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数理统计与数据分析第三版答案
第一章简介
1.1概述
本章主要介绍了数理统计与数据分析的基本概念和作用。
数理统计是对数据进行收集、整理和分析的方法,数据分析则
是从数据中提取有用的信息和结论。
1.2数理统计的基本概念与分析步骤
数理统计的基本概念包括总体、样本、参数和统计量等。
分析步骤包括收集数据、描述性统计、概率分布、参数估计和
假设检验等。
1.3数据分析的基本方法
数据分析的基本方法包括描述统计和推断统计。描述统计
主要是对数据的总体特征进行描述,推断统计则是通过样本数
据对总体进行推断。
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第二章概率分布
2.1离散型随机变量
离散型随机变量是在有限个或可列无限个数值中取值的随
机变量。本节介绍了离散型随机变量的概率质量函数、分布函
数、期望和方差等。
2.2连续型随机变量
连续型随机变量是在某个区间内取值的随机变量。本节介
绍了连续型随机变量的概率密度函数、分布函数、期望和方差
等。
第三章参数估计
3.1点估计
点估计是用样本数据估计总体参数的方法。本节介绍了点
估计的基本原理和常用的点估计方法,包括最大似然估计和矩
估计。
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3.2区间估计
区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。本节介绍
了区间估计的基本原理和常用的区间估计方法,包括置信区间
和预测区间。
第四章假设检验
4.1基本概念
假设检验是用样本数据对总体参数的假设进行检验的方法。
本节介绍了假设检验的基本概念,包括原假设、备择假设、显
著性水平和拒绝域等。
4.2单样本均值检验
单样本均值检验是对总体均值是否等于某个给定值进行检
验的方法。本节介绍了单样本均值检验的假设检验步骤和常用
的检验方法,包括正态总体和非正态总体的检验。
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第五章方差分析
5.1单因素方差分析
单因素方差分析是对一个因素的影响进行分析的方法。本
节介绍了单因素方差分析的基本原理和常用的分析方法,包括
单因素方差分析的假设检验和效应大小的度量。
5.2多因素方差分析
多因素方差分析是对多个因素的交互作用进行分析的方法。
本节介绍了多因素方差分析的基本原理和常用的分析方法,包
括双因素方差分析和三因素方差分析。
第六章相关与回归分析
6.1相关分析
相关分析是用于分析两个变量之间关系的方法。本节介绍
了相关系数的计算方法和解释,包括Pearson相关系数和
Spearman相关系数。
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6.2简单线性回归分析
简单线性回归分析是用于分析一个自变量与一个因变量之
间关系的方法。本节介绍了简单线性回归模型的建立和参数估
计,以及模型拟合程度的评估。
6.3多元回归分析
多元回归分析是用于分析多个自变量与一个因变量之间关
系的方法。本节介绍了多元线性回归模型的建立和参数估计,
以及模型选择和诊断。
第七章非参数统计方法
7.1秩和检验
秩和检验是一种非参数的假设检验方法,适用于样本容量
较小或总体分布未知的情况。本节介绍了Wilcoxon秩和检验
和Mann-WhitneyU检验等方法。
7.2秩和相关分析
秩和相关分析是一种用于分析非连续型变量之间关系的方
法。本节介绍了Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数
的计算和解释。
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