应用数理统计

.2．1．2 极大似然估计
2．2 估计量的评价准则
2．2．1 无偏性
2．2．2 最小方差性和有效性
2．2．3 其它几个准则
2．3 贝叶斯估计
2．4 区间估计
2．4．1 区间估计的一般步骤
2．4．2 单个正态总体参数的区间估计
2．4．3 双正态总体参数的区间估计
2．4．4 非正态总体参数的区间估计
习题二
第三章 假设检验
3．1 假设检验思想概述
3．2 正态总体参数检验
3. 2．1 u检验
3．2．2 t检验
3．2．3 x2检验和f检验
3．3 非正态总体参数检验
3．3. 1 非正态总体均值检验的大样本方法
3．3．2 指数总体的参数检验
3．4 检验的实际意义及两类错误
3．4．1 检验结果的实际意义
3．4．2 检验中的两类错误
3，4．3 样本容量确定问题
3．5 非参数假设检验
3．5．1 正态概率纸检验
3．5．2 皮尔逊x2拟合检验
3．5．3 柯尔莫哥洛夫检验
3．5．4 斯米尔诺夫检验
3．5．5 shapiro-wilk w检验和d'agostino d检验
3．5．6 秩和检验
习题三
第四章 回归分析
4．1 一元线性回归
4．1．1 回归的含义
4．1. 2 两个变量的直线关系
4．1．3 一元线性回归模型
4．1．4 最小二乘估计及统计性质
4．1．5 回归方程的显著性检验和回归系数的置信区间
4．1．6 预测与控制
4．2 多元线性回归
4．2．1 多元线性回归模型
4．2．2 b的估计及估计的性质
4．2．3 最小二乘的几何解释
4．2．4 回归方程和回归系数的显著性检验
4．2．5 回归系数的置信区间
4．2．6 利用多元回归方程进行预测
4．2．7 最优回归的选择
4．3 可化为线性情形的非线性回归
4．3．1 常用的线性化方法
4．3．2 多项式回归
习题四
第五章 方差分析
5．1 单因素方差分析
5．1．1 基本概念
5．1．2 数学模型
5．1．3 统计分析
5，2 双因素方差分析
5．2．1 数学模型
5．2．2 统汁分析
5．2．3 无交互作用的方差分析
习题五
第六章 正交试验设计
6．1 引言
6．2 正交表和正交试验方案
6．2．1 正交表
6．2．2 正交试验方案
6．2．3 正交试验方案的合理性解释
6．3 正交试验的数据分析
6．3．1 极差分析
6．3．2 方差分析
6．4 交互作川
6．4．1 交互作用的直观意义
6．4．2 考虑交互作用的正交试验设计
习题六
第七章 实用多元统计分析
7．1 多元分析的基本概念
7．1．1 引言
7．1．2 多元分析的应用
7．1．3 样本与常用统计量
7．1．4 距离
7．2 多元正态分布的参数估计与检验
7．2．1 预备知识
7．2．2 参数u和v的估计
7．2．3 参数卢的检验
7．3 主成分分析
7．3．1 背景和预备知识
7．3．2 主成分求法和标准化变量的主成分
7．3．3 样本主成分
7．3．4 贡献率和主成分的实际意义
7．4 典型相关分析
7．4．1 实际背景
7．4．2 典型变量的求法
7．4．3 样本典型变量
7．4．4 典型相关的检验
7．5 判别分析
7．5．1 引言
7．5．2 距离判别
7．5．3 误判概率
7．5．4 贝叶斯判别
7．6 聚类分析
7．6．1 引言
7．6．2 相似性度量
7．6．3 系统聚类法
7．6．4 动态聚类法
习题七
习题答案
附录i 概率论概要
附录ii 矩阵的有关结论
附录iii 伽马( )函数和贝塔(b)函数
附表
附表1 泊松分布表
附表2 标准正态分布表
附表3 t分布分位数表
附表4 x2分布分位数表
附表5 f分布分位数表
附表6 柯尔莫哥洛夫检验的临界值(dn,a)表
附表7 柯尔莫哥洛夫检验统计量dn的极限分布表
附表8 dn的临界值(dna)表
附表9 sn的临界值(sna)表
附表10 计算统计量w所必需的系数ak(w)
附表11 w检验统计量w的a分位数wa
附表12 d检验统计量y的a分位za
附表13 秩和检验表
附表14 相关系数检验临界值(r1-a(n-2))表
附表15 常用正交表
参考文献