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第一部分 基本统计计算 1

第一章 实验数据的整理和检验 1

1. 概论 1

2. 实验数据 1

3. 数字特征计算及其统计检验 7

4. 经验分布计算及其拟合检验 16

5. 实验数据的变换和校正 21

程序和例 24

参考文献 28

1. 引言 29

第二章 常用分布函数的数值计算 29

2. 常用分布函数的数值计算 32

3. 程序 53

参考文献 76

第二部分 多元统计分析 77

第三章 方差分析 77

1. 引言 77

2. 线性模型 78

3. 单因素方差分析 82

4. 多因素方差分析 87

参考文献 104

1. 多元回归模型 105

第四章 回归分析与逐步回归 105

2. 回归系数的最小二乘估计 106

3. 回归问题的方差分析与统计检验 109

4. 逐步回归 118

5. 程序与数字例子 131

参考文献 143

第五章 曲线拟合与经验公式 145

1. 引言 145

2. 线性模型及其推广 149

3. 非线性模型 157

4. 曲线的分段拟合 175

参考文献 181

第六章 判别分析与逐步判别 182

1. 分类问题 182

2. 基于Bayes准则的判别分析 183

3. 判别效果的检验和各个变量的重要性 190

4. 逐步判别 196

5. Fisher意义下的判别分析 206

6. 程序与数字例子 216

参考文献 233

1. 数字时间序列 234

第三部分 随机过程处理 234

第七章 数字时间序列分析 234

2. 随机过程概论 239

3. 线性平稳模型 246

4. 平稳时间序列的数字分析 256

5. 线性平稳模型的建立和预报 267

6. 时间序列的平稳性检验 280

7. 非平稳时间序列的平稳化 283

8. 数字时间序列分析的一般过程和简例计算 290

参考文献 295

1. 离散傅立叶变换 297

第八章 快速傅立叶变换和谱计算 297

2. 快速傅立叶变换算法(FFT) 299

3. 实数序列的FFT算法 312

4. 用FFT算法计算相关函数 317

5. 功率谱的计算方法 328

参考文献 341

第四部分 概率统计模拟 342

第九章 随机数的产生和检验 342

1. 引言 342

2. 伪随机数的产生 343

3. 随机变量抽样 357

4. 随机向量抽样 376

5. 随机过程模拟 383

6. 随机数的检验 391

参考文献 399

第十章 统计模拟方法 400

1. 统计模拟概论 400

2. 统计模拟特点 404

3. 模拟概型构造 408

4. 加速收敛原理 413

5. 统计模拟应用 421

参考文献 439

附录一 几个常用标准程序 441

1. 线代数方程程序 441

2. 托扑里兹矩阵程序 444

3. 雅可比法求实对称矩阵的特征值和特征向量程序 449

4. 求解形式为AV=λBV的特征值和特征向量程序 455

附录二 算法语言BCY简介 459

1. 概述 459

2. 对几种语言成分的解说 462

3. 过程 466

参考文献 472