統(tǒng)計學及其應(yīng)用 基于R軟件

前言
第1章統(tǒng)計與數(shù)據(jù)
1.1什么是統(tǒng)計
1.2統(tǒng)計學的基本概念
1.2.1總體與個體
1.2.2變量
1.2.3樣本
1.2.4參數(shù)與統(tǒng)計量
1.3數(shù)據(jù)的類型
1.3.1分類數(shù)據(jù)、順序數(shù)據(jù)、數(shù)值型
數(shù)據(jù)
1.3.2截面數(shù)據(jù)和時間序列數(shù)據(jù)
1.4統(tǒng)計數(shù)據(jù)的來源
1.4.1統(tǒng)計直接調(diào)查
1.4.2觀察與實驗
1.4.3間接獲取數(shù)據(jù)
1.5統(tǒng)計數(shù)據(jù)的質(zhì)量
1.6統(tǒng)計學與R軟件
1.7初識R軟件
習題1
第2章R語言基礎(chǔ)
2.1向量
2.1.1基本運算
2.1.2賦值
2.1.3向量賦值
2.1.4向量運算
2.1.5作圖
2.1.6產(chǎn)生有規(guī)律的向量
2.1.7向量的類型
2.1.8向量的下標
2.2因子
2.3矩陣和數(shù)組
2.3.1生成矩陣
2.3.2矩陣下標
2.3.3矩陣的合并
2.3.4定義矩陣的行名和列名
2.3.5矩陣轉(zhuǎn)化為向量
2.3.6矩陣的維運算
2.3.7數(shù)組的生成
2.3.8數(shù)組下標
2.4列表
2.5數(shù)據(jù)框
2.5.1數(shù)據(jù)框的生成
2.5.2數(shù)據(jù)框的引用
2.5.3定義數(shù)據(jù)框的變量名
2.6創(chuàng)建R數(shù)據(jù)
2.6.1在R中錄入數(shù)據(jù)
2.6.2數(shù)據(jù)的使用和編輯
2.7生成隨機數(shù)和隨機樣本
2.7.1隨機數(shù)
2.7.2隨機樣本
2.8編寫自定義函數(shù)
2.8.1編寫函數(shù)
2.8.2循環(huán)函數(shù)
2.9繪制多圖
2.10腳本
2.11輸入數(shù)據(jù)與讀寫數(shù)據(jù)
習題2
第3章統(tǒng)計數(shù)據(jù)的描述性分析
3.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的整理與顯示
3.1.1統(tǒng)計數(shù)據(jù)的分組
3.1.2次數(shù)分配與頻數(shù)分布圖
3.1.3條形圖和餅圖
3.1.4Pareto圖
3.1.5直方圖
3.1.6莖葉圖
3.2集中趨勢的度量
3.3離中趨勢的度量
3.4分布形狀的度量
3.5數(shù)據(jù)分布的正態(tài)性檢驗和分布擬合
檢驗
3.6多元數(shù)據(jù)的可視化
習題3
第4章總量指標和相對指標
4.1總量指標
4.2相對指標
4.2.1相對指標的種類和計算方法
4.2.2運用相對數(shù)指標的原則
習題4
第5章概率論基礎(chǔ)
5.1隨機事件與概率
5.1.1隨機試驗與隨機事件
5.1.2概率
5.1.3古典概型
5.1.4幾何概型
5.1.5條件概率
5.1.6乘法公式、全概率公式、貝葉斯
公式
5.1.7事件的獨立性
5.2隨機變量及其分布
5.2.1隨機變量的定義及分布函數(shù)
5.2.2離散型隨機變量
5.3連續(xù)型隨機變量
5.4常用隨機變量分布的R實現(xiàn)
習題5
第6章樣本與抽樣分布
6.1樣本與統(tǒng)計量
6.1.1總體與樣本
6.1.2統(tǒng)計量
6.1.3經(jīng)驗分布函數(shù)
6.2大數(shù)定律與中心極限定理
6.2.1大數(shù)定律
6.2.2中心極限定理
6.3中心極限定理在抽樣分布中的應(yīng)用
6.3.1樣本均值的抽樣分布
6.3.2樣本比例p的抽樣分布
6.4常用統(tǒng)計量的抽樣分布
6.4.1三種常用統(tǒng)計分布
6.4.2正態(tài)總體下常用統(tǒng)計量的分布
6.4.3樣本比例的抽樣分布
習題6
第7章參數(shù)估計
7.1點估計
7.2估計量的評價標準
7.3區(qū)間估計
7.3.1單個正態(tài)總體的情況
7.3.2兩個正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計
7.4總體比例的區(qū)間估計
7.5樣本容量的確定
習題7
第8章假設(shè)檢驗
8.1假設(shè)檢驗的基本概念
8.2單個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
8.3兩個正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗
8.4總體比例的假設(shè)檢驗
8.5擬合優(yōu)度檢驗
習題8
第9章方差分析
9.1單因素方差分析
9.2雙因素方差分析
習題9
0章相關(guān)與回歸分析
10.1相關(guān)分析
10.2一元線性回歸分析
10.3利用回歸方程進行預(yù)測
10.4非線性回歸分析
習題10
1章多元回歸分析
11.1數(shù)學模型
11.2多元回歸模型的擬合優(yōu)度
11.3多元回歸模型的顯著性檢驗
11.4回歸診斷
11.5利用回歸模型進行預(yù)測
11.6定性變量的回歸模型
習題11
2章時間序列分析
12.1時間序列的成分
12.2移動平均法與指數(shù)平滑法
12.3回歸預(yù)測分析
12.4時間序列的平穩(wěn)性
習題12
參考文獻