图书介绍
实用统计计算 统计计算与软件pdf电子书版本下载
- 高祖新，尹勤编著 著
- 出版社： 南京：南京大学出版社
- ISBN：7305029718
- 出版时间：1996
- 标注页数：257页
- 文件大小：11MB
- 文件页数：265页
- 主题词：
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实用统计计算 统计计算与软件PDF格式电子书版下载
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图书目录
目录 1
前言 1
第一章 数值计算方法基础 1
§1.1 方程求根法 2
一 逐步扫描法 2
二 二分法 2
三 牛顿法 2
四 割线法 3
五 迭代法 4
§1.2 函数逼近法 5
一 正交多项式 6
二 勒让德多项式及最佳平方逼近 7
三 切比雪夫多项式及最佳一致逼近 8
四 Padé逼近和连分式逼近 12
§1.3 数值积分法 14
一 牛顿—柯特斯积分法 15
二 复合积分法 17
三 龙贝格积分法 19
四 高斯积分法 22
§1.4 数值微分法 26
一 数据的数值微分 26
二 函数的数值微分 27
习题一 29
第二章 矩阵计算方法 31
§2.1 矩阵的有关概念及性质 31
一 矩阵的行列式及其性质 31
二 矩阵的秩及其性质 31
四 矩阵的特征值、特征向量及其性质 32
三 矩阵的迹及其性质 32
五 投影阵及其性质 33
六 分块矩阵的求逆 33
§2.2 矩阵的三角分解 34
一 对角阵、三角矩阵及其性质 34
二 矩阵的LU直接分解法 35
三 正定矩阵的Cholesky分解法 38
§2.3 矩阵的正交分解 39
一 正交矩阵及正交分解定理 39
二 矩阵的QR直接分解 40
三 Housholder变换及其QR分解 41
四 Givens变换及其QR分解 43
五 矩阵的谱分解 45
六 矩阵的奇异值分解 50
§2.4 矩阵的广义逆及其应用 53
一 广义逆矩阵及其性质 53
二 矩阵的广义逆与线性方程的解 57
§2.5 线性方程的解与消去变换 58
一 高斯消去法 59
二 消去变换及其性质 60
三 消去变换的作用 63
习题二 65
第三章 基础概率统计计算 67
§3.1 数字特征的计算与检验 67
一 概率统计中常用基本概念 67
二 常用统计假设检验 70
三 随机向量的数字特征及其检验 73
§3.2 分布函数与分位数的计算 75
一 分布函数与分位数的一般数值计算 75
二 常用分布的分布函数与分位数的计算 76
习题三 86
第四章 随机数与统计模拟法 89
§4.1 均匀分布随机数的产生 89
一 均匀随机数及其产生法 89
二 线性同余法 91
三 模2线性递推法 97
§4.2 随机变量的一般抽样法 100
一 求逆抽样法（直接抽样法） 100
二 变换抽样法 102
三 舍选抽样法 104
四 值序抽样法 108
五 复合抽样法 109
六 近似抽样法 112
七 经验（分布）抽样法 113
§4.3 常用随机变量的抽样法 114
一 常用连续型分布的抽样法 114
二 常用离散型分布的抽样法 120
§4.4 随机向量的抽样法 123
一 随机向量的一般抽样法 123
二 常用随机向量的抽样法 124
§4.5 随机数的检验 126
一 参数检验 126
二 均匀性检验 127
三 独立性检验 127
四 组合规律性检验 128
五 检验的其它问题及举例 129
§4.6 统计模拟法（Monte Carlo法） 130
一 统计模拟法及其特点 130
二 统计模拟法的应用 132
三 降低方差的常用技巧 140
习题四 144
第五章 回归分析 147
§5.1 多元线性回归分析 147
一 回归系数的最小二乘估计 147
二 回归问题的统计检验 149
三 线性回归诊断 153
四 多元线性回归分析的计算步骤 156
§5.2 多元线性回归分析的算法 156
一 （X′X）非奇异时的回归分析算法 157
二 （X′X）奇异时的回归分析算法 159
三 线性等式约束下的回归分析 160
§5.3 回归变量选择与逐步回归分析 161
一 回归变量选择的方法 161
二 逐步回归分析的计算方法 162
三 逐步回归分析的计算步骤 165
四 逐步回归分析例子 167
§5.4 曲线拟合与非线性回归分析 169
一 线性化模型 169
二 多项式回归分析 170
三 非线性回归分析 172
习题五 176
第六章 方差分析 178
§6.1 方差分析的模型及统计要求 178
一 方差分析的线性模型 178
二 方差分析中数据的基本统计要求 179
§6.2 方差分析方法及其计算 180
一 单因素方差分析 180
二 无重复多因素方差分析 181
三 方差分析计算的正交化方法 183
五 相关下标与效应的有关计算规律 185
四 有重复及区套分类的方差分析 185
§6.3 方差成分分析 187
一 随机效应和方差成分分析定义 187
二 均方期望的表达式 188
三 方差成分分析的计算 189
习题六 191
§7.1 主成分分析 192
一 主成分分析 192
第七章 多元统计分析（Ⅰ） 192
二 主成分分析的计算步骤及实例 194
§7.2 因子分析 196
一 因子分析模型 196
二 因子模型的参数估计法 197
三 因子旋转 200
四 因子得分 203
五 因子分析的计算步骤及实例 204
§7.3 典型相关分析 206
一 典型相关变量及其解 206
三 典型相关分析的计算步骤及实例 209
二 典型相关变量的显著性检验 209
习题七 211
第八章 多元统计分析（Ⅱ） 213
§8.1 判别分析 213
一 距离判别法 213
二 Fisher判别法 216
三 Bayes判别法 218
四 分类判别效果及各变量判别能力的检验 220
五 逐步判别分析及实例 222
§8.2 聚类分析 227
一 相似（或关联）程度的度量 228
二 系统聚类法 231
三 动态聚类法 237
四 其它样品聚类法 241
五 变量聚类法 242
习题八 244
附表 常用概率分布表 247
习题参考答案 249
参考书目 257