概率論與數理統計——基於R語言

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概率論與數理統計——基於R語言

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商品描述

本書的特色在於其將R語言的實踐應用貫穿於概率論與數理統計的各個知識點的教學中，幫助學生擺脫煩瑣的數學計算，從而有 多時間深入理解概率論的抽象概念及統計學的基本原理和方法.R軟件部分的教學可以穿插於理論教學中，也可以單獨安排在上機實驗室. 值得一提的是，本書並不要求學生具備 的R語言編程技能，只需掌握基礎入門知識即可，具體內容詳見本書第1章. 該章主要介紹R語言在概率論與數理統計領域常用的程序包和函數，旨在激發學生的學習興趣,並幫助他們 好地理解相關概念和原理. 本書共10章，第1章學習本書所應該具備的R軟件入門知識；第2章學習本書所應該具備的數據基礎知識，包括數據的基本概念及數據可視化方法，為後期概率論與數理統計的學習打下數據知識基礎；第3章到第6章為概率論部分，內容包括概率論的基本概念、一維與多維隨機變量及其分布、數字特征、大數定律與中心極限定理等；第7章到第9章為數理統計部分，包含統計量及其抽樣分布、參數估計和假設檢驗等； 0章為方差分析與回歸分析，主要介紹單因素方差分析和雙因素方差分析及一元線性回歸和多元線性回歸的相關內容. 本書內容豐富.讀者可掃描封底二維碼獲取配套資源，可作為應用型本科院校各專業概率論與數理統計課程的教材或教學參考書.

目錄大綱

前言
第1章R語言入門1
1.1R的下載與安裝1
1.2R語言初始步驟與基礎2
1.3R語言環境17
1.4本章小結25
第2章數據的描述與可視化29
2.1數據與統計資料29
2.2各類型數據的表格法與圖形法37
2.3順序數據的整理與展示49
2.4數值型數據的整理與展示50
2.5數據的概括性度量：數值法62
2.6本章小結81
第3章隨機事件與概率86
3.1隨機事件86
3.2隨機事件的概率94
3.3古典概型與幾何概型97
3.4條件概率102
3.5事件的獨立性110
3.6本章小結115
第4章隨機變量及其分布119
4.1隨機變量119
4.2離散型隨機變量121
4.3分布函數129
4.4連續型隨機變量133
4.5隨機變量函數的分布144
4.6本章小結148
第5章多維隨機變量及其分布151
5.1二維隨機變量及其分布151
5.2隨機變量的獨立性160
5.3二維隨機變量函數的分布164
5.4本章小結168
第6章數字特征172
6.1數學期望172
6.2方差180
6.3協方差與相關系數184
6.4矩、協方差矩陣193
6.5大數定律與中心極限定理196
6.6本章小結207
第7章數理統計的基礎知識212
7.1總體與樣本213
7.2 參數與統計量218
7.3抽樣分布及正態總體的抽樣分布222
7.4本章小結237
第8章參數估計243
8.1點估計243
8.2點估計的常用方法252
8.3區間估計264
8.4正態總體均值和方差的區間估計270
8.5單側置信區間287
8.60-1分布比例的區間估計290
8.7本章小結293
298
9.1假設檢驗的基本概念298
9.2單正態總體的假設檢驗307
9.3雙正態總體的假設檢驗319
9.4其他類型的假設檢驗333
9.5本章小結343
0章方差分析與回歸分析347
10.1單因素方差分析347
10.2雙因素方差分析355
10.3一元線性回歸366
10.4多元線性回歸380
10.5本章小結386
附錄393
附表1泊松分布概率值表393
附表2標準正態分布表396
附表3t分布表397
附表4χ2分布表398
附表5F分布表401
附表6相關系數臨界值表408
參考文獻409
本書遵循 教指委相關指導文件和高等院校學生學習規律編寫而成。踐行四新理念，融入思政元素，註重理論與實踐相結合

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