✍ Scribed by John A. Rice
No coin nor oath required. For personal study only.
数理统计与数据分析（原书第3版），ISBN：9787111336464，作者：（美）里斯 著，田金方 译
封面
书名
前言
目录
第1章 概率
1.1引言
1.2样本空间
1.3概率测度
1.4概率计算：计数方法
1.4.1乘法原理
1.4.2排列与组合
1.5条件概率
1.6独立性
1.7结束语
1.8习题
第2章 随机变量
2.1离散随机变量
2.1.1伯努利随机变量
2.1.2二项分布
2.1.3几何分布和负二项分布
2.1.4超几何分布
2.1.5泊松分布
2.2连续随机变量
2.2.1指数密度
2.2.2伽马密度
2.2.3正态分布
2.2.4贝塔密度
2.3随机变量的函数
2.4结束语
2.5习题
第3章 联合分布
3.1引言
3.2离散随机变量
3.3连续随机变量
3.4独立随机变量
3.5条件分布
3.5.1离散情形
3.5.2连续情形
3.6联合分布随机变量函数
3.6.1和与商
3.6.2一般情形
3.7极值和顺序统计量
3.8习题
第4章 期望
4.1随机变量的期望
4.1.1随机变量函数的期望
4.1.2随机变量线性组合的期望
4.2方差和标准差
4.2.1测量误差模型
4.3协方差和相关
4.4条件期望和预测
4.4.1定义和例子
4.4.2预测
4.5矩生成函数
4.6近似方法
4.7习题
第5章 极限定理
5.1引言
5.2大数定律
5.3依分布收敛和中心极限定理
5.4习题
第6章 正态分布的导出分布
6.1引言
6.2χ2分布、t分布和F分布
6.3样本均值和样本方差
6.4习题
第7章 抽样调查
7.1引言
7.2总体参数
7.3简单随机抽样
7.3.1样本均值的期望和方差
7.3.2总体方差的估计
7.3.3-X抽样分布的正态近似
7.4比率估计
7.5分层随机抽样
7.5.1引言和记号
7.5.2分层估计的性质
7.5.3分配方法
7.6结束语
7.7习题
第8章 参数估计和概率分布拟合
8.1引言
8.2α粒子排放量的泊松分布拟合
8.3参数估计
8.4矩方法
8.5最大似然方法
8.5.1多项单元概率的最大似然估计
8.5.2最大似然估计的大样本理论
8.5.3最大似然估计的置信区间
8.6参数估计的贝叶斯方法
8.6.1先验的进一步注释
8.6.2后验的大样本正态近似
8.6.3计算问题
8.7效率和克拉默-拉奥下界
8.7.1例子：负二项分布
8.8充分性
8.8.1因子分解定理
8.8.2拉奥-布莱克韦尔定理
8.9结束语
8.10习题
第9章 假设检验和拟合优度评估
9.1引言
9.2奈曼-皮尔逊范式
9.2.1显著性水平的设定和p值概念
9.2.2原假设
9.2.3一致最优势检验
9.3置信区间和假设检验的对偶性
9.4广义似然比检验
9.5多项分布的似然比检验
9.6泊松散布度检验
9.7悬挂根图
9.8概率图
9.9正态性检验
9.10结束语
9.11习题
第10章 数据汇总
10.1引言
10.2基于累积分布函数的方法
10.2.1经验累积分布函数
10.2.2生存函数
10.2.3分位数-分位数图
10.3直方图、密度曲线和茎叶图
10.4位置度量
10.4.1算术平均
10.4.2中位数
10.4.3截尾均值
10.4.4 M估计
10.4.5位置估计的比较
10.4.6自助法评估位置度量的变异性
10.5散度度量
10.6箱形图
10.7利用散点图探索关系
10.8结束语
10.9习题
第11章 两样本比较
11.1引言
11.2两独立样本比较
11.2.1基于正态分布的方法
11.2.2势
11.2.3非参数方法：曼恩-惠特尼检验
11.2.4贝叶斯方法
11.3配对样本比较
11.3.1基于正态分布的方法
11.3.2非参数方法：符号秩检验
11.3.3例子：测量鱼的汞水平
11.4试验设计
11.4.1乳腺动脉结扎术
11.4.2安慰剂效应
11.4.3拉纳克郡牛奶试验
11.4.4门腔分术
11.4.5 FD&C Red No.40
11.4.6关于随机化的进一步评注
