统计学导论 基于R语言=Statistics an introduction using Rpdf电子书版本下载

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第一章 绪论 1

1.1 未知现象的认识过程与统计学 1

1.1.1 与天气预报案例相关的概念 1

1.1.2 统计学研究流程 2

1.1.3 随机现象 4

1.2 描述未知现象的理想模型与现实模型 5

1.3 统计学的应用领域 8

1.4 数学、概率论、统计学与统计软件 9

小结 10

附录R软件简介 11

练习题一 35

第二章 概率 37

2.1 随机现象及基本概念 37

2.1.1 随机现象与随机事件 37

2.1.2 事件之间的关系及运算 39

2.1.3 频率的简单性质 43

2.2 概率空间 44

2.2.1 概率空间的定义 44

2.2.2 概率空间的例子 44

2.2.3 概率的基本性质 47

2.3 随机变量及特征刻画 49

2.3.1 随机变量及其分布函数 49

2.3.2 离散型随机变量及其数学期望 52

2.3.3 连续型随机变量及其数学期望 56

2.3.4 随机变量的方差 60

2.4 常用分布简介 63

2.4.1 二项分布 63

2.4.2 超几何分布 66

2.4.3 泊松分布 68

2.4.4 均匀分布 71

2.4.5 正态分布 72

2.5 随机变量的其他数字特征 77

2.5.1 变异系数 77

2.5.2 原点矩与中心矩 79

2.5.3 分位数、中位数与四分位数 79

2.5.4 离群数据与四分位数 81

2.5.5 众数 82

2.6 概率论中的几个重要结论 84

2.6.1 大数定律简介 84

2.6.2 中心极限定理简介 89

小结 93

附录 R语言中的随机模拟、循环和控制流程 94

练习题二 104

第三章 数据的收集 110

3.1 基本概念 111

3.2 观测数据的收集 114

3.2.1 方便样本与判断样本 115

3.2.2 随机样本 116

3.2.3 简单随机抽样 117

3.2.4 等距抽样 121

3.2.5 分层随机抽样 122

3.2.6 整群随机抽样 125

3.3 实验数据的收集 125

小结 128

练习题三 129

第四章 数据中的总体信息初步描述 132

4.1 样本数据的记录与基本概念 132

4.2 直方图与连续型总体变量的密度函数 133

4.2.1 密度函数与频率直方图 133

4.2.2 频率直方图的制作 135

4.2.3 分组数的确定原则 137

4.2.4 频率直方图的应用 138

4.2.5 小结 142

4.3 分布密度形状信息的可视化 142

4.3.1 条形图与饼图 142

4.3.2 点图与茎叶图 149

4.3.3 小结 153

4.4 总体数字特征信息的提取与离群数据 153

4.4.1 总体变量中心位置的提取 153

4.4.2 总体变量离散程度的提取 159

4.4.3 总体变量分位数的提取 163

4.4.4 Q-Q图 164

4.4.5 离群数据的识别 167

4.4.6 盒形图与离群数据 168

小结 172

附录 R软件的外部数据导入方法——导入Excel数据 172

练习题四 173

第五章 常用统计方法原理简介 176

5.1 总体参数的估计 176

5.1.1 衡量参数估计优劣的标准 176

5.1.2 不同估计方法的比较 177

5.1.3 点估计的原理 180

5.1.4 区间估计的原理 188

5.2 假设检验简介 190

5.2.1 假设检验的原理 190

5.2.2 假设检验所涉及概念的进一步解释 196

5.3 关于正态总体均值的假设检验 199

5.3.1 已知总体方差情况下的均值检验 200

5.3.2 未知总体方差情况下的均值检验 201

5.3.3 双正态总体均值的检验 203

5.4 相关关系与回归模型 207

5.4.1 函数关系与相关关系 207

5.4.2 函数模型与回归模型 208

5.4.3 模型参数估计的最小二乘法原理 211

5.4.4 线性回归模型 213

5.4.5 回归模型拟合效果的衡量方法 217

5.4.6 线性回归模型中的假设检验 221

小结 225

练习题五 226

参考文献 231

索引 232