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人教版高三數(shù)學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)目錄
封面/前言/目錄
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門(mén)問(wèn)題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評(píng)價(jià)與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡(jiǎn)介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
閱讀材料相關(guān)關(guān)系與線性回歸模型
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無(wú)交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題五
第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
閱讀材料距離與相關(guān)系數(shù)
總結(jié)與捉高
復(fù)習(xí)題六
附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
附錄B R語(yǔ)言簡(jiǎn)介
B.1 用戶界面簡(jiǎn)介
B.2 常用命令簡(jiǎn)介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
B.4 數(shù)據(jù)框與線性回歸模型
B.5 聚類分析
第一章 隨機(jī)變量與隨機(jī)向量
1.1 隨機(jī)變量的基本概念
1.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其密度函數(shù)
1.4 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望與方差
1.4.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望
1.4.2 連續(xù)型隨機(jī)變量的方差
1.5 二維隨機(jī)變量
1.6 隨機(jī)向量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望
1.7 二維隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.8 二維正態(tài)分布
1.9 由正態(tài)分布隨機(jī)變量導(dǎo)出的分布
閱讀材料 三門(mén)問(wèn)題
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題一
第二章 參數(shù)估計(jì)
2.1 最大似然估計(jì)的原理與方法
2.2 矩估計(jì)的原理與方法
2.3 估計(jì)量的評(píng)價(jià)與比較
閱讀材料 估計(jì)量的均方誤差
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題二
第三章 假設(shè)檢驗(yàn)
3.1 零假設(shè)、p值和拒絕域
3.2 正態(tài)分布總體的假設(shè)檢驗(yàn)
3.2.1 單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.3 擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
3.3.1 分布列的檢驗(yàn)
3.3.2 分布函數(shù)的檢驗(yàn)
閱讀材料與擬合優(yōu)度檢驗(yàn)有關(guān)的故事
總結(jié)與提高
復(fù)習(xí)題三
第四章 線性回歸模型簡(jiǎn)介
4.1 均方誤差與線性回歸模型
4.2 線性回歸模型的應(yīng)用
4.3 線性回歸模型的參數(shù)檢驗(yàn)
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復(fù)習(xí)題四
第五章 正交設(shè)計(jì)
5.1 無(wú)交互作用的正交設(shè)計(jì)
5.2 有交互作用的正交設(shè)計(jì)
閱讀材料正交表的設(shè)計(jì)原理
總結(jié)與捉高
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第六章 聚類分析
6.1 距離與分類
6.2 個(gè)體聚類原理
6.3 變量聚類原理
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附錄A常用統(tǒng)計(jì)表
表A-1 X2 分布的上分位數(shù)表
表A-2 t分布的上分位數(shù)表
表A-3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)表
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B.1 用戶界面簡(jiǎn)介
B.2 常用命令簡(jiǎn)介
B.3 密度函數(shù)、分布函數(shù)和隨機(jī)數(shù)生成函數(shù)
B.4 數(shù)據(jù)框與線性回歸模型
B.5 聚類分析
- 三年級(jí)數(shù)學(xué)上冊(cè)(2025秋版)
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- 七年級(jí)俄語(yǔ)下冊(cè)(2025年版)
- 九年級(jí)物理全一冊(cè)(2025年版)
- 八年級(jí)英語(yǔ)上冊(cè)(2025年版)
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- 《南歌子》
- 《浣溪沙(方響)》
- 《減字木蘭花(以大琉璃杯勸王仲翁)》
- 《瑤池燕》
- 《南歌子(湖景)》
- 《南鄉(xiāng)子·集句》
- 《南鄉(xiāng)子(贈(zèng)行)》
- 《南鄉(xiāng)子·和楊元素時(shí)移守密州》
- 《南鄉(xiāng)子·重九涵輝樓呈徐君猷》
- 《南鄉(xiāng)子(春情)》
- 《定風(fēng)波·紅梅》
- 《少年游(感舊)》
- 《漁父》
- 《臨江仙》
- 《千秋歲》
- 《千秋歲(詠疇昔勝會(huì)和人韻,后篇喜其歸)》
- 《謝池春·殘寒銷盡》
- 《滿庭芳(有碾龍團(tuán)為供求詩(shī)者,作長(zhǎng)短句報(bào)之)》
- 《驀山溪(采石值雪)》
- 《水龍吟(中秋)》
- 《鷓鴣天(佳人)》
- 《西江月(詠梅)》
- 《菩薩蠻》
- 《鷓鴣天》
- 《踏莎行》
- 《鵲橋仙》
- 《西江月(橘)》
- 《浣溪沙(為楊姝作)》
- 《蝶戀花》
- 《憶秦娥·用太白韻》
- 〖傷感〗 “卻愁擁髻向燈前,說(shuō)不盡、離人話!
