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第一部分 概率论和数理统计基础 1

第一章 概率论基础 1

1. 概率空间 1

2. 条件概率、全概率公式与Bayes公式 12

3. 随机变数及其分布 22

4. 随机向量 37

5. 数字特征 69

6. 条件分布与条件期望 87

7. 极限定理 94

1. 随机样本 100

第二章 数理统计基础 100

2. 参数估计 108

3. 假设检验 131

第二部分 数理统计方法 170

第三章 方差分析 170

1. 一种方式分组的方差分析 170

2. 二种方式分组的方差分析 181

第四章 回归分析 198

1. 回归的意义和一元回归方程的求法 198

2. 相关系数及其显著性检验 203

3. 一元线性回归的方差分析 208

4. 多元线性回归分析 211

5. n元线性回归的计算框图和例子 218

第五章 逐步回归方法 228

1. 逐步回归的基本思想 228

2. 矩阵变换法解线代数方程组 233

3. 回归变量的显著性检验 247

4. 逐步回归方法 257

第六章 判别分析与K-均值聚类方法 272

1. Fisher意义下的判别分析 273

2. Bayes意义下的判别分析 284

3. 逐步判别分析 295

4. K-均值聚类分析法 309

第七章 统计试验法介绍 320

1. 随机数列的产生 320

2. 随机变量的抽样 330

3. 概率统计模型 340

附表I 正态分布表 354

附表Ⅱ 正态分布的双侧分位数(ua)表 356

附表Ⅲ χ2分布表 357

附表Ⅳ t分布表 360

附表Ⅴ t分布的双侧分位数(ta)表 362

附表Ⅵ F检验的临界值(Fa)表 364

附表Ⅶ 检验相关系数ρ=0的临界值(ra)表 374