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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(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
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- 《風(fēng)入松(贈(zèng)蔣道錄溪山堂)》
- 《蝶戀花(山茶)》
- 《清平樂(lè)(為伯壽題四花·牡丹)》
- 《夜飛鵲》
- 《華胥引(錢舜舉幅紙畫牡丹、梨花·牡丹名洗妝紅,為賦一曲,并題二花)》
- 《南樓令》
- 《踏莎行(盧仝啜茶手卷)》
- 《紅情(疏影、暗香,姜白石為梅著語(yǔ),因易之曰紅情、綠意以荷花荷葉詠之)》
- 《清平樂(lè)·采芳人杳》
- 《臨江仙(懷辰州教授趙學(xué)舟)》
- 《木蘭花慢(元夕后,春意盎然,頗動(dòng)游興,呈霅·川吟社諸公·)》
- 《鷓鴣天·樓上誰(shuí)將玉笛吹》
- 《浣溪沙》
- 《朝中措·清明時(shí)節(jié)》
- 《水調(diào)歌頭(寄王信父)》
- 《浣溪沙(寫墨水仙二紙寄曾心傳,并題其上)》
- 《清平樂(lè)(題倦耕圖)》
- 《木蘭花慢》
- 《聲聲慢(重過(guò)垂虹)》
- 《風(fēng)入松(溪山堂竹·別本作子昂竹石卷子)》
- 《小重山(煙竹圖)》
- 《壺中天(壽月溪)》
- 《浪淘沙(作墨水仙寄張伯雨)》
- 《長(zhǎng)亭怨(別陳行之)》
- 《浪淘沙(題陳汝朝百鷺畫卷)》
- 《甘州(和袁靜春入杭韻)》
- 《浪淘沙(余畫墨水仙并題其上)》
- 《壺中天(白香巖和東坡韻賦梅)》
- 《八聲甘州(九日登高)》
- 《踏莎行·閑游》
- 〖離別〗 “漠漠帆來(lái)重,冥冥鳥去遲!
- 〖離別〗 “何當(dāng)重相見(jiàn),尊酒慰離顏!
- 〖離別〗 “一曲危弦斷客腸。津橋捩柂轉(zhuǎn)牙檣。”
- 〖離別〗 “鴻雁不堪愁里聽,云山?jīng)r是客中過(guò)!
- 〖離別〗 “晴煙漠漠柳毿毿,不那離情酒半酣!
- 〖離別〗 “浮天滄海遠(yuǎn),去世法舟輕!
- 〖離別〗 “昭君拂玉鞍,上馬啼紅頰!
- 〖離別〗 “隋堤三月水溶溶。背歸鴻,去吳中。”
- 〖離別〗 “日暮征帆何處泊,天涯一望斷人腸。”
- 〖離別〗 “惜別浮橋駐馬時(shí),舉頭試望南山嶺!
- 〖離別〗 “曲岸持觴,垂楊系馬,此地曾經(jīng)別。”
- 〖離別〗 “征馬分飛日漸斜,見(jiàn)此空為人所嗟!
- 〖離別〗 “一晌凝情無(wú)語(yǔ),手捻梅花何處!
- 〖離別〗 “長(zhǎng)恨去年今夜雨,灑離亭!
- 〖離別〗 “樓頭小婦鳴箏坐,遙見(jiàn)飛塵入建章!
- 〖離別〗 “話別情多聲欲戰(zhàn),玉著痕留紅粉面!
- 〖離別〗 “握手一長(zhǎng)嘆,淚為生別滋!
- 〖離別〗 “千嬌面、盈盈佇立,無(wú)言有淚,斷腸爭(zhēng)忍回顧!
- 〖離別〗 “鎮(zhèn)日無(wú)心掃黛眉。臨行愁見(jiàn)理征衣!
- 〖離別〗 “木落山空天遠(yuǎn)大,送飛鴻、北去傷懷久。”
- 〖離別〗 “明朝又是孤舟別,愁見(jiàn)河橋酒幔青!
- 〖離別〗 “去年離別雁初歸,今夜裁縫螢已飛。”
- 〖離別〗 “空門寂寞汝思家,禮別云房下九華!
- 〖離別〗 “長(zhǎng)因送人處,憶得別家時(shí)!
- 〖離別〗 “春水別來(lái)應(yīng)到海,小松生命合禁霜。”
- 〖離別〗 “何處可為別,長(zhǎng)安青綺門!
- 〖離別〗 “亂離何處見(jiàn),消息苦難真!
- 〖離別〗 “今春香肌瘦幾分?縷帶寬三寸。”
- 〖離別〗 “望望不見(jiàn)君,連山起煙霧!
- 〖離別〗 “誰(shuí)向孤舟憐逐客?白云相送大江西!