統(tǒng)計學（第5版）

目 錄
第1章數據與R語言
1.1數據與統(tǒng)計學
1.1.1統(tǒng)計學與數據分析
1.1.2數據分析方法和工具
1.1.3數據及其來源
1.2 R語言的初步使用
1.2.1 R軟件的下載與安裝
1.2.2對象賦值與運行
1.2.3編寫代碼腳本
1.2.4查看幫助文件
1.2.5包的安裝與加載
1.2.6數據讀取和保存
習題
第2章 數據處理和繪圖基礎
2.1 R的數據類型及其操作
2.1.1 向量、矩陣和數組
2.1.2 數據框
2.1.3 因子和列表
2.2 數據抽樣和篩選
2.2.1 數據抽樣
2.2.2 數據篩選
2.2.3 生成隨機數
2.3 數據類型的轉換
2.3.1 變量轉換成向量
2.3.2 數據框轉換成矩陣
2.3.3 短格式轉化成長格式
2.4 生成頻數表
2.4.1 類別數據頻數表
2.4.2 數值數據類別化
2.5 R語言繪圖基礎
2.5.1 基本繪圖函數
2.5.2 圖形控制和頁面布局
2.5.3 圖形配色
習題
第3章 數據可視化
3.1 類別數據可視化
3.1.1 條形圖及其變種
3.1.2 餅圖及其變種
3.2 數據分布可視化
3.2.1 直方圖與核密度圖
3.2.2 箱線圖和小提琴圖
3.2.3 莖葉圖
3.3 變量間關系可視化
3.3.1 散點圖
3.3.2 散點圖矩陣和相關系數矩陣
3.3.3 3D散點圖和氣泡圖
3.4 樣本相似性可視化
3.4.1 輪廓圖
3.4.2 雷達圖
3.4.3 星圖
3.5 時間序列可視化
3.5.1 折線圖
3.5.2 面積圖
3.6 可視化的注意事項
3.6.1 圖形元素
3.6.2 坐標軸刻度起點
3.6.3 圖形比例
3.6.4 3D圖形
習題
第4章 數據的描述統(tǒng)計量
4.1 描述水平的統(tǒng)計量
4.1.1 平均數
4.1.2 分位數
4.1.3 眾數
4.2 描述差異的統(tǒng)計量
4.2.1 極差和四分位差
4.2.2 方差和標準差
4.2.3 變異系數
4.3 描述分布形狀的統(tǒng)計量
4.3.1 偏度系數
4.3.2 峰度系數
4.4 數據標準化
4.4.1 標準分數
4.4.2 極值標準化
4.5 數據的綜合描述
4.5.1 幾個常用的 R 函數
4.5.2 一個綜合描述的例子
習題
第5章 隨機變量的概率分布
5.1 什么是概率
5.2 隨機變量的概率分布
5.2.1 隨機變量及其概括性度量
5.2.2 隨機變量的概率分布
5.2.3 其他幾個重要的統(tǒng)計分布
5.3 樣本統(tǒng)計量的概率分布
5.3.1 統(tǒng)計量及其分布
5.3.2 樣本均值的抽樣分布
5.3.3 樣本方差的抽樣分布
5.3.4 樣本比例的抽樣分布
5.3.5 統(tǒng)計量的標準誤
習題
第 6章 參數估計
6.1 參數估計的原理
6.1.1 點估計與區(qū)間估計
6.1.2 評量估計量的標準
6.2 總體均值的區(qū)間估計
6.2.1 一個總體均值的估計
6.2.2 兩個總體均值差的估計
6.3 總體比例的區(qū)間估計
6.3.1 一個總體比例的估計
6.3.2 兩個總體比例差的估計
6.4 總體方差的區(qū)間估計
6.4.1 一個總體方差的估計
6.4.2 兩個總體方差比的估計
習題
第7章 假設檢驗
7.1 假設檢驗的原理
7.1.1 提出假設
7.1.2 做出決策
7.1.3 表述結果
7.1.4 效應量
7.2 總體均值的檢驗
7.2.1 一個總體均值的檢驗
7.2.2 兩個總體均值差的檢驗
7.3 總體比例的檢驗
7.3.1 一個總體比例的檢驗
7.3.2 兩個總體比例差的檢驗
7.4 總體方差的檢驗
7.4.1 一個總體方差的檢驗
7.4.2 兩個總體方差比的檢驗
7.5 正態(tài)性檢驗
7.5.1 正態(tài)概率圖
7.