包邮MATLAB概率与数理统计分析

前言第1章 MATLAB的数据基础1.1 MATLAB的主要功能1.1.1 MATLAB简介1.1.2 MATLAB的数据及数值分析1.1.3 MATLAB矩阵的建立及基本操作1.1.4 符号运算1.1.5 MATLAB的绘图功能1.1.6 MATLAB数据类型及输出输入1.2 MATLAB的程序编制1.2.1 关系及逻辑运算1.2.2 M函数文件1.2.3 M文件1.2.4 程序控制语句1.2.5 编程要点第2章 概率与数理统计基本概念2.1 随机事件及其概率2.1.1 随机事件2.1.2 概率2.1.3 排列与组合2.1.4 古典概率2.2 事件及运算2.3 条件概率与事件的独立性2.3.1 条件概率2.3.2 乘法公式2.3.3 独立性2.4 概率空间2.4.1 基本概念2.4.2 概率空间2.5 总体样本2.5.1 总体与样本的基础2.5.2 分布定理2.6 统计量与抽样分布2.6.1 统计量2.6.2 经验分布函数2.6.3 x2分布2.6.4 t分布2.6.5 F分布2.6.6 超几何分布2.6.7 正态分布2.6.8 正态总体的样本均值与样本方差的分布2.6.9 概率密度函数对比——直方图估计法2.7 统计检验2.7.1 统计检验的基本原理2.7.2 异常值检验2.7.3 方差检验2.7.4 分布拟合检验第3章多维随机变量3.1.二维随机变量3.1.1 二维随机变量的定义3.1.2 离散型随机向量3.1.3 连续型随机向量3.1.4 随机向量的均匀分布3.2 随机向量的分布3.2.1 边缘分布3.2.2 条件分布3.2.3 二维正态分布3.3 随机向量函数的分布3.3.1 二维随机向量函数的概念3.3.2 函数分布3.4 二维随机向量的数字特征3.4.1 数学期望3.4.2 边缘分布的期望与方差3.4.3 协方差3.4.4 相关系数3.4.5 矩与协方差矩阵3.5 大数定律与中心极限定理3.5.1 切比雪夫不等式3.5.2 大数定律3.5.3 中心极限定理第4章 统计估计及统计特征4.1 统计图的绘制4.1.1 盒状图4.1.2 分布图4.1.3 散度图4.2 变量分布估计4.2.1 频率分布表与频率直方图4.2.2 五数概括与盒状图4.3 参数的点估计4.3.1 矩估计法4.3.2 极大似然估计法4.3.3 估计量的性能分析4.4 区间估计4.4.1 区间估计的概念4.4.2 单正态总体参数的区间估计4.4.3 单侧置信区间4.5 概率分布的统计特征4.5.1 概率密度和累积分布密度4.5.2 概率分布的均值和方差第5章 统计检验方法——假设检验5.1 假设检验概述5.1.1 假设检验的逻辑5.1.2 假设检验的步骤5.1.3 检验的P值5.1.4 假设检验错误与势函数5.1.5 假设检验与区间估计的关系5.2 单正态总体的假设检验5.2.1 总体均值的检验5.2.2 总体Ⅳ(u,o2)方差o2的检验5.3 两正态总体参数的假设检验5.3.1 方差未知但相等时两个正态总体均值的检验5.3.2 两个正态总体方差齐性(相等)的检验5.4 非正态总体参数的假设检验5.5 变量分布形态的检验5.5.1 X2拟合优度检验5.5.2 KuIMOROPOB-CMnPHOB检验5.5.3 正态性检验5.5.4 符号检验法5.5.5 秩和检验法第6章 方差分析及曲线拟合6.1 方差分析的相关概念6.1.1 基本概念6.1.2 方差分析的必要性6.1.3 方差分析的基本思想6.2 单因素方差分析6.2.1 单因素统计模型及检验方法6.2.2 效应与误差方差的估计6.2.3 重复数相同的方差分析6.2.4 多重比较6.2.5 方差齐性检验6.3 双因素方差分析6.3.1 双因素无重复实验的方差分析6.3.2 双因素重复实验的方差分析6.3.3 多因素方差分析6.4 数据曲线拟合6.4.1 多项式拟合6.4.2 连分式展开及连分式的有理近似6.4.3 有理式拟合6.4.4 函数线性组合的曲线拟合方法6.4.5 *小二乘曲线拟合6.5 二次响应曲面模型第7章 回归分析7.1 一元线性回归分析7.1.1 一元线性回归分析的基本定义7.1.2 未知参数估计7.1.3 回归方程的显著性检验7.1.4 利用回归方程进行预测 7.1.5 一元非线性回归模型7.2 多元线性回归分析7.2.1 多元线性回归分析的基本定义7.2.2 矩阵表示法7.2.3 未知参数估计7.2.4 误差方差a2的估计7.2.5 有关的统计推断7.3 偏*小二乘回归分析7.3.1 偏*小二乘回归方法的数据结构与建模思想7.3.2 偏*小二乘回归方法的算法步骤7.3.3 偏*小二乘回归方法的辅助分析第8章 多元统计分析8.1 引言8.2 因素分析8.2.1 因素分析的理论介绍