书讯：《统计建模与R软件》
<P> 北京工业大学薛毅教授所著的《统计建模与R软件》一书已由清华大学出版社出版。 </P><P> 该书以统计理论为基础，按照数理统计教材的章节顺序，在讲明统计的基本概念的同时，以R软件为辅助计算手段，介绍统计计算的方法，从而有效地解决统计中的计算问题。 </P>
<P> 书中结合数理统计问题对R软件进行科学、准确和全面的介绍，以便使读者能深刻理解该软件的精髓和灵活、高效的使用技巧。此外，还介绍了在工程技术、经济管理、社会生活等各方面的丰富的统计问题及其统计建模方法，通过该软件将所建模型进行求解，使读者获得从实际问题建模入手，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练。 </P>
<P> 该书可作为理工、经济、管理、生物等专业学生数理统计课程的辅导教材或教学参考书，也可作为统计计算课程的教材和数学建模竞赛的辅导教材。 </P>
<P><IMG class="" title="" style="DISPLAY: block; WIDTH: 600px; HEIGHT: 745px; TEXT-ALIGN: center" height=745 alt="" src="http://photo5.yupoo.com/20071119/225002_149363041_tfnwymjt.jpg" width=600> </P>
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<P>目录 </P>
<P>第1章概率统计的基本知识. <BR>1.1随机事件与概率 <BR>1.1.1随机事件 <BR>1.1.2概率 <BR>1.1.3古典概型 <BR>1.1.4几何概型 <BR>1.1.5条件概率 <BR>1.1.6概率的乘法公式.全概率公式.Bayes公式 <BR>1.1.7独立事件 <BR>1.1.8n重Bemoulli试验及其概率计算 <BR>1.2随机变量及其分布 <BR>1.2.1随机变量的定义 <BR>1.2.2随机变量的分布函数 <BR>1.2.3离散型随机变量 <BR>1.2.4连续型随机变量 <BR>1.2.5随机向量 <BR>1.3随机变量的数字特征 <BR>1.3.1数学期望 <BR>1.3.2方差 <BR>1.3.3几种常用随机变量分布的期望与方差 <BR>1.3.4协方差与相关系数 <BR>1.3.5矩与协方差矩阵 <BR>1.4极限定理 <BR>1.4.1大数定律 <BR>1.4.2中心极限定理 <BR>1.5数理统计的基本概念 <BR>1.5.1总体.个体.简单随机样本 <BR>1.5.2参数空间与分布族 <BR>1.5.3统计量和抽样分布 <BR>1.5.4正态总体样本均值与样本方差的分布 <BR>习题 <BR>第2章R软件的使用 <BR>2.1R软件简介 <BR>2.1.1R软件的下载与安装 <BR>2.1.2初识R软件 <BR>2.1.3R软件主窗口命令与快捷方式 <BR>2.2数字.字符与向量 <BR>2.2.1向量 <BR>2.2.2产生有规律的序列 <BR>2.2.3逻辑向量 <BR>2.2.4缺失数据 <BR>2.2.5字符型向量 <BR>2.2.6复数向量 <BR>2.2.7向量下标运算 <BR>2.3对象和它的模式与属性 <BR>2.3.1固有属性：mode和length <BR>2.3.2修改对象的长度 <BR>2.3.3attributes()和attr()函数 <BR>2.3.4对象的class属性 <BR>2.4因子 <BR>2.4.1factor()函数 <BR>2.4.2tapply()数 <BR>2.4.3gl()函数 <BR>2.5多维数组和矩阵 <BR>2.5.1生成数组或矩阵 <BR>2.5.2数组下标 <BR>2.5.3数组的四则运算 <BR>2.5.4矩阵的运算 <BR>2.5.5与矩阵(数组)运算有关的函数 <BR>2.6列表与数据框 <BR>2.6.1列表 <BR>2.6.2数据框 <BR>2.6.3列表与数据框的编辑 <BR>2.7读.