模型與迴歸模型 208
5.4.3 模型參數估計的最小二乘法原理 211
5.4.4 綫性迴歸模型 213
5.4.5 迴歸模型擬閤效果的衡量方法 217
5.4.6 綫性迴歸模型中的假設檢驗 221
小結 225
練習題五 226
參考文獻 231
索引 232

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評分☆☆☆☆☆

值得學習的課本。

評分☆☆☆☆☆

統計的篇幅很小，估計、檢驗、迴歸分析隻是最後一章的幾個小節。概率論倒是講瞭很多。不太推薦這本書。

評分☆☆☆☆☆

aaaaaaa哈哈哈哈哈哈哈

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