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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
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
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- 〖伤感〗 “风急桃花也似愁,点点飞红雨。”
- 〖伤感〗 “我当二十不得意,一心愁谢如枯兰。”
- 〖伤感〗 “忍泪佯低面,含羞半敛眉。”
- 〖伤感〗 “断送一生憔悴,只销几个黄昏。”
- 〖伤感〗 “一片花飞减却春,风飘万点正愁人。”
- 〖伤感〗 “卧龙跃马终黄土,人事音书漫寂寥。”
- 〖伤感〗 “只恐双溪舴艋舟,载不动许多愁。”
- 〖伤感〗 “饮酒莫辞醉,醉多适不愁。”
- 〖伤感〗 “昨日入城市,归来泪满巾。”
- 〖伤感〗 “不信比来长下泪,开箱验取石榴裙。”
- 〖伤感〗 “骊山语罢清宵半,泪雨霖铃终不怨。”
- 〖伤感〗 “一场愁梦酒醒时,斜阳却照深深院。”
- 〖伤感〗 “把酒送春春不语。黄昏却下潇潇雨。”
- 〖伤感〗 “低花树映小妆楼,春入眉心两点愁。”
- 〖伤感〗 “昨风一吹无人会,今夜清光似往年。”
- 〖伤感〗 “自春来、惨绿愁红,芳心是事可可。”
- 〖伤感〗 “旋开旋落旋成空,白发多情人更惜。”
- 〖伤感〗 “纸灰飞作白蝴蝶,泪血染成红杜鹃。”
- 〖伤感〗 “水流花谢两无情,送尽东风过楚城。”
- 〖伤感〗 “而今灯漫挂。不是暗尘明月,那时元夜。”
- 〖伤感〗 “秋风吹到江村,正黄昏,寂寞梧桐夜雨不开门。”
- 〖伤感〗 “愁云淡淡雨潇潇。暮暮复朝朝。”
- 〖伤感〗 “金陵津渡小山楼,一宿行人自可愁。”
- 〖伤感〗 “一上高城万里愁,蒹葭杨柳似汀洲。”
- 〖伤感〗 “惊起却回头,有恨无人省。”
- 〖伤感〗 “瀚海阑干百丈冰,愁云惨淡万里凝。”
- 〖伤感〗 “春如旧。人空瘦。泪痕红浥鲛绡透。”
- 〖伤感〗 “剑外忽传收蓟北,初闻涕泪满衣裳。”
- 〖伤感〗 “晓镜但愁云鬓改,夜吟应觉月光寒。”
- 〖伤感〗 “念兰堂红烛,心长焰短,向人垂泪。”