概率论与数理统计：基于R语言 2025 chm pdf kindle rb azw3 下载 115盘

《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。　　《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在实验室教学。但是需要指明的一点是，《概率论与数理统计：基于R语言》并不要求学生具备高水平的R软件编程能力，而只需要掌握R软件相关的入门知识即可，相关内容见《概率论与数理统计：基于R语言》的第1章。第1章中R软件的实现部分主要是针对R软件中概率论与数理统计学科常用程序包及函数的介绍与学习，主要目的是增加学生对概率统计学习的兴趣，同时帮助学生更好地理解概念和原理。　　《概率论与数理统计：基于R语言》一共分为10章，其中：第1章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的R软件入门知识；第2章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计知识的学习打下数据基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素和双因素方差分析及一元和多元回归分析的相关内容。

第一章 随机事件和概率

第一节 随机事件及其运算

第二节 随机事件的概率及其性质

第三节 条件概率、乘法公式、全概率公式与贝叶斯公式

第四节 相互独立的随机事件与独立试验概型

本章小结

习题一

第二章 随机变量及其分布

第一节 随机变量及其分布函数

第二节 离散型随机变量

第三节 连续型随机变量

第四节 多维随机变量及其独立性

第五节 随机变量函数的分布

本章小结

习题二

第三章 随机变量的数字特征和特征函数

第一节 随机变量的数学期望

第二节 随机变量的方差、协方差与相关系数

第三节 随机变量的特征函数

本章小结

习题三

第四章 大数定律和中心极限定理

第一节 大数定律

第二节 中心极限定理

本章小结

习题四

第五章 数理统计的基本概念

第一节 总体与样本

第二节 统计量与样本矩

第三节 抽样分布

本章小结

习题五

第六章 参数估计

第一节 参数的点估计

第二节 点估计量的优良标准

第三节 参数的区间估计

本章小结

习题六

第七章 假设检验

第一节 假设检验的基本概念

第二节 单个正态总体下参数的检验

第三节 两个正态总体下参数的比较检验

第四节 非正态总体下的大样本参数检验

本章小结

习题七

第八章 非参数统计推断

第九章 回归分析

补充习题

附录一 习题参考答案及提示

附录二 补充习题参考答案及提示

附录三 关于上、下、双侧分位数

附录四 统计用表

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书籍介绍

《概率论与数理统计：基于R语言》的特色在于，通过《概率论与数理统计：基于R语言》，可以将R软件的实践融入概率论与数理统计课程几乎每一个知识点的教学中，让学生从繁杂的数学计算中解脱出来，从而能有更多的时间去理解概率论中抽象概念的实际意义及统计学中统计方法的基本原理和思想。　　《概率论与数理统计：基于R语言》中R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在实验室教学。但是需要指明的一点是，《概率论与数理统计：基于R语言》并不要求学生具备高水平的R软件编程能力，而只需要掌握R软件相关的入门知识即可，相关内容见《概率论与数理统计：基于R语言》的第1章。第1章中R软件的实现部分主要是针对R软件中概率论与数理统计学科常用程序包及函数的介绍与学习，主要目的是增加学生对概率统计学习的兴趣，同时帮助学生更好地理解概念和原理。　　《概率论与数理统计：基于R语言》一共分为10章，其中：第1章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的R软件入门知识；第2章学习《概率论与数理统计：基于R语言》所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计知识的学习打下数据基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素和双因素方差分析及一元和多元回归分析的相关内容。