写数据文件 <BR>2.7.1读纯文本文件 <BR>2.7.2读其他格式的数据文件 <BR>2.7.3链接嵌入的数据库 <BR>2.7.4写数据文件 <BR>2.8控制流 <BR>2.8.1分支语句 <BR>2.8.2中止语句与空语句 <BR>2.8.3循环语句 <BR>2.9编写自己的函数 <BR>2.9.1简单的例子 <BR>2.9.2定义新的二元运算 <BR>2.9.3有名参数与默认参数 <BR>2.9.4递归函数 <BR>习题 <BR>第3章数据描述性分析 <BR>3.1描述统计量 <BR>3.1.1位置的度量 <BR>3.1.2分散程度的度量 <BR>3.1.3分布形状的度量 <BR>3.2数据的分布 <BR>3.2.1分布函数 <BR>3.2.2直方图.经验分布图与QQ图 <BR>3.2.3茎叶图.箱线图及五数总括 <BR>3.2.4iE态性检验与分布拟合检验 <BR>3.3R软件中的绘图命令 <BR>3.3.1高水平作图函数 <BR>3.3.2高水平绘图中的命令 <BR>3.3.3低水平作图函数 <BR>3.4多元数据的数据特征与相关分析 <BR>3.4.1--％元数据的数字特征及相关系数 <BR>3.4.2元数据的相关性检验 <BR>3.4.3多元数据的数字特征及相关矩阵 <BR>3.4.4基于相关系数的变量分类 <BR>3.5多元数据的图形表示方法 <BR>3.5.1轮廓图 <BR>3.5.2星图 <BR>3.5.3调和曲线图 <BR>习题 <BR>第4章参数估计 <BR>4.1点估计 <BR>4.1.1矩法 <BR>4.1.2极大似然法 <BR>4.2估计量的优良性准则 <BR>4.2.1无偏估计 <BR>4.2.2有效性 <BR>4.2.3相合性(一致性) <BR>4.3区间估计 <BR>4.3.1一个正态总体的情况 <BR>4.3.2两个正态总体的情况 <BR>4.3.3非正态总体的区间估计 <BR>4.3.4单侧置信区间估计 <BR>习题 <BR>第5章假设检验 <BR>5.1假设检验的基本概念 <BR>5.1.1基本概念 <BR>5.1.2假设检验的基本思想与步骤 <BR>5.1.3假设检验的两类错误.. <BR>5.2重要的参数检验 <BR>5.2.1态总体均值的假设检验 <BR>5.2.2正态总体方差的假设检验 <BR>5.2.3二项分布总体的假设检验 <BR>5.3若干重要的非参数检验 <BR>5.3.1Pearson拟合优度x2检验 <BR>5.3.2Kolmogorov-Smimov检验 <BR>5.3.3列联表数据的独立性检验 <BR>5.3.4符号检验 <BR>5.3.5秩统计量 <BR>5.3.6秩相关检验 <BR>5.3.7Wilcoxon秩检验 <BR>习题 <BR>第6章回归分析 <BR>6.1一元线性回归 <BR>6.1.1数学模型 <BR>6.1.2回归参数的估计 <BR>6.1.3回归方程的显著性检验 <BR>6.1.4参数β0.与β1的区间估计 <BR>6.1.5预测 <BR>6.1.6控制 <BR>6.1.7计算实例 <BR>6.2R软件中与线性模型有关的函数 <BR>6.2.1基本函数 <BR>6.2.2提取模型信息的通用函数 <BR>6.3多元线性回归分析 <BR>6.3.1数学模型 <BR>6.3.2回归系数的估计 <BR>6.3.3显著性检验 <BR>6.3.4参数β的区间估计 <BR>6.3.5预测 <BR>6.3.6修正拟合模型 <BR>6.3.7计算实例 <BR>6.4逐步回归 <BR>6.4.1"最优"回归方程的选择 <BR>6.4.2逐步回归的计算 <BR>6.5回归诊断 <BR>6.5.1什么是回归诊断 <BR>6.5.2残差 <BR>6.5.3残差图 <BR>6.5.4影响分析 <BR>6.5.5多重共线性 <BR>6.6广义线性回归模型 <BR>6.6.1与广义线性模型有关的R函数 <BR>6.6.2态分布族 <BR>6.6.3二项分布族 <BR>6.6.4其他分布族 <BR>6.7非线性回归模型 <BR>6.7.1多项式回归模型 <BR>6.7.2(内在)非线性回归模型 <BR>习题 <BR>第7章方差分析 <BR>7.1单因素方差分析 <BR>7.1.1数学模型 <BR>7.1.2方差分析 <BR>7.1.3方差分析表的计算 <BR>7.1.4均值的多重比较 <BR>7.1.5方差的齐次性检验 <BR>7.1.6Kruskal-Wallis秩和检验 <BR>7.1.7Friedman秩和检验 <BR>7.2因素方差分析 <BR>7.2.1不考虑交互作用 <BR>7.2.2考虑交互作用 <BR>7.2.3方差齐性检验 <BR>7.3正交试验设计与方差分析 <BR>7.3.1用正交表安排试验 <BR>7.3.2交试验的方差分析 <BR>7.3.3有交互作用的试验 <BR>7.3.4有重复试验的方差分析 <BR>习题 <BR>第8章应用多元分析(1) <BR>8.1判别分析 <BR>8.1.1距离判别 <BR>8.1.2Bayes判别 <BR>8.1.3Fisher判别 <BR>8.2聚类分析 <BR>8.2.11~巨离和相似系数 <BR>8.2.2系统聚类法 <BR>8.2.3动态聚类法 <BR>习题 <BR>第9章应用多元分析(11) <BR>9.1主成分分析 <BR>9.1.1总体主成分 <BR>9.1.2样本主成分 <BR>9.1.3相关的R函数以及实例 <BR>9.1.4主成分分析的应用 <BR>9.2因子分析 <BR>9.2.1引例 <BR>9.2.2因子模型 <BR>9.2.3参数估计 <BR>9.2.4方差最大的正交旋转 <BR>9.2.5因子分析的计算函数 <BR>9.2.6因子得分 <BR>9.3典型相关分析 <BR>9.3.1总体典型相关 <BR>9.3.2样本典型相关 <BR>9.3.3典型相关分析的计算 <BR>9.3.4典型相关系数的显著性检验 <BR>习题 <BR>第10章计算机模拟 <BR>10.1概率分析与MonteCarlo方法 <BR>10.1.1概率分析 <BR>10.1.2MonteCarlo方法 <BR>10.1.3MonteCarlo方法的精度分析 <BR>10.2随机数的产生 <BR>10.2.1均匀分布随机数的产生 <BR>10.2.2均匀随机数的检验 <BR>10.2.3任意分布随机数的产生 <BR>10.2.4态分布随机数的产生 <BR>10.2.5用R软件生成随机数 <BR>10.3系统模拟 <BR>10.3.1连续系统模拟 <BR>10.3.2离散系统模拟 <BR>10.4模拟方法在排队论中的应用 <BR>10.4.1排队服务系统的基本概念 <BR>10.4.2排队模型模拟的关键 <BR>10.4.3等待制排队模型的模拟 <BR>10.4.4损失制与混合制排队模型 <BR>习题 <BR>附录索引 <BR>附录A自编写的函数(程序) <BR>附录BR软件中的函数(程序) <BR>参考文献... </P>
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<P><IFRAME align=absMiddle src="http://www.dangdang.com/Association/Web/Links/ProductLinkShow.aspx?c1=000000&c2=FFFFFF&c3=0000FF&c4=000000&c5=990000&p1=9299270&LinkID=62736" frameBorder=0 width=152 height=296></IFRAME></P> 原来都是来做广告的。。。 我以为可以免费下载呢，呵呵呵！ qiangbiba hahh R软件也需要学嘛？ 我感觉 这本书不怎么样 ，就是感觉 ！！！！:curse: .....我在用额 怎么就个目录呢
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