統(tǒng)計(jì)學(xué)及其應(yīng)用 基于R軟件

前言
第1章統(tǒng)計(jì)與數(shù)據(jù)
1.1什么是統(tǒng)計(jì)
1.2統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念
1.2.1總體與個(gè)體
1.2.2變量
1.2.3樣本
1.2.4參數(shù)與統(tǒng)計(jì)量
1.3數(shù)據(jù)的類(lèi)型
1.3.1分類(lèi)數(shù)據(jù)、順序數(shù)據(jù)、數(shù)值型
數(shù)據(jù)
1.3.2截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)
1.4統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的來(lái)源
1.4.1統(tǒng)計(jì)直接調(diào)查
1.4.2觀察與實(shí)驗(yàn)
1.4.3間接獲取數(shù)據(jù)
1.5統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的質(zhì)量
1.6統(tǒng)計(jì)學(xué)與R軟件
1.7初識(shí)R軟件
習(xí)題1
第2章R語(yǔ)言基礎(chǔ)
2.1向量
2.1.1基本運(yùn)算
2.1.2賦值
2.1.3向量賦值
2.1.4向量運(yùn)算
2.1.5作圖
2.1.6產(chǎn)生有規(guī)律的向量
2.1.7向量的類(lèi)型
2.1.8向量的下標(biāo)
2.2因子
2.3矩陣和數(shù)組
2.3.1生成矩陣
2.3.2矩陣下標(biāo)
2.3.3矩陣的合并
2.3.4定義矩陣的行名和列名
2.3.5矩陣轉(zhuǎn)化為向量
2.3.6矩陣的維運(yùn)算
2.3.7數(shù)組的生成
2.3.8數(shù)組下標(biāo)
2.4列表
2.5數(shù)據(jù)框
2.5.1數(shù)據(jù)框的生成
2.5.2數(shù)據(jù)框的引用
2.5.3定義數(shù)據(jù)框的變量名
2.6創(chuàng)建R數(shù)據(jù)
2.6.1在R中錄入數(shù)據(jù)
2.6.2數(shù)據(jù)的使用和編輯
2.7生成隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)樣本
2.7.1隨機(jī)數(shù)
2.7.2隨機(jī)樣本
2.8編寫(xiě)自定義函數(shù)
2.8.1編寫(xiě)函數(shù)
2.8.2循環(huán)函數(shù)
2.9繪制多圖
2.10腳本
2.11輸入數(shù)據(jù)與讀寫(xiě)數(shù)據(jù)
習(xí)題2
第3章統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述性分析
3.1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理與顯示
3.1.1統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的分組
3.1.2次數(shù)分配與頻數(shù)分布圖
3.1.3條形圖和餅圖
3.1.4Pareto圖
3.1.5直方圖
3.1.6莖葉圖
3.2集中趨勢(shì)的度量
3.3離中趨勢(shì)的度量
3.4分布形狀的度量
3.5數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性檢驗(yàn)和分布擬合
檢驗(yàn)
3.6多元數(shù)據(jù)的可視化
習(xí)題3
第4章總量指標(biāo)和相對(duì)指標(biāo)
4.1總量指標(biāo)
4.2相對(duì)指標(biāo)
4.2.1相對(duì)指標(biāo)的種類(lèi)和計(jì)算方法
4.2.2運(yùn)用相對(duì)數(shù)指標(biāo)的原則
習(xí)題4
第5章概率論基礎(chǔ)
5.1隨機(jī)事件與概率
5.1.1隨機(jī)試驗(yàn)與隨機(jī)事件
5.1.2概率
5.1.3古典概型
5.1.4幾何概型
5.1.5條件概率
5.1.6乘法公式、全概率公式、貝葉斯
公式
5.1.7事件的獨(dú)立性
5.2隨機(jī)變量及其分布
5.2.1隨機(jī)變量的定義及分布函數(shù)
5.2.2離散型隨機(jī)變量
5.3連續(xù)型隨機(jī)變量
5.4常用隨機(jī)變量分布的R實(shí)現(xiàn)
習(xí)題5
第6章樣本與抽樣分布
6.1樣本與統(tǒng)計(jì)量
6.1.1總體與樣本
6.1.2統(tǒng)計(jì)量
6.1.3經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)
6.2大數(shù)定律與中心極限定理
6.2.1大數(shù)定律
6.2.2中心極限定理
6.3中心極限定理在抽樣分布中的應(yīng)用
6.3.1樣本均值的抽樣分布
6.3.2樣本比例p的抽樣分布
6.4常用統(tǒng)計(jì)量的抽樣分布
6.4.1三種常用統(tǒng)計(jì)分布
6.4.2正態(tài)總體下常用統(tǒng)計(jì)量的分布
6.4.3樣本比例的抽樣分布
習(xí)題6
第7章參數(shù)估計(jì)
7.1點(diǎn)估計(jì)
7.2估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
7.3區(qū)間估計(jì)
7.3.1單個(gè)正態(tài)總體的情況
7.3.2兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)
7.4總體比例的區(qū)間估計(jì)
7.5樣本容量的確定
習(xí)題7
第8章假設(shè)檢驗(yàn)
8.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
8.2單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8.3兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
8.4總體比例的假設(shè)檢驗(yàn)
8.5擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
習(xí)題8
第9章方差分析
9.1單因素方差分析
9.2雙因素方差分析
習(xí)題9
0章相關(guān)與回歸分析
10.1相關(guān)分析
10.2一元線性回歸分析
10.3利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)
10.4非線性回歸分析
習(xí)題10
1章多元回歸分析
11.1數(shù)學(xué)模型
11.2多元回歸模型的擬合優(yōu)度
11.3多元回歸模型的顯著性檢驗(yàn)
11.4回歸診斷
11.5利用回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè)
11.6定性變量的回歸模型
習(xí)題11
2章時(shí)間序列分析
12.1時(shí)間序列的成分
12.2移動(dòng)平均法與指數(shù)平滑法
12.3回歸預(yù)測(cè)分析
12.4時(shí)間序列的平穩(wěn)性
習(xí)題12
參考文獻(xiàn)