統(tǒng)計(jì)建模與R軟件,一款關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)和R軟件相結(jié)合的介紹軟件，能夠快速地幫助你學(xué)習(xí)到系統(tǒng)的知識(shí)，讓你學(xué)好統(tǒng)計(jì)，靈活地運(yùn)用于實(shí)際當(dāng)中哦！歡迎前來(lái)東坡下載使用！
統(tǒng)計(jì)建模與R軟件內(nèi)容簡(jiǎn)介
書中結(jié)合數(shù)理統(tǒng)計(jì)問(wèn)題對(duì)R軟件進(jìn)行科學(xué)、準(zhǔn)確和全面的介紹，以便使讀者能深刻理解該軟件的精髓和靈活、高效的使用技巧．此外，還介紹了在工程技術(shù)、經(jīng)濟(jì)管理、社會(huì)生活等各方面的豐富的統(tǒng)計(jì)問(wèn)題及其統(tǒng)計(jì)建模方法，通過(guò)該軟件將所建模型進(jìn)行求解，使讀者獲得從實(shí)際問(wèn)題建模入手，到利用軟件進(jìn)行求解，以及對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行分析的全面訓(xùn)練．
統(tǒng)計(jì)建模與R軟件目錄
第1章 概率統(tǒng)計(jì)的基本知識(shí)
1.1 隨機(jī)事件與概率
1.1.1隨機(jī)事件
1.1.2 概率
1.1.3 古典概型
1.1.4 幾何概型
1.1.5 條件概率
1.1.6 概率的乘法公式、全概率公式、Bayes公式
1.1.7 獨(dú)立事件
1.1.8 n重Bemoulli試驗(yàn)及其概率計(jì)算
1.2 隨機(jī)變量及其分布
1.2.1隨機(jī)變量的定義
1.2.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
1.2.3 離散型隨機(jī)變量
1.2.4 連續(xù)型隨機(jī)變量
1.2.5 隨機(jī)向量
1.3 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
1.3.1數(shù)學(xué)期望
1.3.2 方差
1.3.3 幾種常用隨機(jī)變量分布的期望與方差
1.3.4 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)
1.3.5 矩與協(xié)方差矩陣
1.4 極限定理
1.4.1大數(shù)定律
1.4.2 中心極限定理
1.5 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念
1.5.1 總體、個(gè)體、簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本
1.5.2 參數(shù)空間與分布族
1.5.3 統(tǒng)計(jì)量和抽樣分布
1.5.4 正態(tài)總體樣本均值與樣本方差的分布
習(xí)題
第2章 R軟件的使用
2.1 R軟件簡(jiǎn)介
2.1.1 R軟件的下載與安裝
2.1.2 初識(shí)R軟件
2.1.3 R軟件主窗口命令與快捷方式
2.2 數(shù)字、字符與向量
2.2.1向量
2.2.2 產(chǎn)生有規(guī)律的序列
2.2.3 邏輯向量
2.2.4 缺失數(shù)據(jù)
2.2.5 字符型向量
2.2.6 復(fù)數(shù)向量
2.2.7 向量下標(biāo)運(yùn)算
2.3 對(duì)象和它的模式與屬性
2.3.1 固有屬性：mode和length
2.3.2 修改對(duì)象的長(zhǎng)度
2.3.3 attributes()和attr()函數(shù)
2.3.4 對(duì)象的class屬性
2.4 因子
2.4.1 factor()函數(shù)
2.4.2 tapply()數(shù)
2.4.3 gl()函數(shù)
2.5 多維數(shù)組和矩陣
2.5.1 生成數(shù)組或矩陣
2.5.2 數(shù)組下標(biāo)
2.5.3 數(shù)組的四則運(yùn)算
2.5.4 矩陣的運(yùn)算
2.5.5與矩陣(數(shù)組)運(yùn)算有關(guān)的函數(shù)
……
第3章 數(shù)據(jù)描述性分析
第4章 參數(shù)估計(jì)
第5章 假設(shè)檢驗(yàn)
第6章 回歸分析
第7章 方差分析
第8章 應(yīng)用多元分析（Ⅰ）
第9章 應(yīng)用多元分析（Ⅱ）
第10章 計(jì)算機(jī)模擬
附錄 索引
參考文獻(xiàn)
……
統(tǒng)計(jì)建模與R軟件內(nèi)容摘選
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