本书作者融合了初级统计学与高級统计学的内容在书中既介绍了传统数理统计与数据分析课件的内容,又介绍了描述统计以及数据分析的内容这包括图形展示、实验設计和一些实际问题的现实应用等。利用这本书使得学生既可以学习统计理论又可以学习数据分析
《数理统计与数据分析课件与数据分析(原书第3版)》
1.4 概率计算:计数方法.5
2.1.3 几何分布和负二项分布29
3.6 联合分布随机变量函数67
3.7 极值和顺序统计量.73
4.1.2 随机变量线性组合的期望.87
5.3 依分布收敛和Φ心极限定理125
第 6 章 正态分布的导出分布133
6.3 样本均值和样本方差134
7.3.1 样本均值的期望和方差140
第 8 章 参数估计和概率分布拟合176
8.2 粒子排放量的泊松分布拟匼176
8.5.1 多项单元概率的最大似然估计187
8.5.2 最大似然估计的大样本理论.189
8.5.3 最大似然估计的置信区间193
8.6 参数估计的贝叶斯方法 197
8.6.2 后验的大样本正态近似205
8.7 效率和克拉默{拉奥下界 207
第 9 章 假设检验和拟合优度评估228
9.3 置信区间和假设检验的对偶性233
9.5 多项分布的似然比检验 236
10.2 基于累积分布函数的方法.260
10.3 直方图、密度曲线和茎叶图.268
10.4.6 自助法评估位置度量的变异性 275
11.2.3 非参数方法:曼恩{惠特尼检验299
11.3.2 非参数方法:符号秩检验308
11.4.6 关于随机化的进一步评注314
11.4.7 研究生招生的觀测研究、混杂和偏见.315
12.2.3 非参数方法:克鲁斯卡尔{沃利斯检验.335
12.3.2 二因子试验设计的正态理论339
12.3.4 非参数方法:弗里德曼检验346
14.2.1 估计斜率和截距的统计性质376
14.3 线性最小二乘的矩阵方法.386
14.4 最小二乘估计的统计性质.388
14.4.2 最小二乘估计的均值和协方差392
14.5 多元线性回归:一个例子.397
14.6 条件推断、无条件推断和自助法401
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