人教版高三数学概率与统计目录
封面/前言/目录
第一章 随机变量与随机向量
1.1 随机变量的基本概念
1.2 随机变量的分布函数
1.3 连续型随机变量及其密度函数
1.4 连续型随机变量的数学期望与方差
1.4.1连续型随机变量的数学期望
1.4.2连续型随机变量的方差
1.5 二维随机变量
1.6 随机向量函数的数学期望
1.7 二维随机变量的数字特征
1.8 二维正态分布
1.9 由正态分布随机变量导出的分布
阅读材料三门问题
总结与提高
复习题一
第二章 参数估计
2.1 最大似然估计的原理与方法
2.2 矩估计的原理与方法
2.3 估计量的评价与比较
阅读材料估计量的均方误差
总结与捉高
复习题二
第三章 假设检验
3.1 零假设、p值和拒绝域
3.2 正态分布总体的假设检验
3.2.1单个正态总体均值的检验
3.2.2两个正态总体均值的检验
3.3 拟合优度检验
3.3.1分布列的检验
3.3.2分布数的检验
阅读材料与拟合优度检验有关的故事
总结与提高
复习题三
第四章 线性回归模型简介
4.1 均方误差与线性回归模型
4.2 线性回归模型的应用
4.3 线性回归模型的参数检验
阅读材料相关关系与线性回归模型
总结与提高
复习题四
附录A 常用统计表
表A-1 X2分布的上分位数表
表A-2 t分布的上分位数表
表A-3 标准正态分布函数表
附录B R语言简介
B.1 用户界面简介
B.2 常用命令简介
B.3 密度函数、分布函数和随机数生成函数
B.4 数据框与线性回归模型
第一章 随机变量与随机向量
1.1 随机变量的基本概念
1.2 随机变量的分布函数
1.3 连续型随机变量及其密度函数
1.4 连续型随机变量的数学期望与方差
1.4.1连续型随机变量的数学期望
1.4.2连续型随机变量的方差
1.5 二维随机变量
1.6 随机向量函数的数学期望
1.7 二维随机变量的数字特征
1.8 二维正态分布
1.9 由正态分布随机变量导出的分布
阅读材料三门问题
总结与提高
复习题一
第二章 参数估计
2.1 最大似然估计的原理与方法
2.2 矩估计的原理与方法
2.3 估计量的评价与比较
阅读材料估计量的均方误差
总结与捉高
复习题二
第三章 假设检验
3.1 零假设、p值和拒绝域
3.2 正态分布总体的假设检验
3.2.1单个正态总体均值的检验
3.2.2两个正态总体均值的检验
3.3 拟合优度检验
3.3.1分布列的检验
3.3.2分布数的检验
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复习题三
第四章 线性回归模型简介
4.1 均方误差与线性回归模型
4.2 线性回归模型的应用
4.3 线性回归模型的参数检验
阅读材料相关关系与线性回归模型
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复习题四
附录A 常用统计表
表A-1 X2分布的上分位数表
表A-2 t分布的上分位数表
表A-3 标准正态分布函数表
附录B R语言简介
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B.2 常用命令简介
B.3 密度函数、分布函数和随机数生成函数
B.4 数据框与线性回归模型
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- 《玉楼春·春恨》
- 《蝶恋花》
- 〖伤感〗 “花无人戴,酒无人劝,醉也无人管。”
- 〖伤感〗 “沧海月明珠有泪,蓝田日暖玉生烟。”
- 〖伤感〗 “寻寻觅觅,冷冷清清,凄凄惨惨戚戚。”
- 〖伤感〗 “伤心桥下春波绿,曾是惊鸿照影来。”
- 〖伤感〗 “力拔山兮气盖世。时不利兮骓不逝。”
- 〖伤感〗 “商女不知亡国恨,隔江犹唱后庭花。”
- 〖伤感〗 “花间一壶酒,独酌无相亲。”
- 〖伤感〗 “红泪偷垂,满眼春风百事非。”
- 〖伤感〗 “风淅淅,雨纤纤。难怪春愁细细添。”
- 〖伤感〗 “平生不下泪,于此泣无穷。”
- 〖伤感〗 “似花还似非花,也无人惜从教坠。”
- 〖伤感〗 “无言独上西楼,月如钩。寂寞梧桐深院锁清秋。”
- 〖伤感〗 “世情薄,人情恶,雨送黄昏花易落。”
- 〖伤感〗 “多情却被无情恼,今夜还如昨夜长。”
- 〖伤感〗 “依旧,依旧,人与绿杨俱瘦。”
- 〖伤感〗 “人世几回伤往事,山形依旧枕寒流。”
- 〖伤感〗 “青鸟不传云外信,丁香空结雨中愁。”
- 〖伤感〗 “桃花洞,瑶台梦,一片春愁谁与共?”
- 〖伤感〗 “不道愁人不喜听。空阶滴到明。”
- 〖伤感〗 “杜诗韩笔愁来读,似倩麻姑痒处搔。”
- 〖伤感〗 “立尽黄昏泪几行,一片鸦啼月。”
- 〖伤感〗 “明月,明月,胡笳一声愁绝。”
- 〖伤感〗 “断肠片片飞红,都无人管,倩谁唤、流莺声住。”
- 〖伤感〗 “情似游丝,人如飞絮。泪珠阁定空相觑。”
- 〖伤感〗 “恨萧萧、无情风雨,夜来揉损琼肌。”
- 〖伤感〗 “坠粉飘香,日日唤愁生。”
- 〖伤感〗 “天上人间何处去,旧欢新梦觉来时,黄昏微雨画帘垂。”
- 〖伤感〗 “燕子归来愁不语。旧巢无觅处。”
- 〖伤感〗 “恼乱横波秋一寸。斜阳只与黄昏近。”
- 〖伤感〗 “不剪春衫愁意态。过收灯、有些寒在。”