- 〖傷感〗 “秋寂寞。秋風(fēng)夜雨傷離索!
- 〖傷感〗 “但憑闌無(wú)語(yǔ),煙花三月春愁。”
- 〖傷感〗 “爭(zhēng)教清淚不成冰?好處便輕別!
- 〖傷感〗 “客醉倚河橋,清光愁玉簫。”
- 〖傷感〗 “春衫著破誰(shuí)針線。點(diǎn)點(diǎn)行行淚痕滿!
- 〖傷感〗 “多少新亭揮淚客,誰(shuí)夢(mèng)中原塊土。”
- 〖傷感〗 “秋草六朝寒,花雨空壇。更無(wú)人處一憑闌!
- 〖傷感〗 “佳人相對(duì)泣,淚下羅衣濕!
- 〖傷感〗 “謾道愁須殢酒,酒未醒、愁已先回。”
- 〖傷感〗 “倚竹不勝愁,暗想江頭歸路。”
- 〖傷感〗 “肌玉暗消衣帶緩,淚珠斜透花鈿側(cè)!
- 〖傷感〗 “玉屏風(fēng)冷愁人。醉爛漫、梅花翠云!
- 〖傷感〗 “雁足無(wú)書(shū)古塞幽。一程煙草一程愁!
- 〖傷感〗 “佳期大堤下,淚向南云滿。”
- 〖傷感〗 “傷心莫語(yǔ),記那日旗亭,水嬉散盡,中酒阻風(fēng)去!
- 〖傷感〗 “唯有閑愁將不去,依舊住,伴人直到黃昏雨!
- 〖傷感〗 “徙倚霜風(fēng)里,落日伴人愁!
- 〖傷感〗 “只匆匆眺遠(yuǎn),早覺(jué)閑愁掛喬木!
- 〖傷感〗 “歌聲未盡處,先淚零。”
- 〖傷感〗 “云鬟綠鬢罷梳結(jié),愁如回飆亂白雪!
- 〖傷感〗 “日邊消息空沈沈。畫(huà)眉樓上愁登臨。”
- 〖傷感〗 “晚霽江天好,分明愁殺人。”
- 〖傷感〗 “記得舊時(shí),探梅時(shí)節(jié)。老來(lái)舊事無(wú)人說(shuō)!
- 〖傷感〗 “那里有鬧紅塵香車寶馬?祗不過(guò)送黃昏古木寒鴉!
- 〖傷感〗 “盡無(wú)言、閑品秦箏,淚滿參差雁!
- 〖傷感〗 “秋江帶雨,寒沙縈水,人瞰畫(huà)閣愁獨(dú)!
- 〖傷感〗 “清愁滿眼共誰(shuí)論。卻應(yīng)臺(tái)下草,不解憶王孫。”
- 〖傷感〗 “日落波平。愁損辭鄉(xiāng)去國(guó)人。”
- 〖傷感〗 “霧冷笙簫,風(fēng)輕環(huán)佩,玉鎖無(wú)人掣!