具体描述
《概率统计与数据处理》是结合现代化教学和计算机软件应用手段及理科、工科、文科各专业的教学实际而编写的。书中涉及的内容丰富，包含了大量的实用方法，并将SAS软件与实例紧密结合，强调培养学生统计应用的实际操作能力，有很强的指导性和实用性，在方法的理论背景部分也进行了严谨的推导证明。《概率统计与数据处理》可以作为理科、工科、文科各专业的基础数学教材。
全书分五个部分：第一部分为概率论(第1章至第4章)，是后面应用部分的理论基础；第二部分为数理统计(第5章至第7章)，重点阐述了参数估计和假设检验，并介绍了方差分析与回归分析这两个实用的统计方法；第三部分为试验设计与数据处理(第8章至第9章)，介绍了主成分分析法和因子分析法、聚类分析和判别分析、正交试验设计和均匀设计；第四部分(第10章)介绍了一些基本理论和常见的几个随机过程，并着重讨论了马尔可夫链；第五部分(第11章)简单介绍了SAS统计软件。
《概率统计与数据处理》在例题和习题的选择上尽量做到涉及工程技术、生物医学、经济管理、人文科学等各领域，以便更好地适应各专业的需要。
作者简介
目录信息
第1章 随机事件及其概率 §1.1 随机事件 §1.2 随机事件的概率 §1.3 条件概率 §1.4 独立事件及其概率第2章 随机变量及其概率分布 §2.1 随机变量及其概率分布函数 §2.2 离散型随机变量的分布 §2.3 连续型随机变量及其概率密度 §2.4 随机变量函数的分布第3章 多维随机变量及其分布 §3.1 二维随机变量及其分布 §3.2 随机变量的独立性 §3.3 二维随机变量函数的分布 §3.4 条件分布第4章 随机变量的数字特征 §4.1 数学期望 §4.2 方差和矩 §4.3 协方差和相关系数 §4.4 大数定律与中心极限定理第5章 统计估值 §5.1 数理统计的基本概念 §5.2 参数的点估计 §5.3 参数的区间估计第6章 假设检验 §6.1 参数假设检验概述 §6.2 正态总体参数的假设检验 §6.3 非正态总体参数的假设检验 §6.4 总体分布的假设检验第7章 方差分析与回归分析 §7.1 单因素试验的方差分析 §7.2 双因素试验的方差分析 §7.3 一元线性回归分析 §7.4 多元线性回归分析第8章 多指标统计分析 §8.1 主成分分析法 §8.2 因子分析法 §8.3 聚类分析 §8.4 判别分析第9章 试验设计 §9.1 正交试验设计 §9.2 均匀设计第10章 随机过程概论 §10.1 随机过程的概念 §10.2 随机过程的分布函数族和数字特征 §10.3 随机过程的基本类型 §10.4马尔可夫链第11章 SAS统计分析软件入门 §11.1 SAS视窗操作 §11.2 SAS语言基础 §11.3 SAS常用统计程序及含义表附表习题参考答案参考文献
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