《R語言統計學基礎》是2017年清華大學出版社出版的圖書，作者是呂小康。
基本介紹
- 中文名：R語言統計學基礎
- 作者：呂小康
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2017年02月01日
- 定價：49 元
- ISBN：9787302455929
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書借鑑西方主流統計教材的模式, 圖例豐富, 講解清晰, 使用實際數據進行統計分析, 尤其注重對統計思維和軟體技能的培養, 是基於開源軟體的新一代機率統計教材.
圖書目錄
第1章機率基礎.1
1.1基礎知識回顧1
1.1.1基本術語與符號表達.1
1.1.2基本計數原理與技巧.2
1.2機率的計算方式與公理化定義....4
1.2.1古典機率4
1.2.2經驗機率7
1.2.3主觀機率8
1.2.4幾何機率8
1.2.5機率的公理化定義..12
1.3條件機率、獨立性與貝葉斯公式13
1.3.1條件機率13
1.3.2事件的獨立性15
1.3.3全概公式與貝葉斯公式..18
1.4本章習題21
第2章隨機變數23
2.1隨機變數及其分布函式...23
2.1.1隨機變數的定義與類型..23
2.1.2隨機變數的分布函式.24
2.1.3離散型隨機變數的機率分布列.26
2.1.4連續型隨機變數的機率密度函式.28
2.2隨機變數的期望與方差..30
2.2.1期望的定義.30
2.2.2方差的定義.32
2.2.3期望的性質.33
2.2.4方差的性質.35
2.3常用離散型隨機變數37
2.3.1二項分布37
2.3.2泊松分布39
IVR語言統計學基礎
2.3.3幾何分布與負二項分布..42
2.3.4超幾何分布.45
2.4常用連續型隨機變數...46
2.4.1均勻分布46
2.4.2指數分布47
2.4.3常態分配49
2.5隨機變數函式的分布55
2.5.1離散型隨機變數的情形..55
2.5.2連續型隨機變數的情形..56
2.6分布的其他特徵數..58
2.6.1k階矩..58
2.6.2變異係數59
2.6.3分位數.59
2.6.4偏度係數60
2.6.5峰度係數60
2.7多維隨機變數初步..61
2.7.1多維隨機變數的基本概念..61
2.7.2隨機變數的獨立性..63
2.7.3條件分布64
2.7.4協方差與線性相關係數..66
2.8大數定律與中心極限定理..70
2.8.1大數定律70
2.8.2中心極限定理71
2.9本章習題75
第3章描述統計80
3.1數據的基本類型.80
3.1.1實驗數據與觀測數據.80
3.1.2定性數據與定量數據.81
3.1.3截面數據、時間序列數據與面板數據82
3.1.4定類、定序、定距與定比數據..83
3.2數據的圖表呈現.84
3.2.1數據的表格呈現.84
3.2.2數據的圖形呈現.88
3.3數據的數字描述.92
3.3.1集中趨勢描述92
3.3.2離散趨勢描述94
3.3.3相對位置描述97
3.3.4分布形狀描述..101
3.4本章習題103
第4章抽樣分布..106
4.1再論總體與樣本106
4.1.1作為數學抽象的統計總體106
4.1.2樣本的二重性..107
4.1.3簡單隨機樣本的產生方式..107
4.1.4樣本統計量110
4.2抽樣分布的基本思想..113
4.2.1作為反事實框架的抽樣分布.113
4.2.2三大抽樣分布..118
4.2.3抽樣分布的重要定理...121
4.3常用統計量的抽樣分布及其套用條件124
4.3.1單樣本均值的抽樣分布.124
4.3.2獨立雙樣本均值差的抽樣分布126
4.3.3樣本比例的抽樣分布...127
4.3.4樣本方差的抽樣分布...128
4.4本章習題.130
第5章參數估計135
5.1點估計...135
5.1.1點估計的基本含義 ..135
5.1.2矩估計....136
5.1.3最大似然估計..136
5.1.4點估計量的評價標準138
5.2區間估計.139
5.2.1區間估計的基本思想140
5.2.2對稱型分布的置信區間構造...141
5.3正態總體前提下的常用雙側置信區間.... ..142
5.3.1總體均值的置信區間...143
5.3.2總體比例的置信區間...148
5.3.3總體方差的置信區間...151
5.4置信區間的相關問題......152
5.4.1誤差界限與樣本容量...152
5.4.2單側置信區間..153
5.4.3估計的穩健性..156
5.5自助法置信區間....157
5.5.1自助法的基本思想.....157
5.5.2自助法置信區間的類型.....165
5.6本章習題.169
VIR語言統計學基礎
第6章假設檢驗174
6.1假設檢驗的基本思想....174
6.1.1小機率事件原理.174
6.1.2參數檢驗與非參數檢驗..........175
6.1.3原假設、備擇假設與零分布176
6.1.4兩類錯誤與原假設顯著性檢驗.......177
6.1.5p值、檢驗統計量與拒絕域178
6.1.6置信區間與顯著性檢驗的關係.......181
6.1.7正確理解顯著性檢驗的結果......182
6.2正態總體假定下的常用顯著性檢驗..184
6.2.1總體均值的顯著性檢驗....184
6.2.2總體比例的顯著性檢驗.194
6.2.3總體方差的顯著性檢驗 ...202
6.3統計功效與效應量.206
6.3.1統計功效..206
6.3.2效應量....209
6.3.3統計功效、效應量、樣本容量與顯著性水平的關係....215
6.4隨機化檢驗....218
6.4.1隨機化實驗與隨機抽樣的不同......218
6.4.2隨機化分布的基本思想219
6.4.3均值差的隨機化檢驗...223
6.5類型變數的顯著性檢驗...228
6.5.1?2擬合優度檢驗......228
6.5.2?2獨立性檢驗.231
6.5.3?2同質性檢驗.237
6.5.4類型變數的關聯性度量與效應量.....239
6.6非參數檢驗....242
6.6.1正態性檢驗....242
6.6.2單總體分位數的符號檢驗.. ....246
6.6.3單總體中位數的符號秩檢驗........248
6.6.4雙獨立總體的中位數秩和檢驗.252
6.7本章習題.255
第7章線性模型261
7.1相關與回歸....261
7.1.1線性相關性....261
7.1.2等級相關性....264
7.1.3回歸的基礎知識.268
7.2一元線性回歸..272
目錄VII
7.2.1一元線性回歸的基本形式272
7.2.2一元線性回歸的基本假定277
7.2.3一元線性回歸的擬合優度..279
7.2.4一元線性回歸的假設檢驗.......282
7.2.5基於回歸方程的估計和預測.....286
7.3多元線性回歸..291
7.3.1多元線性回歸的基本形式....291
7.3.2多元線性回歸的基本假定...292
7.3.3多元線性回歸的參數估計與假設檢驗...292
7.3.4虛擬變數回歸..296
7.4回歸診斷簡介..297
7.4.1回歸診斷的意義.298
7.4.2回歸診斷的內容.300
7.5單因子方差分析....304
7.5.1方差分析的基礎術語...304
7.5.2基本假定與檢驗形式...305
7.5.3方差分析表及效應量...307
7.5.4方差分析的基本流程...308
7.5.5多重比較..312
7.6雙因子方差分析....316
7.6.1雙因子方差分析的基本思想.......316
7.6.2雙因子方差分析的檢驗形式、方差分析表與效應量..318
7.6.3雙因子方差分析的基本流程.. ....320
7.6.4方差分析的隨機化檢驗 ....328
7.7本章習題.332
