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本书是大学本科应用型“十一五”规划教材之一,由课程教材研究所使用,作为高等院校工科、理科(非数学专业)概率论与数理统计课程的教材,主要由概率论与数理统计两部分组成,概率论部分作为基础知识,为研究*性问题提供必要的理论基础;数理统计部分包括参数估计、假设检验、方差分析和回归分析等内容。本书的*后一章,介绍了目前应用较为广泛的数学软件MATLAB在概率论与数理统计中的应用。可供培养本科层次人才的普通高等学校应用型专业和独立学院相关专业使用,也可供普通高等学校其他相关专业的师生和社会人员进修或自学使用。
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本书内容涵盖概率论预备知识、统计基础、参数估计、假设检验、区间估计及回归分析; 为适用应用统计专业硕士培养的新形式,本书强调方法的应用,淡化理论的证明; 为开阔读者视野,附录介绍了R语言的使用、非参数密度估计及非参数回归等内容; 书中很多例题都附有R软件实现,各章均配有一定数量的习题。
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本书是在2007年第1版的基础上修订的,适合作为普通高等院校工科类、理科类(非数学专业)、经济管理类等有关专业“概率论与数理统计”课程的教材使用,还可供相关专业人员和广大教师参考。本书共分9章,第1-5章是概率论部分,内容包括*事件与概率、*变量及其分布、多维*变量及其分布、*变量的数字特征、大数定律及中心极限定理;第6-9章是数理统计部分,内容包括数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、回归分析。
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统计学核心方法及其应用 图灵出品 统计学参考书籍 统计模型 线性建模 统计推断 极大似然法
信息爆炸的大数据时代,统计越显重要,统计学亦已成为现代科学的重要工具之一,被广泛应用于各门学科之中,从自然科学到人文社会科学,甚至是工商业及政府的情报决策。在理性的基础上,所有的判断都源于统计学。本书是英国巴斯大学统计学教授、R包mgcy作者西蒙?N.伍德为具有数理基础的读者精心撰写的统计学参考书,涵盖理解和运用参数统计方法所需的核心知识,为数据分析构建新的方法。主要内容如下。●基本概率理论●如何用极大似然法和贝叶斯方法解决统计模型和统计推断中的问题●R语言概述●极大似然估计的大样本理论及其应用●贝叶斯计算所需的数值方法●线性模型理论及其应用
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