11.4.7研究生招生的观测研究、混杂和偏见
11.4.8审前调查
11.5结束语
11.6习题
第12章 方差分析
12.1引言
12.2单因子试验设计
12.2.1正态理论和F检验
12.2.2多重比较问题
12.2.3非参数方法：克鲁斯卡尔-沃利斯检验
12.3二因子试验设计
12.3.1可加性参数化
12.3.2二因子试验设计的正态理论
12.3.3随机化区组设计
12.3.4非参数方法：弗里德曼检验
12.4结束语
12.5习题
第13章 分类数据分析
13.1引言
13.2费舍尔精确检验
13.3卡方齐性检验
13.4卡方独立性检验
13.5配对设计
13.6优势比
13.7结束语
13.8习题
第14章 线性最小二乘
14.1引言
14.2简单线性回归
14.2.1估计斜率和截距的统计性质
14.2.2 拟合度评估
14.2.3相关和回归
14.3线性最小二乘的矩阵方法
14.4最小二乘估计的统计性质
14.4.1向量值随机变量
14.4.2最小二乘估计的均值和协方差
14.4.3 σ2的估计
14.4.4残差和标准化残差
14.4.5 β的推断
14.5多元线性回归：一个例子
14.6条件推断、无条件推断和自助法
14.7局部线性平滑
14.8结束语
14.9习题
附录A常用分布
附录B表
部分习题答案
参考文献
📜 SIMILAR VOLUMES
本书以“项目引领”“任务驱动”的方式编写，既有实用、丰富的案例，又有详尽、系统的相关知识。 书中项目模拟企业数据管理工作的特点和需求，从企业数据管理人员的角度创建了某公司的人事管理、薪 资管理、销售管理等工作簿，通过对人事档案、薪资、销售、商务决策、抽样与问卷调查等数据的分析与 处理，全面地介绍了 Excel 2013 强大的数据处理功能在企业数据管理与分析工作中的具体应用。 全书共 7 个项目，主要介绍了 Excel 2013 的公式、函数、图表、数据的排序、筛选、汇总、数据透视 表、宏及 VBA 等工具的综合应用，以及 Excel 2013 数据分析工具：方案分析、变量求解、规划
《Excel数据处理与分析》为适应软件类课程特点和数据分析项目化教学改革需要，以Excel 2016为分析工具，按照多岗位的多条工作任务为主线，将统计分析理论与数据分析技巧融入具体的实践过程，注重实用，由浅入深，循序渐进。《Excel数据处理与分析》内容包括Excel数据分析基础、销售数据分析、调查问卷分析、人事数据处理与分析以及财务信息分析等五个项目，涵盖销售状况分析、销售业绩分析、销售预测；职工档案管理、考核管理、薪资管理；消费者构成分析、消费态度分析、消费行为分析以及财务报表分析、筹资分析、投资分析等多种典型工作任务和真实案例与技能训练。 《Excel据处理与分析》方法多样，理实一体，步
《数据分析与数据挖掘》主要介绍数据挖掘和数据分析的基本概念和方法，包括数据的基本属性和概念、数据预处理技术、数据立方体和OLAP技术、频繁模式挖掘、回归分析、分类、聚类、离群点分析。书中涉及到的模型和算法均给予了相应的实例。
<p>《数理统计》较系统地介绍了数理统计的基本内容，内容丰富，富有时代特色。书中有许多新的简明讲法，帮助学生更好地理解所学内容和加深对问题本质的理解。</p> <p>《数理统计》以讲授数理统计的基本思想方法为主，同时介绍数理统计的诸多应用案例，《数理统计》介绍的经验似然方法是近年来新发展的统计推断方法，在生物统计、可靠性分析、信号处理和不完全数据的统计推断方面有众多的应用，比现有教材中的似然比方法有计算简便、适用性更加广泛的优点。</p> <p>为了帮助读者更快地掌握计算机的使用，《数理统计》以工程技术和科学研究中普遍使用的Matlab为例，在相关章节后面介绍有关的Matlab调用命令，《
《中国科学技术大学数学教学丛书:数理统计(第二版)》是数理统计学的专业基础课教材。内容包括绪论、抽样分布、点估计、区间估计、假设检验、非参数检验和分布的检验、Bayes方法和统计判决理论等七章，各章都配备了习题，可供综合性大学和师范院校数学系或统计系本科生"数理统计"课的教材或参考书。具备微积分、矩阵代数及概率论基本知识的读者皆可使用本书。