第 0 章 緒論 …………………………………………………………………………………10.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介 …………………………………………………………………………………10.2 統(tǒng)計(jì)原則 …………………………………………………………………………………20.3 獲取數(shù)據(jù)的方法…………………………………………………………………………………3第 1 章 抽樣分布…………………………………………………………………………………51.1 隨機(jī)樣本 …………………………………………………………………………………51.2 直方圖和箱線圖…………………………………………………………………………………7第 0 章 緒論 …………………………………………………………………………………10.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介 …………………………………………………………………………………10.2 統(tǒng)計(jì)原則 …………………………………………………………………………………20.3 獲取數(shù)據(jù)的方法…………………………………………………………………………………3第 1 章 抽樣分布…………………………………………………………………………………51.1 隨機(jī)樣本 …………………………………………………………………………………51.2 直方圖和箱線圖…………………………………………………………………………………71.3 抽樣分布 …………………………………………………………………………………121.4 Python 在抽樣分布中的應(yīng)用 …………………………………………………………………………………23第 2 章 參數(shù)估計(jì) …………………………………………………………………………………452.1 矩估計(jì)…………………………………………………………………………………452.2 *大似然估計(jì) …………………………………………………………………………………482.3 估計(jì)量的評(píng)選標(biāo)準(zhǔn) …………………………………………………………………………………542.4 單個(gè)正態(tài)總體均值的置信區(qū)間………………………………………………………………………………… 572.5 兩個(gè)正態(tài)總體均值的置信區(qū)間 …………………………………………………………………………………612.6 單個(gè)正態(tài)總體方差的置信區(qū)間 …………………………………………………………………………………632.7 兩個(gè)正態(tài)總體方差的置信區(qū)間………………………………………………………………………………… 642.8 單側(cè)置信區(qū)間………………………………………………………………………………… 652.9 (0-1)分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)…………………………………………………………………………………682.10 Python 在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用 …………………………………………………………………………………69第 3 章 假設(shè)檢驗(yàn)…………………………………………………………………………………843.1 假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 ………………………………………………………………………………… 843.2 單個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn) ………………………………………………………………………………… 883.3 兩個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)…………………………………………………………………………………913.4 單個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn) …………………………………………………………………………………953.5 兩個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn) …………………………………………………………………………………973.6 分布擬合檢驗(yàn)………………………………………………………………………993.7 假設(shè)檢驗(yàn)問題的 p 檢驗(yàn)法……………………………………………………1033.8 Python 在假設(shè)檢驗(yàn)中的應(yīng)用……………………………………………………107第 4 章 方差分析……………………………………………………1224.1 單因素試驗(yàn)方差分析……………………………………………………1224.2 雙因素試驗(yàn)方差分析……………………………………………………1294.3 Python 在方差分析中的應(yīng)用……………………………………………………135第 5 章 回歸分析……………………………………………………1445.1 一元線性回歸分析……………………………………………………1445.2 多元線性回歸分析……………………………………………………1555.3 Python 在回歸分析中的應(yīng)用……………………………………………………159附表 1 幾種常見的概率分布表……………………………………………………171附表 2 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表……………………………………………………172附表 3 卡方分布表……………………………………………………174附表 4 t 分布表……………………………………………………176附表 5 F 分布表……………………………………………………178習(xí)題講解……………………………………………………184參考文獻(xiàn)……………………………………………………206