第1章 统计数据的表示

1.1统计数据的分类及特征

1.1.1概述

1.1.2统计数据的分类

1.1.3统计数据的数字特征

1.1.4 R语言简介

1.2单变量数据

1.2.1基本运算与常用函数

1.2.2向量赋值

1.2.3产生有规律的数列

1.2.4向量运算

1.3多维数组和矩阵

1.3.1创建矩阵

1.3.2矩阵的运算

1.3.3矩阵的分解

1.3.4矩阵的行、列之和与平均

1.3.5矩阵合并

1.4 R中读取Excel文件

习题1

第2章 概率分布与随机抽样

2.1随机变量与R中的内嵌分布

2.1.1随机变量

2.1.2常见分布函数的R表示

2.1.3 plot（）函数

2.2常见离散型分布

2.2.1二项分布

2.2.2多项分布

2.2.3几何分布

2.2.4负二项分布

2.2.5超几何分布

2.2.6泊松分布

2.3常见连续型分布

2.3.1均匀分布

2.3.2正态分布

2.3.3指数分布

2.3.4 Γ分布

2.3.5 x 2分布

2.3.6 β分布

2.3.7 t分布

2.3.8 F分布

2.3.9韦布尔分布

2.4随机抽样

习题2

第3章 描述性统计

3.1描述性统计量

3.1.1样本的基本特征

3.1.2分散程度的度量

3.1.3分布形状的度量

3.2数据的标准化处理

3.3频率分布与统计图

3.3.1五数概括与箱线图

3.3.2茎叶图

3.3.3直方图

3.3.4经验分布函数图

3.3.5条形图

3.3.6饼图

3.4定性变量的描述性统计

3.4.1单因素分析

3.4.2两因素分析

3.4.3三因素分析

习题3

第4章 函数结构与随机数

4.1构造概率分布

4.1.1 R函数定义

4.1.2次序统计量的分布

4.1.3最大值和最小值分布

4.1.4混合分布

4.1.5其他分布

4.2随机数的产生及应用

4.2.1随机数的产生

4.2.2随机数的应用（Monte-Carlo方法）

4.3程序控制结构

4.3.1 if结构

4.3.2 for循环

4.3.3 while循环

4.3.4 repeat循环

习题4

第5章 参数估计

5.1统计量及其抽样分布

5.1.1常用统计量

5.1.2正态总体下的抽样分布

5.1.3指数分布总体下的抽样分布

5.1.4 Γ分布总体下的抽样分布

5.1.5均匀分布下的抽样分布

5.2总体参数的点估计

5.2.1矩估计

5.2.2最大似然估计

5.3点估计的评价标准

习题5

第6章 区间估计

6.1枢轴量

6.2正态总体参数的区间估计

6.2.1单正态总体均值的区间估计

6.2.2单正态总体方差的区间估计

6.2.3两正态总体均值之差的区间估计

6.2.4两正态总体方差之比的区间估计

6.3指数分布下的区间估计

6.3.1完全样本情形

6.3.2截尾样本情形

6.4非正态总体均值的大样本区间估计

6.4.1单个非正态总体的均值的置信区间

6.4.2两个非正态总体的均值之差的置信区间

6.5样本容量的确定

6.5.1总体均值估计的必要样本容量

6.5.2总体成数估计的必要样本容量

习题6

第7章 假设检验

7.1假设检验的基本思想和概念

7.1.1假设检验的基本思想

7.1.2拒绝域

7.1.3两类错误

7.2单样本正态总体的假设检验

7.2.1总体均值的假设检验

7.2.2总体方差的假设检验

7.3两个样本平均数差异的假设检验

7.3.1两独立样本平均数差异的假设检验

7.3.2两配对样本平均数的差异显著性检验

7.4样本频率的假设检验

7.4.1单个样本频率的假设检验

7.4.2两个样本频率的假设检验

7.5改进的QQ图

7.5.1正态QQ图

7.5.2非正态分布的QQ图

习题7

第8章 方差分析

8.1因子与数据框

8.1.1因子

8.1.2数据框

8.2单因素方差分析

8.2.1数学模型

8.2.2方差齐性检验

8.2.3均值多重比较

8.3双因素方差分析

8.3.1无交互影响的双因素方差分析

8.3.2有交互影响的双因素方差分析

习题8

第9章 相关分析

9.1单相关分析

9.1.1相关分析的基本概念

9.1.2相关系数

9.1.3相关性检验

9.2多元相关分析

9.2.1相关系数矩阵

9.2.2相关系数矩阵的检验

9.3典型相关分析

9.3.1典型相关分析的原理及方法

9.3.2样本典型相关分析

9.3.3典型相关检验

习题9

第10章 回归分析

10.1一元线性回归

10.1.1一元线性回归模型

10.1.2回归系数的置信区间

10.1.3一元线性回归模型的统计检验

10.1.4一元线性回归的预测

10.2多元线性回归

10.2.1多元线性回归方程及基本假定

10.2.2参数的最小二乘估计及其性质

10.2.3总体回归方程的显著性检验

10.2.4多元线性回归的预测

10.3自变量的选择与逐步回归

10.3.1自变量选择对估计和预测的影响

10.3.2自变量的选择准则

10.3.3逐步回归

10.4曲线回归与残差分析

10.4.1曲线回归

10.4.2残差分析

10.5岭回归

10.5.1复共线性

10.5.2岭估计及其性质

10.5.3岭迹分析与岭参数选择

10.5.4广义岭回归

习题10

第11章 非参数统计简介

11.1秩统计量

11.2位置参数的符号检验

11.2.1单样本符号检验

11.2.2配对样本的符号检验

11.2.3单样本Wilcoxon符号秩检验

11.2.4两样本配对W ilcoxon检验

11.2.5非配对样本秩和检验

11.3总体分布函数的检验

11.3.1 Pearson拟合优度检验

11.3.2双样本分布的检验

11.3.3 Kolmogorov-Smirnov检验

11.4非参数回归简介

11.4.1非参数回归模型与核函数

11.4.2核估计方法

11.4.3常用非参数回归函数包

11.4.4核估计的大样本性质

习题11

第12章 试验设计

12.1试验设计的基本概念

12.2正交试验设计

12.2.1正交试验设计的基本原理

12.2.2正交试验设计的基本步骤

12.2.3正交试验设计的方差分析

12.3均匀试验设计

12.3.1均匀试验设计表

12.3.2均匀试验设计的步骤与结果分析

12.4混料试验设计

12.4.1混料规范多项式

12.4.2单纯形格子设计

12.4.3单纯形中心设计

习题12

附录1常用正交试验设计表

附录2常用均匀试验设计表

附录3绘图函数命令

参考文献