统计学-基于R的应用
本书目录
第 1 章 通过来学统计很容易
1.1统计是什么? 学统计需要什么?
1.2r 不仅是一款软件, 而且是一种文化
习 题
第 2 章 数据及其模式
2.1数据形式、变量
2.2用图形描述变量的分布
2.3用数字描述变量的分布
2.4密度曲线和正态分布
习 题
第 3 章 从数据中发现关系
3.1使用散点图探索数据
3.2相 关
3.3简单线性最小二乘回归
3.4关于相关和回归的注意点
3.5二维列联表的初等分析
习 题
第 4 章 通过实验及抽样获得数据
4.1关于数据
4.2实验设计
4.3抽样设计及推断
习 题
第 5 章 概率: 随机性的度量
5.1随机性及概率模型
5.2随机变量
5.3基本概率计算
习 题
第 6 章 抽样分布
6.1频数和频率
6.2 样本均值
习 题
第 7 章 统计推断: 估计
7.1正态总体均值的置信区间估计
7.2比例的置信区间
7.3对置信区间的常见误解
习 题
第 8 章 统计推断: 显著性检验
8.1正态总体均值的显著性检验
8.2对总体比例的显著性检验
8.3关于中位数的非参数检验
8.4合理使用还是滥用检验
8.5检验的势和决策
习 题
第 9 章 二维列联表和拟合优度的卡方检验
9.1二维列联表推断
9.2拟合优度检验
习 题
第 10 章 对简单线性回归的推断
10.1简单线性模型
10.2简单线性模型参数的推断
习 题
第 11 章 经典多元线性回归
11.1模型和拟合
11.2变换及逐步回归
11.3自变量包括分类变量的回归
11.4关于经典回归的一些说明
11.5logistic 回归和probit 回归
习 题
第 12 章 机器学习方法的分类及回归
12.1机器学习方法简介
12.2分 类
12.3回 归
习 题
附录 练习: 熟练使用 r 软件
参考文献
· · · · · · (收起)