应用数理统计基础

是华南理工大学出版社2002年出版的图书，作者是庄楚强，何春雄。

• 书名 应用数理统计基础
• 作者 庄楚强，何春雄
• 出版社 华南理工大学出版社
• 出版时间 2002年04月
• 页数 578 页

提要

　　本书共7章,主要内容有:概率论复习与补充,数理统计的基本概念与抽样分布,参数估计,假设检验,回归分析,方差分析与试验设计,数据挖掘及统计学习方法。书中有较多例题,各章配有习题,书末附有答案。

　　本书可作为高等工科院校非数学专业硕士研究生的数理统计课教材,也可作为本科生拓宽和加深概率论与数理统计课所学内容的参考书,使义苦土尽节践肥还可作为科技人员自学用书。

目录

　　1 概率论复习与补充

　　1.1 概率空间

　　1.2 随机变量及其分布

　　1.3 随机变量的函数及其分布

　　1.4 随机变量的数字特征

　　1.5 大数定律与中心极限定理

　　1.6 特征函数

　　习题1

　　2 数理统计的基本概念与抽样分布

　　2.1 数理统计的几个基本概念

　　2.2 经验分布函数与直方图

　　2.3 常用统计分布

　　2.4 抽样分布

　　2.5 顺序统计量与样本极差

　　习题2

　　3 参数估计

　　3.1 求点估计量的方法

　　3.2 来自估计量的评选标准

　　3.2.1 无偏性

　　3.2.2 有效性

　　3.2.3 相合性

　　3.2.4 充分性与完备性

　　3.3 Bayes点估计法

　　3.3.1 Bayes公式的密度函数形360百科式

　　3.3.2 Baves估计

　　3.3.3 损失函数、Bayes风险与Bayes估计

　　3.4 足粒愿讲死防料吗毫院区间估计

　　3.4.1 正态总威刻玉雷鲁体均值的区间估计

　　3.4.2 正态总体方差的区间估计

　　3.4.3 两个正态总体均值差的区间估计

　　3.4.4 两个正态总体方差比的区间估计

　　3.4.5 正态总体的u与a2的联合区间估界练误刻克阿也早环极计

　　3.4.6 0-1分布的参数的区间估计

　　3.4.7 单侧置否审聚信限

　　习题3

　　4 假设检验

　　4.1 假设检验的基本概念

　　4.1.1 假设检验问题

　　4.1.2 假设检验的基本原理

　　4.1.3 两类错误

　　4.1.4 假设检验的一般倍充旧尔学剂类川直步骤

　　4.2 一个正态总体均值与方差、的检验

　　4.2.1 方差a2为已知时均值u的假设检验

　　4.2.2 方差A2为促洒樱未知时均值u的假设检验

　　4.2.3 均值u为已知时方差a2的假设检验

　　4.2.4 均值u为未知时方差a2的假设检验

　　4.3 两炼剃耻个英年跳往住沉扬班正态总体均值与方差.的检验

　　4.3.1 方差已知时均值差的假设检验

　　4.3.2 方差未知但相等时的假设检验

　　4.3.3 u1，u2为未知时方差的假设检验

　　4.3.4 ul，u2为已知时方差的假设检验

　　4.4 非正态总体均值的假设检验

　　4.4.1 方差已知时一个总体的均值的假设检验

　　4.4.2 方差未知时一个总体的均值的假设检验

　　4.4.3 方差已知时两个总体的均值差的假设检啊配随验

　　4.4.4 方差未知时两个总体的均值差的假设检验

　　4.5 分布拟合检验

　　4.5.1 x2拟合检验法

　　4.5.2 独立性检验

　　4.5.3 KOJIMOrOpOB(柯尔莫戈洛夫)的Dn检验法

　　4.5.4 正态性检验

　　4.6 两个总体相等性检验舟整定霸

　　4.6.1 C道陈乙设自波MHpHOB(斯米尔诺夫)检验法

　　4.6.2 符号检验法

　　4.6.3 秩和检验法

　　4.6.4 游程检验法

　　习题4

　　5 回归分析

　　5.1 一元线性回归

　　5.1.1 一元配数直看究相营线性回归模型

　　5.1.2 有船束转伤和喜保宪训么未知参数的估计

　　立5.1.3 线性回归效果的显著性检验

　　5.1.华映差称4 利用回归方程进举富行预测和控欢轿制

　　5.2 多元线性回归

　　5.2.1 多元线性回归模型

　　5.2.2 二元线性回归

　　5.2.3 台收广多元线性回归方程

　　5.2.4 线性回归效果的显教起著性检验

　　5.2.5 各自变甚染量的显著性检验，剔除变量计算

　　5.2.6 预测与控制

　　5.2.7 最优回归方程的选择

　　5.3 非线性回归

　　5.3.1 第一类非线性回归

　　5.3.2 第二类非线向性回归

　　习题5

　　6 方差分析与试验设计

　　6.1 一个因素的方差分析

　　6.1.1 数学模型

　　6.1.2 统计分析

　　6.2 两个因素的方差分桨遥渗达析

　　6.2.1 数学模型

　　6.2.2 统计分析

　　6.2.3 不考虑交互作用的两个因素方差分析

　　6.3 正交试验设计的直观分析

　　6.3.1 正交表

　　6.3.2 单指标的正交试验及其结果的直观分析

　　6.3.3 正交试验设计原理的解释

　　6.3.4 多指标试验结果的直观分析

　　6.3.5 有交互作用的正交试验及其结果的直观分析

　　6.4 正交试验设计的方差分析

　　6.4.1 无交互作用的正交试验的方差分析

　　6.4.2 有交互作用的正交试验的方差分析

　　6.4.3 带重复试验的方差格祝海分析

　　6.5 水平数不等的正交试验

　　6.5.1 混合水平的正交表及其用法

　　6.5.2 拟水平法

　　6.6 均匀设计

　　6.6.1 均匀设计表

　　6.6.2 均匀愚敬酷设计表的构造

　　6.6.3 配方均匀设计

　　习题6

　　7 数据挖掘及统计学习方法

　　7.1 数据挖掘的一般概念

　　7.1.1 数据挖掘的概念及知识分类

　　7.1.2 数据挖掘的功能与步骤

　　7.1.3 数据挖掘的分类

　　7.2 统计学习方法概述

　　7.2.1 学习种类与变量类型

　　7.2.2 两种简单预测方法

　　7.2.3 统计判决理论

　　7.2.4 偏倚、方差和模型复杂性

　　7.3 回归的线性方法

　　7.3.1 线性回归模型

　　7.3.2 子集选择和系数收缩

　　7.4 分类的线性方法

　　7.4.1 指示矩阵的线性回归

　　7.4.2 线性判别分析

　　7.4.3 劳吉斯缔回归

　　习题答案

　　附录常用数理统计表

　　参考文献