數(shù)理統(tǒng)計與MATLAB工程數(shù)據(jù)分析

第1章概率論與數(shù)理統(tǒng)計基礎
1.1概率論基礎.
1.1.1概率論基本概念
1.1.2隨機變量及其分布
1.1.3正態(tài)分布
1.1.4n維隨機變量及其分布
1.1.5隨機變量的數(shù)字特征
1.2大數(shù)定律與中心極限定理
1.2.1大數(shù)定律
1.2.2中心極限定理
1.3統(tǒng)計量及其分布
1.3.1基本概念
1.3.2樣本分布的表達形式
1.3.3統(tǒng)計量的分布
習題
第2章參數(shù)估計
2.1參數(shù)的點估計
2.1.1矩估計法
2.1.2極大似然估計法
2.1.3估計量的評選標準
2.2區(qū)間估計
2.1.1區(qū)間估計的基本思想
2.2.2單正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
2.2.3單側置信區(qū)間
2.2.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行參數(shù)的區(qū)間估計
習題
第3章參數(shù)假設檢驗
3.1假設檢驗的基本概念
3.1.1統(tǒng)計假設與檢驗
3.1.2假設檢驗的基本思想
3.2單正態(tài)總體參數(shù)的檢驗
3.2.1單正態(tài)總體均值的檢驗
3.2.2單正態(tài)總體方差的檢驗
3.2.3用配書盤中的MATLAB例題文件進行單正態(tài)總體的參數(shù)檢驗
3.3兩正態(tài)總體參數(shù)的假設檢驗
3.3.1方差未知但相等時兩個正態(tài)總體均值的檢驗
3.3.2兩個正態(tài)總體方差齊性(相等)的檢驗
3.3.3用配書盤中的MATLAB例題文件進行雙正態(tài)總體參數(shù)檢驗
3.4非正態(tài)總體大樣本的參數(shù)檢驗
習題
第4章非參數(shù)假設檢驗方法
4.1分布函數(shù)擬合檢驗
4.1.1X2擬合優(yōu)度檢驗
4.1.2用配書盤中的MATLAB例題文件進行X2擬合優(yōu)度檢驗
4.1.3柯爾莫哥洛夫檢驗
4.1.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行柯爾莫哥洛夫檢驗
4.2兩總體之間關系的假設檢驗
4.2.1斯米爾諾夫檢驗
4.2.2用配書盤中的MATLAB例題文件進行斯米爾諾夫檢驗
4.2.3符號檢驗法
4.2.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行符號檢驗
4.2.5秩和檢驗
4.2.6用配書盤中的MATLAB例題文件進行秩和檢驗
4.2.7獨立性檢驗
4.2.8用配書盤中的MATLAB例題文件進行獨立性檢驗
習題
第5章方差分析
5.1概述
5.1.1基本概念
5.1.2方差分析的必要性
5.1.3方差分析的基本思想
5.2單因素實驗方差分析
5.2.1單因素方差分析問題的一般提法
5.2.2單因素方差分析的前提條件
5.2.3單因素方差分析的一般步驟
5.2.4單因素方差分析實例
5.2.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行方差分析
5.2.6用配書盤中的應用程序進行方差分析
5.2.7用配書盤中的MATLAB例題文件及應用程序進行單因素方差分析實例
5.3雙因素實驗方差分析
5.3.1雙因素無重復實驗的方差分析
5.3.2用配書盤中的MATLAB例題文件進行方差分析
5.3.3利用配書盤中的應用程序進行方差分析
5.3.4用配書盤中的MATLAB例題文件及應用程序進行雙因素方差分析實例
5.4雙因素等重復實驗的方差分析
5.4.1問題的一般提法..
