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數理統計及其工程應用(簡體書)
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數理統計及其工程應用(簡體書)

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商品簡介
目次

商品簡介

《數理統計及其工程應用》是專為工程碩士和專業碩士學習數理統計及其工程應用而編寫的教材。全書共8章,主要內容有: 統計的基本概念及抽樣分佈、參數估計、假設檢驗、方差分析、正交試驗設計、回歸分析、系統聚類分析和主成分分析;每章配有R軟件、SPSS軟件或Excel軟件等統計分析軟件及相應的訓練案例;習題的設置依據培養學生不同能力的要求分為A,B兩組,A組主要是訓練學生的應用能力,B組是提升學生的理論基礎水平,書後附有概率基礎知識回顧、分位數表和習題的部分答案或提示。
《數理統計及其工程應用》講解簡明扼要,圖文並茂,注重應用,覆蓋面廣,也可以作為統計專業本科學生的教材及實際工作者的應用參考書和工具書。

目次

第1章 統計的基本概念及抽樣分布 1.1 統計的基本概念 1.1.1 總體、樣本與統計量 1.1.2 樣本的聯合分布函數和聯合分布密度函數 1.1.3 統計量 1.2 
第1章 統計的基本概念及抽樣分布 1.1 統計的基本概念 1.1.1 總體、樣本與統計量 1.1.2 樣本的聯合分布函數和聯合分布密度函數 1.1.3 統計量 1.2 順序統計量、經驗分布函數和直方圖 1.2.1 順序統計量 1.2.2 最大最小順序統計量的分布 1.2.3 經驗分布函數與直方圖 1.3 抽樣分布及分位數 1.3.1 正態分布的導出分布 1.3.2 抽樣分布定理 1.3.3 下分位數 1.4 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目1 統計量的數字特征求解 訓練項目2 常用統計量的分布 訓練項目3 直方圖、經驗分布函數圖 習題1
第2章 參數估計 2.1 參數的點估計 2.1.1 矩估計法 2.1.2 極大似然估計 2.1.3 點估計的優良評價準則 2.2 參數的區間估計 2.2.1 置信區間的定義 2.2.2 單個正態總體參數的區間估計 2.2.3 雙正態總體參數的區間估計 2.3 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目1 單個正態總體均值的區間估計 訓練項目2 兩個正態總體均值差的區間估計 訓練項目3 兩個正態總體方差比的區間估計 習題2
第3章 假設檢驗 3.1 假設檢驗的基本概念 3.1.1 統計假設的設置 3.1.2 假設檢驗的基本思想 3.1.3 假設檢驗的步驟 3.2 參數假設檢驗 3.2.1 正態總體的參數假設檢驗 3.2.2 非正態總體的參數假設檢驗 3.3 非參數假設檢驗 3.3.1 總體分布函數的假設檢驗 3.3.2 獨立性的假設檢驗 3.3.3 兩總體分布比較的假設檢驗 3.4 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目1 單個正態總體均值的假設檢驗 訓練項目2 兩個正態總體均值的假設檢驗 訓練項目3 兩個正態總體方差的假設檢驗 訓練項目4 單總體分布的假設檢驗 訓練項目5 兩個總體獨立性假設檢驗 習題3
第4章 方差分析 4.1 單因素方差分析 4.1.1 方差分析的基本原理 4.1.2 單因素方差分析 4.2 雙因素方差分析 4.2.1 無交互作用的雙因素方差分析 4.2.2 有交互作用的雙因素方差分析 4.3 案例及統計分析軟件訓練 訓練項目1 單因素方差分析 訓練項目2 雙因素方差分析 習題4
第5章 正交試驗設計 5.1 正交表與正交試驗設計 5.1.1 正交表 5.1.2 正交試驗設計 5.2 正交試驗的結果分析 5.2.1 直觀分析法 5.2.2 方差分析法 習題5
第6章 回歸分析 6.1 一元線性回歸分析 6.1.1 一元線性回歸模型 6.1.2 一元線性回歸方程 6.1.3 回歸參數的最小二乘估計 6.1.4 最小二乘估計的性質 6.1.5 顯著性檢驗 6.1.6 預測與控制 6.2 非線性回歸 6.3 多元線性回歸 6.3.1 多元線性回歸的數學模型 6.3.2 參數β的最小二乘估計 6.3.3 最小二乘估計的性質 6.3.4 顯著性檢驗 6.4 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目1 一元線性回歸分析 訓練項目2 多元線性回歸分析 習題6
第7章 系統聚類分析 7.1 系統聚類分析的原理 7.1.1 相似性度量 7.1.2 系統聚類法 7.2 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目 系統聚類 習題7
第8章 主成分分析 8.1 主成分分析的原理 8.1.1 主成分的幾何解釋 8.1.2 主成分的導出 8.1.3 特征值因子的篩選 8.1.4 主成分分析法 8.2 案例及統計分析軟件的訓練 訓練項目 主成分分析 習題8
附錄 概率基礎知識回顧
附表 常用數理統計表 附表1 標準正態分布表 附表2 t分布分位數表 附表3 卡方分布分位數表 附表4 F分布分位數表 附表5 常用正交表 附表6 符號檢驗臨界值表 附表7 秩和臨界值表
部分習題參考答案
參考文獻

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