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内容大纲
本书分为概率论、数理统计、多元统计三个部分。在概率论部分,第1章是预备知识,主要介绍概率论的基本概率。第2章为一维随机变量及其数字特征,对于经济管理类专业本章应作为重点内容进行学习。第3章为二维随机变量及其数字特征,对于理工类专业要重点学习。在数理统计部分,第4章为数理统计的基本概念,常见统计量及其分布,主要是描述统计。第5、6章为统计推断,设计了参数估计、假设检验的基本思想和概念;第7章是多元统计,通过案例演示了回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析的SPSS案例实现及结果分析。 -
作者介绍
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目录
第1章 概率论的基本概念
1.1 随机事件与事件关系
1.2 概率及其性质
1.3 古典概型和几何概型
1.4 条件概率、全概率公式和贝叶斯公式
数学家简介——贝叶斯
第2章 一维随机变量及其数字特征
2.1 随机变量及其分布函数
2.2 离散型随机变量及其概率分布
2.3 连续型随机变量及其概率分布
2.4 随机变量函数的概率分布
2.5 数学期望
2.6 方差
数学家简介——伯努利家族
第3章 二维随机变量及其数字特征
3.1 二维随机变量及其分布函数
3.2 二维离散型随机变量
3.3 二维连续型随机变量
3.4 边缘分布
3.5 随机变量的独立性
3.6 协方差与相关系数
3.7 切比雪夫不等式及大数定律
3.8 中心极限定理
数学家简介——高斯
第4章 数理统计的概念
4.1 总体与样本
4.2 统计量
4.3 常用统计分布
案例实现:SPSS描述统计分析
数学家简介——威廉·戈塞
第5章 参数估计
5.1 点估计
5.2 参数的区间估计
数学家简介——皮尔逊
第6章 假设检验
6.1 假设检验的基本概念
6.2 单个正态总体的均值与方差的假设检验
6.3 两个正态总体的均值差与方差比的假设检验
案例实现:SPSS单样本假设检验
案例实现:SPSS双样本假设检验
数学家简介——费希尔
第7章 统计分析方法介绍及SPSS案例实现
7.1 相关分析和回归分析
7.2 方差分析
7.3 聚类分析
7.4 判别分析
数学家简介——高尔顿
附表一 泊松分布表
附表二 标准正态分布表
附表三 X2分布表
附表四 f分布表
附表五 F分布表
附表六 p值表
参考文献
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