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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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
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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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- 《浪淘沙》
- 〖孤独〗 “世事茫茫难自料,春愁黯黯独成眠。”
- 〖孤独〗 “一枝红杏出墙头,墙外行人正独愁。”
- 〖孤独〗 “雨暗残灯棋散后,酒醒孤枕雁来初。”
- 〖孤独〗 “鸿雁在云鱼在水。惆怅此情难寄。”
- 〖孤独〗 “看蓬门秋草,年年破巷,疏窗细雨,夜夜孤灯。”
- 〖孤独〗 “空自觉、围羞带减,影怯灯孤。”
- 〖闺怨〗 “人生若只如初见,何事秋风悲画扇。”
- 〖闺怨〗 “寂寞空庭春欲晚,梨花满地不开门。”
- 〖闺怨〗 “柳庭风静人眠昼,昼眠人静风庭柳。”
- 〖闺怨〗 “红颜未老恩先断,斜倚薰笼坐到明。”
- 〖闺怨〗 “天阶夜色凉如水,卧看牵牛织女星。”
- 〖闺怨〗 “白头宫女在,闲坐说玄宗。”
- 〖闺怨〗 “含情欲说宫中事,鹦鹉前头不敢言。”
- 〖闺怨〗 “揉蓝衫子杏黄裙,独倚玉阑无语点檀唇。”
- 〖闺怨〗 “庭院深深深几许,杨柳堆烟,帘幕无重数。”
- 〖闺怨〗 “过尽千帆皆不是,斜晖脉脉水悠悠。”
- 〖闺怨〗 “细雨梦回鸡塞远,小楼吹彻玉笙寒。”
- 〖闺怨〗 “伫立伤神。无奈轻寒著摸人。”
- 〖闺怨〗 “冰簟银床梦不成,碧天如水夜云轻。”
- 〖闺怨〗 “赏心乐事共谁论?花下销魂,月下销魂。”
- 〖闺怨〗 “影孤怜夜永。永夜怜孤影。”
- 〖闺怨〗 “纱窗日落渐黄昏,金屋无人见泪痕。”
- 〖闺怨〗 “紫燕一双娇语碎,翠屏十二晚峰齐,梦魂消散醉空闺。”
- 〖闺怨〗 “回廊四合掩寂寞,碧鹦鹉对红蔷薇。”
- 〖闺怨〗 “满地黄花堆积。憔悴损,如今有谁堪摘?”
- 〖闺怨〗 “寂寞深闺,柔肠一寸愁千缕。”
- 〖闺怨〗 “宿空房,秋夜长,夜长无寐天不明。”
- 〖闺怨〗 “行坐深闺里。懒更妆梳,自知新来憔悴。”
- 〖闺怨〗 “困花压蕊丝丝雨,不堪只共愁人语。”
- 〖闺怨〗 “人去空流水,花飞半掩门。”