数理统计学及其应用-(使用MATLAB) 本书特色

《数理统计学及其应用》是为数学系与统计系本科生设计的教材。全书共分8章：基本概念、抽样分布、参数估计、假设检验、非参数假设检、方差分析、回归分析、序贯分析，书中含有经典统计与现代统计的基础知识，又加进了不少近代统计中数据处理的实用方法和思想，如bootstrap再抽样、jacknife估计、em算法等。  

数理统计学及其应用-(使用MATLAB) 目录

目录前言第1章数理统计的基本概念111总体与样本1111总体与抽样1112随机变量及其分布函数4113特征函数和数字特征9习题111212经验分布函数与统计图示14121经验分布函数14122直方图与其他统计图17习题122113统计量与顺序统计量的分布21131统计量21132常用统计量22133顺序统计量的分布25习题132714常用统计分布28141离散型分布28142连续型分布34习题144815正态抽样分布49151样本均值的分布50152正态概率图51习题1553第2章抽样分布与样本信息5521统计学三大分布55211χ2分布55212t分布59213f分布63214非中心三大分布66习题216922多元分布与关联函数70221多元分布70222关联函数74223常用的关联函数78224关联函数与相关度量79习题228223充分统计量82231充分统计量的定义83232因子分解定理86习题238824极小充分统计量88习题249125统计量的完备性91251完备性概念91252basu定理94习题2597第3章参数估计9931点估计99311矩估计99312极大似然估计102习题3110732估计量的评价标准108321无偏性108322有效性111323相合性112324*小均方误差估计113习题3211433一致*小方差无偏估计115331raoblackwell定理与充分性原则116332cramerrao不等式121333极大似然估计的相合性与渐近正态性125334极大似然估计的迭代算法129习题3313334贝叶斯估计134341贝叶斯估计的统计基础134342贝叶斯估计的基本步骤135343先验分布的选取139习题3414035参数的区间估计140351区间估计的基本概念140352单个正态总体参数的置信区间143习题3514836jackknife、bootstrap估计与em算法149361jackknife估计149362bootstrap估计151363em算法153习题3615737核密度估计与关联函数的matlab应用158371核密度估计158372关联函数的matlab应用163第4章假设检验16741假设检验的基本概念167411问题的提出167412假设检验的基本原理和实现的步骤168413两类错误170414检验的势函数172415样本容量确定174416检验的p值175习题4117642neymanpearson引理178习题4218043正态总体均值参数的假设检验180431单个正态总体均值的检验180432两个正态总体均值的比较检验186习题4319144正态总体方差参数的假设检验193441单个正态总体方差的检验193442正态总体方差的比较性假设检验196习题4419945似然比检验与分布的拟合优度检验200451似然比检验的基本思想200452子集参数的似然比检验203453χ2拟合优度检验208454列联表的独立性检验216习题45218第5章非参数假设检验22151非参数单个总体的假设检验221511非参数置信区间221512符号检验222513wilcoxon符号秩检验224514游程检验227习题5122952非参数多总体的假设检验230521中位数检验230522wilcoxon秩和检验232523kruskalwallis检验与friedman检验234习题5223753kolmogorovsmirnov检验与正态性检验238531kolmogorovsmirnov检验238532lilliefors与jarquebera正态性检验242习题5324454方差齐性检验245541ansaribradley检验245542hartley检验246543bartlett检验248544修正的bartlett检验249习题54251第6章方差分析25361单因素方差分析253611单因素方差分析模型253612单因素方差分析方法256613单因素方差模型的参数估计与多重比较260习题6126362双因素方差分析265621无重复观察双因素方差分析265622具有重复观察双因素方差分析269习题62273第7章回归分析27571回归的概念27572一元线性回归27672

教材 研究生/本科/专科教材

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