- 数理统计
- - 作者：编者:董莹|责编:刘颖
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302674689
  - 出版日期：2024/10/01
  - 页数：193
- 售价：15.92

内容大纲
本书系统地论述了数理统计这门课程的概念、方法以及应用。包括：数理统计课程的介绍、统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析共五章内容。本教材把Python语言引入数理统计的多个方面，力求用通俗的语言，以熟知的实例为背景，为读者提炼出抽象的概念，循序渐进地揭示研究方法，在保证知识体系完整的前提下，适当削弱理论深度。在例题和习题的配置上，注意示范性、多样性、趣味性。每节后配有练习题，并在书后附有习题答案，便于教师教学和学生自学。
本书可作为高等院校统计专业、数学专业、信息专业的专业基础课教材。
作者介绍
目录
第1章  什么是数理统计
  1.1  数理统计的任务和性质
  1.2  数理统计的应用
  1.3  统计学发展简史
第2章  统计量及其分布
  2.1  总体与样本
    2.1.1  总体和样本
    2.1.2  统计推断问题简述
    习题2.1
  2.2  样本数据的整理与显示
    2.2.1  经验分布函数
    2.2.2  频数频率表
    2.2.3  样本数据的图形显示
    习题2.2
  2.3  统计量及其分布
    2.3.1  统计量的概念
    2.3.2  常用的统计量
    2.3.3  几个需要掌握的结论
    2.3.4  次序统计量
    2.3.5  样本分位数、中位数及箱线图的绘制
    习题2.3
  2.4  三大抽样分布
    2.4.1  常用分布
    2.4.2  四种常见分布的上a分位点
    2.4.3  正态总体的抽样分布
    习题2.4
  2.5  充分统计量
    2.5.1  充分统计量的定义
    2.5.2  因子分解定理
    习题2.5
  2.6  基于Python的抽样分布知识简介
    2.6.1  数理统计中常用的Python模块导入方式简介
    2.6.2  正态随机数
    2.6.3  t分布随机数
    2.6.4  x2(n)分布随机数
    2.6.5  F分布随机数
    2.6.6  利用Python求各种分布的分位数举例
第3章  参数估计
  3.1  点估计
    3.1.1  矩估计法
    3.1.2  最大似然估计法
    习题3.1
  3.2  估计量的评价标准
    3.2.1  无偏性
    3.2.2  有效性
    3.2.3  一致性
    习题3.2
  3.3  最小方差无偏估计
    3.3.1  均方误差
    3.3.2  一致最小方差无偏估计

    3.3.3  充分性原则
    3.3.4  克拉默-拉奥不等式
    习题3.3
  3.4  贝叶斯估计
    3.4.1  统计推断的基础
    3.4.2  贝叶斯公式的概率密度函数形式
    3.4.3  贝叶斯估计
    3.4.4  共轭先验分布
    习题3.4
  3.5  区间估计
    3.5.1  单个正态总体参数的区间估计
    3.5.2  两个正态总体参数的区间估计
    3.5.3  非正态总体均值的区间估计
    3.5.4  单侧置信区间
    习题3.5
第4章  假设检验
  4.1  假设检验的基本概念
    4.1.1  问题的提出
    4.1.2  假设检验的基本思想
    4.1.3  假设检验的两类错误
    4.1.4  假设检验的一般步骤
    4.1.5  双侧检验与单侧检验
    4.1.6  检验的p值
    习题4.1
  4.2  单个正态总体参数的假设检验
    4.2.1  正态总体均值的检验
    4.2.2  单个正态总体方差的检验——x2检验法
    习题4.2
  4.3  两个正态总体参数的假设检验
    4.3.1  两个正态总体均值的检验
    4.3.2  两个正态总体方差的检验——_F检验法
    习题4.3
  4.4  其他分布参数的假设检验
    4.4.1  指数分布参数的假设检验
    4.4.2  比率，的检验
    习题4.4
  4.5  分布的拟合检验
    4.5.1  基本原理
    4.5.2  检验步骤
    习题4.5
第5章  方差分析
  5.1  单因素方差分析
    5.1.1  问题的提出
    5.1.2  单因素方差分析模型
    5.1.3  平方和的分解
    5.1.4  F检验
    习题5.1
  5.2  双因素方差分析
    5.2.1  无重复试验的双因素方差分析
    5.2.2  等重复试验的双因素方差分析

    习题5.2
附录A  数理统计附表
  附表1  标准正态分布表
  附表2  x2分布表
  附表3  t分布表
  附表4  F分布表
附录B  Python基础
  B.1  Python简介
  B.2  Python的安装
  B.3  Python的计算功能
  B.4  字符串
  B.5  列表
  B.6  Python控制语句
  B.7  Python函数
  B.8  数据结构浅析
  习题解答
参考文献

内容大纲

作者介绍

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