《统计学及其应用 基于R软件》朱彬 薛文娟 主编 | PDF下载|ePub下载

前言
第1章统计与数据
1.1什么是统计
1.2统计学的基本概念
1.2.1总体与个体
1.2.2变量
1.2.3样本
1.2.4参数与统计量
1.3数据的类型
1.3.1分类数据、顺序数据、数值型
数据
1.3.2截面数据和时间序列数据
1.4统计数据的来源
1.4.1统计直接调查
1.4.2观察与实验
1.4.3间接获取数据
1.5统计数据的质量
1.6统计学与R软件
1.7初识R软件
习题1
第2章R语言基础
2.1向量
2.1.1基本运算
2.1.2赋值
2.1.3向量赋值
2.1.4向量运算
2.1.5作图
2.1.6产生有规律的向量
2.1.7向量的类型
2.1.8向量的下标
2.2因子
2.3矩阵和数组
2.3.1生成矩阵
2.3.2矩阵下标
2.3.3矩阵的合并
2.3.4定义矩阵的行名和列名
2.3.5矩阵转化为向量
2.3.6矩阵的维运算
2.3.7数组的生成
2.3.8数组下标
2.4列表
2.5数据框
2.5.1数据框的生成
2.5.2数据框的引用
2.5.3定义数据框的变量名
2.6创建R数据
2.6.1在R中录入数据
2.6.2数据的使用和编辑
2.7生成随机数和随机样本
2.7.1随机数
2.7.2随机样本
2.8编写自定义函数
2.8.1编写函数
2.8.2循环函数
2.9绘制多图
2.10脚本
2.11输入数据与读写数据
习题2
第3章统计数据的描述性分析
3.1统计数据的整理与显示
3.1.1统计数据的分组
3.1.2次数分配与频数分布图
3.1.3条形图和饼图
3.1.4Pareto图
3.1.5直方图
3.1.6茎叶图
3.2集中趋势的度量
3.3离中趋势的度量
3.4分布形状的度量
3.5数据分布的正态性检验和分布拟合
检验
3.6多元数据的可视化
习题3
第4章总量指标和相对指标
4.1总量指标
4.2相对指标
4.2.1相对指标的种类和计算方法
4.2.2运用相对数指标的原则
习题4
第5章概率论基础
5.1随机事件与概率
5.1.1随机试验与随机事件
5.1.2概率
5.1.3古典概型
5.1.4几何概型
5.1.5条件概率
5.1.6乘法公式、全概率公式、贝叶斯
公式
5.1.7事件的独立性
5.2随机变量及其分布
5.2.1随机变量的定义及分布函数
5.2.2离散型随机变量
5.3连续型随机变量
5.4常用随机变量分布的R实现
习题5
第6章样本与抽样分布
6.1样本与统计量
6.1.1总体与样本
6.1.2统计量
6.1.3经验分布函数
6.2大数定律与中心极限定理
6.2.1大数定律
6.2.2中心极限定理
6.3中心极限定理在抽样分布中的应用
6.3.1样本均值的抽样分布
6.3.2样本比例p的抽样分布
6.4常用统计量的抽样分布
6.4.1三种常用统计分布
6.4.2正态总体下常用统计量的分布
6.4.3样本比例的抽样分布
习题6
第7章参数估计
7.1点估计
7.2估计量的评价标准
7.3区间估计
7.3.1单个正态总体的情况
7.3.2两个正态总体参数的区间估计
7.4总体比例的区间估计
7.5样本容量的确定
习题7
第8章假设检验
8.1假设检验的基本概念
8.2单个正态总体参数的假设检验
8.3两个正态总体参数的假设检验
8.4总体比例的假设检验
8.5拟合优度检验
习题8
第9章方差分析
9.1单因素方差分析
9.2双因素方差分析
习题9
第10章相关与回归分析
10.1相关分析
10.2一元线性回归分析
10.3利用回归方程进行预测
10.4非线性回归分析
习题10
第11章多元回归分析
11.1数学模型
11.2多元回归模型的拟合优度
11.3多元回归模型的显著性检验
11.4回归诊断
11.5利用回归模型进行预测
11.6定性变量的回归模型
习题11
第12章时间序列分析
12.1时间序列的成分
12.2移动平均法与指数平滑法
12.3回归预测分析
12.4时间序列的平稳性
习题12
参考文献