概率论与数理统计——基于R语言（应用型本科院校适用）

本书的特色在于其将R语言的实践应用贯穿于概率论与数理统计的各个知识点的教学中，帮助学生摆脱烦琐的数学计算，从而有更多时间深入理解概率论的抽象概念及统计学的基本原理和方法.R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在上机实验室. 值得一提的是，本书并不要求学生具备高级的R语言编程技能，只需掌握基础入门知识即可，具体内容详见本书第1章. 该章主要介绍R语言在概率论与数理统计领域常用的程序包和函数，旨在激发学生的学习兴趣,并帮助他们更好地理解相关概念和原理. 本书共10章，第1章学习本书所应该具备的R软件入门知识；第2章学习本书所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计的学习打下数据知识基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素方差分析和双因素方差分析及一元线性回归和多元线性回归的相关内容. 本书内容丰富.读者可扫描封底二维码获取配套资源，可作为应用型本科院校各专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书.

高等院校教师

目录 前言 第1章R语言入门1 1.1R的下载与安装1 1.2R语言初始步骤与基础2 1.3R语言环境17 1.4本章小结25 第2章数据的描述与可视化29 2.1数据与统计资料29 2.2各类型数据的表格法与图形法37 2.3顺序数据的整理与展示49 2.4数值型数据的整理与展示50 2.5数据的概括性度量：数值法62 2.6本章小结81 第3章随机事件与概率86 3.1随机事件86 3.2随机事件的概率94 3.3古典概型与几何概型97 3.4条件概率102 3.5事件的独立性110 3.6本章小结115 第4章随机变量及其分布119 4.1随机变量119 4.2离散型随机变量121 4.3分布函数129 4.4连续型随机变量133 4.5随机变量函数的分布144 4.6本章小结148 第5章多维随机变量及其分布151 5.1二维随机变量及其分布151 5.2随机变量的独立性160 5.3二维随机变量函数的分布164 5.4本章小结168 第6章数字特征172 6.1数学期望172 6.2方差180 6.3协方差与相关系数184 6.4矩、协方差矩阵193 6.5大数定律与中心极限定理196 6.6本章小结207 第7章数理统计的基础知识212 7.1总体与样本213 7.2 参数与统计量218 7.3抽样分布及正态总体的抽样分布222 7.4本章小结237 第8章参数估计243 8.1点估计243 8.2点估计的常用方法252 8.3区间估计264 8.4正态总体均值和方差的区间估计270 8.5单侧置信区间287 8.60-1分布比例的区间估计290 8.7本章小结293 298 9.1假设检验的基本概念298 9.2单正态总体的假设检验307 9.3双正态总体的假设检验319 9.4其他类型的假设检验333 9.5本章小结343 第10章方差分析与回归分析347 10.1单因素方差分析347 10.2双因素方差分析355 10.3一元线性回归366 10.4多元线性回归380 10.5本章小结386 附录393 附表1泊松分布概率值表393 附表2标准正态分布表396 附表3t分布表397 附表4χ2分布表398 附表5F分布表401 附表6相关系数临界值表408 参考文献409