●前言
●章概率統計模型1
●1.1數據的描述性分析1
●1.1.1數據的數字特征1
●1.1.2隨機變量的分布5
●1.1.3常用的分布6
●1.1.4數據的圖形描述9
●1.2參數的區間估計與假設檢驗13
●1.2.1單個總體的區間估計與假設檢驗13
●1.2.2兩個總體的區間估計與假設檢驗14
●1.2.3區間估計與假設檢驗的計算16
●1.2.4兩個正態總體方差比σ21/σ22的估計與檢驗22
●1.3非參數檢驗24
●1.3.1二項分布的檢驗24
●1.3.2符號檢驗28
●1.3.3符號秩檢驗與秩和檢驗30
●1.4分布檢驗33
●1.4.1Pearson擬合優度χ2檢驗34
●1.4.2Kolmogorov-Smirnov檢驗37
●1.4.3正態性檢驗39......
內容簡介
本書以R語言為載體,介紹數學建模常用的統計方法,並著重介紹了從何從CRAN社區相關的R擴展程序包,以及如何使用這些程序包中的函數求解線性規劃、優化、圖論與網絡、數值分析方面的模型。本書可作為“數學建模”課程的教材或數學建模競賽培訓的輔導教材,也可作為理工、經管、生物等專業的本科生、研究生或相關專業技術人員學習R軟件的參考書。
前 言R是一款免費軟件,主要用於統計分析、繪圖和數據挖掘等.但隨著R的廣泛使用,R軟件的求解能力已不僅僅局限於統計計算的內容,特別是R擴展程序包的和安裝,地增強了R軟件的計算與求解能力,例如,能夠完成優化、圖論與網絡、數值分析等方面的計算.本書之所以命名為《數學建模:基於R》,是因為除介紹數學建模常用的統計方法外,還著重介紹了如何從CRAN(Comprehensive R Archive Network)社區相關的擴展程序包,如何使用這些程序包中的函數求解線性規劃、最優化、圖論與網絡、數值分析方面的模型.采用該命名的第二個原因,是在內容的編排和選取方面與傳統的數學建模教材不同,基本上不再講授傳統數學建模課程的基本內容,而是將側重點放在實際應用中使用較為廣泛的兩類模型——統計模型和優化模型,以及如何使用R軟件求解這兩......
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