本书介绍了数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析、贝叶斯基础和统计计算等内容. 在编写过程中特别注重方法的实际应用,每个理论后面都列举了对应的例子. 同时,为了更贴近社会的现实需求,在每章最后一节通过例子对该章的主要内容进行了R语言实现,并列出了程序的详细步骤.
样章试读
目录
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前言
第1章 数理统计的基本概念 1
1.1 基本概念 2
1.2 常用抽样分布 7
1.3 软件实现 14
习题 1 16
第2章 参数估计 18
2.1 点估计 18
2.2 估计量的评选标准 22
2.3 最小方差无偏估计 25
2.4 区间估计 28
2.5 软件实现 35
习题 2 38
第3章 假设检验 39
3.1 假设检验的基本思想和概念 39
3.2 一致最大功效检验 44
3.3 正态总体参数的假设检验 48
3.4 非正态总体均值的大样本假设检验 58
3.5 非参数的假设检验 63
3.6 软件实现 73
习题 3 75
第4章 方差分析 78
4.1 单因素方差分析 78
4.2 双因素方差分析 89
4.3 软件实现 95
习题 4 99
第5章 贝叶斯基础 101
5.1 贝叶斯基础知识 101
5.2 贝叶斯统计推断 107
5.3 软件实现 113
习题 5 117
第6章 统计计算 119
6.1 蒙特卡罗方法 119
6.2 随机数的生成 120
6.3 自助法 129
6.4 案例分析及软件操作 136
习题 6 140
参考文献 142
附录 143
附表 1 标准正态分布表 143
附表 2 t分布临界值表 144
附表 3 χ2分布临界值表 145
附表 4 F分布临界值表 147
附表 5 学生化极差Q(p; v)的百分位点, α= 0.05 153
附表 6 秩和检验表 154
附表 7 单样本K-S检验临界值表 155
附表 8 Cramér-von Mises检验分位数表 156
附表 9 Anderson-Darling 临界值表 157