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应用数理统计与Python应用 版权信息
- ISBN：9787307225275
- 条形码：9787307225275 ; 978-7-307-22527-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
应用数理统计与Python应用 内容简介
本书包括概率论基础、统计学基本概念、点估计与区间估计、EM估计和MC模拟、参数假设检验、正态性检验、试验设计与方差分析、回归分析与协方差分析、二级系统分析和统计控制、非参数假设检验以及Markov链及其应用等内容，同时还对Python软件的安装与使用进行了介绍。本书既可作为统计学专业硕士“应用数理统计”课程的教材，也可以作为非统计学专业硕士研究生“应用数理统计”课程的教材，还可作为科技工作者进行实验数据分析与处理的参考文献。
应用数理统计与Python应用 目录
第1章 概率论基础
1．1 随机变量的分布与相互独立
1．1．1 分布函数及边缘分布函数
1．1．2 离散型随机变量的概率函数及边缘概率函数
1．1．3 连续型随机变量的分布密度及边缘分布密度
1．1．4 条件概率函数、条件分布密度
1．1．5 随机变量相互独立
习题1．1
1．2 随机变量的数字特征
1．2．1 数学期望与方差
1．2．2 协方差的定义与性质
1．2．3 协方差矩阵的定义及性质
1．2．4 相关系数的定义及性质
1．2．5 相关系数矩阵的定义及性质
1．2．6 条件数学期望的定义及性质
习题1．2
1．3 多项分布与多元正态分布
1．3．1 二项分布
1．3．2 应用Python计算二项分布的概率
1．3．3 三项分布与多项分布
1．3．4 一元正态分布
1．3．5 应用Python计算标准正态分布的分布函数值
1．3．6 二元正态分布与多元正态分布
习题1．3
1．4 连续型随机变量的变换及变换后的分布
1．4．1 二重积分的换元积分法
1．4．2 二维连续型随机变量的变换及变换后的分布
1．4．3 正态随机变量的非奇线性变换
1．4．4 标准正态随机变量的正交变换
习题1．4
1．5 统计中三大分布及Python代码
1．5．1 卡方分布
1．5．2 t分布
1．5．3 F分布
1．5．4 分位数（或临界值）
1．5．5 应用Python计算分布的分位数
习题1．5
第2章 统计学导论
2．1 总体与样本及Python代码
2．1．1 总体、个体与总体容量
2．1．2 样本、样本容量与简单随机样本
2．1．3 样本观测值的频率和累计频率分布
2．1．4 应用Python画频率和累计频率分布图
2．1．5 样本的分布函数
2．1．6 样本的数字特征
2．1．7 样本的协方差及相关系数
2．1．8 应用Python作样本观测值的描述性统计
习题2．1
2．2 常用的统计量及其分布
2．2．1 统计量的定义
2．2．2 服从标准正态分布的常用统计量
2．2．3 服从卡方分布的常用统计量
2．2．4 服从t分布的常用统计量
2．2．5 服从F分布的常用统计量
2．2．6 非正态总体的均值的分布
2．2．7 顺序统计量及其分布
习题2．2
2．3 总体分布的参数估计及Python代码
2．3．1 参数估计的基本概念
……
第3章 试验设计与方差分析
第4章 回归分析与协方差分析
第5章 非参数检验
第6章 Markov链
附录
参考文献
1．1 随机变量的分布与相互独立
1．1．1 分布函数及边缘分布函数
1．1．2 离散型随机变量的概率函数及边缘概率函数
1．1．3 连续型随机变量的分布密度及边缘分布密度
1．1．4 条件概率函数、条件分布密度
1．1．5 随机变量相互独立
习题1．1
1．2 随机变量的数字特征
1．2．1 数学期望与方差
1．2．2 协方差的定义与性质
1．2．3 协方差矩阵的定义及性质
1．2．4 相关系数的定义及性质
1．2．5 相关系数矩阵的定义及性质
1．2．6 条件数学期望的定义及性质
习题1．2
1．3 多项分布与多元正态分布
1．3．1 二项分布
1．3．2 应用Python计算二项分布的概率
1．3．3 三项分布与多项分布
1．3．4 一元正态分布
1．3．5 应用Python计算标准正态分布的分布函数值
1．3．6 二元正态分布与多元正态分布
习题1．3
1．4 连续型随机变量的变换及变换后的分布
1．4．1 二重积分的换元积分法
1．4．2 二维连续型随机变量的变换及变换后的分布
1．4．3 正态随机变量的非奇线性变换
1．4．4 标准正态随机变量的正交变换
习题1．4
1．5 统计中三大分布及Python代码
1．5．1 卡方分布
1．5．2 t分布
1．5．3 F分布
1．5．4 分位数（或临界值）
1．5．5 应用Python计算分布的分位数
习题1．5
第2章 统计学导论
2．1 总体与样本及Python代码
2．1．1 总体、个体与总体容量
2．1．2 样本、样本容量与简单随机样本
2．1．3 样本观测值的频率和累计频率分布
2．1．4 应用Python画频率和累计频率分布图
2．1．5 样本的分布函数
2．1．6 样本的数字特征
2．1．7 样本的协方差及相关系数
2．1．8 应用Python作样本观测值的描述性统计
习题2．1
2．2 常用的统计量及其分布
2．2．1 统计量的定义
2．2．2 服从标准正态分布的常用统计量
2．2．3 服从卡方分布的常用统计量
2．2．4 服从t分布的常用统计量
2．2．5 服从F分布的常用统计量
2．2．6 非正态总体的均值的分布
2．2．7 顺序统计量及其分布
习题2．2
2．3 总体分布的参数估计及Python代码
2．3．1 参数估计的基本概念
……
第3章 试验设计与方差分析
第4章 回归分析与协方差分析
第5章 非参数检验
第6章 Markov链
附录
参考文献
展开全部
应用数理统计与Python应用 作者简介
肖枝洪，男，1965年12月生，教授，博士。重庆理工大学硕士生导师，研究方向：数据分析、金融统计分析和运用统计。教育部博士点基金评审专家和新教师基金评审专家，美国数学评论评论员；曾为湖北省统计学会常务理事和现场统计学会常务理事，现为重庆市数学会理事，美国《Mathematical Reviews（数学评论）》评论员，国家自然科学基金委员会通讯评审专家。
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