基于R的应用统计

第1章 导论
1．1 什么是统计学
1．2 统计的产生与发展
1．3 大数据统计
思考题

第2章 R语言基础
2．1 R的数学计算
2．2 向量及其运算
2．3 矩阵及其运算
2．4 数据类型
2．5 数据结构
2．6 对象及其属性
2．7 读写数据文件
2．8 基本作图
2．9 R编程和创建函数
本章小节、练习题

第3章 总体与样本
3．1 总体与参数
3．2 样本与统计量
3．3 变量与数据
3．4 数据收集与误差
本章小节、思考题与练习题

第4章 数据整理与展示
4．1 数据的预处理
4．2 定性数据的图表展示
4．3 定量数据的图表展示
本章小结、思考题与练习题

第5章 数据的统计特征
5．1 数据集中趋势的度量
5．2 数据离散趋势的度量
5．3 数据分布形态的度量
5．4 切比雪夫不等式和经验法则
本章小结、思考题与练习题

第6章 统计量与抽样分布
6．1 常用的统计分布
6．2 样本均值的抽样分布与中心极限定理
6．3 样本比例的抽样分布
6．4 样本方差的抽样分布
本章小结、思考题与练习题

第7章 参数估计
7．1 参数的点估计
7．2 估计量的判别
7．3 参数的区间估计
本章小节、思考题与练习题

第8章 假设检验
8．1 假设检验的基本问题
8．2 一个总体参数的检验
8．3 两个总体参数的检验
本章小节、思考题与练习题

第9章 方差分析
9．1 方差分析概述
9．2 单因素方差分析
9．3 双因素方差分析
本章小节、思考题与练习题

第10章 一元线性回归分析
10．1 变量间的关系
10．2 相关分析
10．3 线性回归分析基本问题
10．4 一元线性回归中的参数估计
10．5 线性回归中的假设检验
10．6 回归模型的诊断
10．7 利用回归模型进行预测
本章小节、思考题与练习题

第11章 多元线性回归分析
11．1 多元回归模型及其基本假定
11．2 多元回归模型的参数估计
11．3 多元回归模型的显著性检验
11．4 多元回归模型的诊断
11．5 多元回归模型的R实现
本章小节、思考题与练习题

第12章 非参数统计
12．1 非参数统计简介
12．2 分布的检验
12．3 符号检验
12．4 秩的位置和相关性检验
12．5 列联分析
本章小节、思考题与练习题
参考文献