5.4.2雙因素等重復實驗方差分析的一般步驟
5.4.3雙因素等重復實驗方差分析實例
5.4.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行方差分析
5.4.5用配書盤中的應用程序進行方差分析
5.4.6用配書盤中的MATLAB例題文件及應用程序進行雙因素等重復實驗方差分析實例
習題
第6章回歸分析
6.1概述
6.1.1問題的提出
6.1.2回歸分析的內容
6.2一元線性回歸分析
6.2.1一元線性回歸的數(shù)學模型
6.2.2參數(shù)α,β的最小二乘估計
6.2.3回歸方程的顯著性檢驗
6.2.4利用回歸方程進行預測
6.2.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行一元線性回歸分析
6.2.6用配書盤中的應用程序實現(xiàn)一元線性回歸分析
6.3工程應用實例
6.3.1用配書盤中的MATLAB例題文件進行一元線性回歸分析
6.3.2用配書盤中的應用程序實現(xiàn)一元線性回歸分析
6.4一元非線性回歸模型
6.4.1常見的一些非線性函數(shù)及線性化方法
6.4.2一元非線性回歸模型實例
6.4.3用配書盤中的MATLAB例題文件進行曲線回歸分析
6.4.4用配書盤中的應用程序進行一元非線性回歸分析
6.5綜合應用實例分析
6.5.1用配書盤中的MATLAB例題文件進行曲線擬合分析
6.5.2用配書盤中的應用程序進行一元非線性回歸分析
6.6多元線性回歸模型
6.6.1多元線性回歸模型及其矩陣表示
6.6.2β的最小二乘估計
6.6.3誤差方差δ2的估計
6.6.4有關的統(tǒng)計推斷
6.6.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行多元線性回歸分析
6.6.6用配書盤中的應用程序實現(xiàn)多元線性回歸分析
6.7工程應用實例
6.7.1用配書盤中的MATLAB例題文件進行多元線性回歸分析
6.7.2用配書盤中的應用程序進行多元線性回歸分析
習題
第7章正交實驗設計
7.1正交表
7.1.1“完全對”與“均衡搭配”
7.1.2正交表的定義與格式
7.1.3正交表的分類及特點
7.1.4正交表的基本性質
7.2不考慮交互作用正交實驗設計的基本程序
7.2.1實驗方案設計
7.2.2正交實驗設計的極差分析
7.2.3用配書盤中的MATLAB例題文件進行極差分析
7.2.4正交實驗設計的方差分析
7.2.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行方差分析
7.3實例分析
7.3.1用配書盤中的MATLAB例題文件進行實驗結果分析
7.3.2用配書盤中的應用程序實現(xiàn)無交互作用正交實驗結果分析
7.4考慮交互作用正交實驗設計
7.4.1交互作用的正交實驗設計及處理原則
7.4.2考慮交互作用的正交實驗安排
7.5二水平交互作用實驗結果分析
7.5.1二水平交互作用實驗結果極差分析
7.5.2用配書盤中的MATLAB例題文件進行交互作用的極差分析
7.5.3二水平交互作用實驗結果方差分析
7.5.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行方差分析
7.5.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行二水平有交互作用實驗結果的分析實例
7.6三水平交互作用實驗結果分析
7.6.1三水平交互作用實驗結果的極差分析
7.6.2三水平交互作用實驗結果的方差分析
7.6.3用配書盤中的MATLAB例題文件對三水平進行實驗結果分析
7.7用配書盤中的應用程序進行實驗結果分析
習題
第8章判別分析
8.1概述
8.1.1判別分析的基本思想及意義
8.1.2多元正態(tài)分布參數(shù)的估計
8.1.3用配書盤中的MATLAB例題文件進行μ和∑的估計
8.2距離判別
8.2.1馬氏距離
8.2.2兩總體的距離判別
8.2.3判別準則的評價
8.2.4用配書盤中的MATLAB例題文件進行兩總體∑1＝∑2＝∑時的判別分析
8.2.5用配書盤中的MATLAB例題文件進行兩總體∑1≠∑2時的判別分析
8.3多總體的距離判別
8.3.1多總體的距離判別準則
8.3.2用配書盤中的MATLAB例題文件進行判別
習題
第9章MATLAB中的數(shù)理統(tǒng)計
9.1概率分布
9.1.1正態(tài)分布
9.1.2X2分布
9.1.3t分布
9.1.4F分布
9.2統(tǒng)計量
9.2.1樣本均值
9.2.2樣本方差和標準差
9.2.3協(xié)方差矩陣和相關系數(shù)
9.2.4中心矩
9.3參數(shù)估計與假設檢驗
9.3.1最大似然估計和區(qū)間估計
9.3.2單總體的U檢驗
9.3.3單總體的t檢驗
9.3.4雙總體的t檢驗
9.4非參數(shù)假設檢驗
9.4.1單樣本K-S檢驗
9.4.2雙樣本K-S檢驗
9.4.3符號檢驗
9.4.4秩和檢驗
9.5方差分析
9.5.1單因素方差分析
9.5.2雙因素方差分析
9.6回歸分析
9.6.1線性回歸
9.6.2非線性回歸
9.7正交實驗
附錄1習題答案
附錄2常用數(shù)理統(tǒng)計表
附表1標準正態(tài)分布表
附表2t分布表
附表3X2分布表
附表4F分布表
附表5柯爾莫哥洛夫檢驗的臨界值表
附表6符號檢驗表
附表7秩和檢驗表
附表8t交表
參考文獻...