基于R的數(shù)理統(tǒng)計學

第1章 R語言簡介
1．1 R的起源與簡介
1．1．1 R的起源
1．1．2 R及RStudio的安裝步驟
1．1．3 R及RStudio的初步使用
1．2 R的常用重要概念
1．3 R包的安裝與加載
1．4 使用R進行基本統(tǒng)計分析
1．5 R產(chǎn)生各種分布的偽隨機數(shù)及抽樣舉例
1．6 R繪圖的兩個重要函數(shù)par（）和layout（）
習題1
第2章 隨機樣本與抽樣分布
2．1 引言
2．2 隨機樣本
2．2．1 總體與樣本
2．2．2 統(tǒng)計量
2．3 抽樣分布
2．3．1 樣本均值的分布
2．3．2 順序統(tǒng)計量的分布
2．3．3 x分布
2．3．4 t分布
2．3．5 F分布
2．3．6 正態(tài)總體中其他幾個常用統(tǒng)計量的分布
2．4 基于R的抽樣分布知識
2．4．1 正態(tài)隨機數(shù)
2．4．2 t分布隨機數(shù)
2．4．3 x2（n）分布隨機數(shù)
2．4．4 F（n1，n2）分布隨機數(shù)
2．4．5 利用R求各種分布的分位數(shù)舉例
習題2
第3章 參數(shù)估計
3．1 點估計
3．1．1 參數(shù)估計
3．1．2 點估計的方法
3．2 估計量的評價標準
3．2．1 無偏性
3．2．2 有效性
3．2．3 一致性
3．3 區(qū)間估計
3．4 正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
3．4．1 單一正態(tài)總體均值與方差的區(qū)間估計
3．4．2 兩個正態(tài)總體均值之差與方差之比的區(qū)間估計
3．4．3 大樣本情形下總體均值的區(qū)間估計
3．5 單側(cè)置信區(qū)間
習題3
第4章 假設檢驗
4．1 假設檢驗的基本概念
4．2 一個正態(tài)總體的假設檢驗
4．3 兩個正態(tài)總體的假設檢驗
4．4 假設檢驗中的兩類錯誤
4．5 非參數(shù)檢驗
4．5．1 總體分布的假設檢驗
4．5．2 獨立性的檢驗
習題4
第5章 方差分析
5．1 單因素試驗的方差分析
5．1．1 方差分析的基本思想
5．1．2 單因素試驗的方差分析模型
5．1．3 假設檢驗
5．2 雙因素試驗的方差分析
5．2．1 雙因素等重復試驗的方差分析
5．2．2 雙因素無重復試驗的方差分析
習題5
第6章 一元線性回歸分析
6．1 一元線性回歸模型
6．1．1 變量之間的關(guān)系
6．1．2 一元線性回歸模型
6．2 一元線性回歸模型的參數(shù)估計
6．2．1 最小二乘法
6．2．2 極大似然估計
6．2．3 估計的性質(zhì)
6．3 回歸方程的線性顯著性檢驗
6．4 根據(jù)回歸方程進行預測和控制
6．4．1 均值E（y0|x0）的置信區(qū)間
6．4．2 觀測值y0的預測區(qū)間
6．4．3 幾點說明
6．5 可化為線性回歸的非線性回歸模型
6．6 多元回歸分析簡介
習題6
參考文獻
附錄
各章習題參考答案