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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 三門問題
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)量的評價與比較
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 單個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個正態(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語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
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 三門問題
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)量的評價與比較
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 單個正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
3.2.2 兩個正態(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 個體聚類原理
6.3 變量聚類原理
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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語言簡介
B.1 用戶界面簡介
B.2 常用命令簡介
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
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- 《齊天樂(菊)》
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- 《解連環(huán)·柳》
- 《生查子(木香)》
- 《生查子(詠芹)》
- 《祝英臺近·荷花》
- 《杏花天》
- 《花心動(梅意)》
- 《青玉案》
- 《菩薩蠻》
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- 《霜天曉角》
- 《玲瓏四犯·水外輕陰》
- 《思佳客(立秋前一日西湖)》
- 《思佳客(題《太真出浴圖》)》
- 《聲聲慢(元夕)》
- 《水龍吟(云意)》
- 《浣溪沙(題湖樓壁)》
- 《浣溪沙》
- 《東風(fēng)第一枝(壬戍立春日訪梅溪,雨中同賦)》
- 〖葉子〗 “如絲苣甲饤春盤,韭葉金黃雪未干!
- 〖葉子〗 “裳裳者華,其葉湑兮。”
- 〖葉子〗 “逐流牽荇葉,緣岸摘蘆苗!
- 〖竹子〗 “掩柴扉,謝他梅竹伴我冷書齋!
- 〖竹子〗 “庭下如積水空明,水中藻、荇交橫,蓋竹柏影也。”
- 〖竹子〗 “井灶有遺處,桑竹殘朽株。”
- 〖竹子〗 “過江千尺浪,入竹萬竿斜。”
- 〖竹子〗 “迸籜分苦節(jié),輕筠抱虛心!
- 〖竹子〗 “竹竿有甘苦,我愛抱苦節(jié)。”
- 〖竹子〗 “先生名利比塵灰,綠竹青松手自栽!
- 〖竹子〗 “竹樹帶飛嵐,荇藻俱明麗!
- 〖竹子〗 “歷冰霜、不變好風(fēng)姿,溫如玉!
- 〖竹子〗 “蒼蒼竹林寺,杳杳鐘聲晚!
- 〖竹子〗 “林?jǐn)嗌矫髦耠[墻。亂蟬衰草小池塘!
- 〖竹子〗 “竹徑通幽處,禪房花木深。”
- 〖竹子〗 “綠竹入幽徑,青蘿拂行衣。”
- 〖竹子〗 “竹憐新雨后,山愛夕陽時!
- 〖竹子〗 “憑欄久,黃蘆苦竹,擬泛九江船!
- 〖竹子〗 “擢擢當(dāng)軒竹,青青重歲寒!
- 〖竹子〗 “歸來三徑重掃,松竹本吾家!
- 〖竹子〗 “蠟炬風(fēng)搖簾不下,竹影半墻如畫!
- 〖竹子〗 “性孤高似柏,阿嬌金屋!
- 〖竹子〗 “未成林,難望鳳來?xiàng)尼t(yī)俗。”
- 〖竹子〗 “野店垂楊步,荒祠苦竹叢。”
- 〖竹子〗 “日暮九疑何處?認(rèn)舜祠叢竹!
- 〖竹子〗 “柏府樓臺銜倒影,茅茨松竹瀉寒聲。”
- 〖竹子〗 “不種閑花,池亭畔、幾竿修竹!
- 〖竹子〗 “淇園春竹美,軍宴日椎牛。”
- 〖寫酒〗 “遇酒且呵呵,人生能幾何!”
- 〖寫酒〗 “把酒祝東風(fēng)。且共從容!