Visual Basic 6.0数理统计实用算法PDF电子书下载

第1章 数据录入 1

1.1 数组 1

1.1.1 数组的声明和应用 1

1.1.2 动态数组 2

1.2 过程 4

1.2.1 子程序 4

1.2.2 函数 5

1.2.3 引用和传值 5

1.2.4 Sub Main() 6

1.3 BAS模块 7

1.4 窗体 8

1.4.1 窗体的定位 8

1.4.2 窗体事件 10

1.4.3 多窗体和启动窗体 11

1.4.4 窗体语句和方法 12

1.4.5 多文档界面 13

1.5 控件 14

1.5.1 共同属性 15

1.5.2 通用语句和方法 16

1.5.3 录入程序所使用的控件 16

1.5.4 控件数组 22

1.5.5 控件集合 23

1.6 图形容器 24

1.6.1 图形容器属性 24

1.6.2 图形容器方法 25

1.7 MsgBox函数和语句 27

1.8 InputBox函数 30

1.9 用文本框数组实现数据录入 30

1.10 用网格实现数据录入 34

1.11 小结 38

第2章 数据文件 39

2.1 单选钮和复选框 39

2.2 文件的类型 40

2.1.1 单选钮 40

2.1.2 复选框 40

2.3 顺序文件 41

2.4 随机文件 43

2.5 二进制文件 45

2.6 文件函数和语句 45

2.6.1 文件函数和语句表 45

2.6.2 文件函数和语句的应用 46

2.7 文件系统对象 48

2.7.1 文件系统对象加载 49

2.7.2 文件系统对象的建立和操作 49

2.7.3 文件系统对象的层状结构 49

2.8 文件控件 54

2.8.1 驱动器列表框 55

2.8.2 目录列表框 55

2.8.3 文件列表框 55

2.8.4 文件控件的组合使用 56

2.9 公共对话框 57

2.9.1 公共对话框的类型设置 57

2.9.2 公共对话框的“打开／另存为”选项卡 58

2.9.3 公共对话框的“颜色”选项卡 61

2.9.4 公共对话框的“字体”选项卡 61

2.9.5 公共对话框的“打印”选项卡 62

2.9.6 公共对话框的“帮助”选项卡 63

2.10 数据文件录入 63

2.11 数据文件编辑 78

2.12 小结 87

第3章 数据库 89

3.1 列表框 89

3.1.1 列表框属性 89

3.2.1 菜单编辑器 91

3.2 菜单 91

3.1.3 列表框事件 91

3.1.2 列表框方法 91

3.2.2 下拉式菜单 94

3.2.3 弹出式菜单 99

3.2.4 菜单项规划表 102

3.2.5 菜单数组 103

3.2.6 近期文件菜单 107

3.3 数据库编程方法 114

3.3.1 数据库结构 114

3.3.2 数据控件 115

3.3.3 绑定控件 119

3.3.4 多表关联 120

3.3.5 结构化查询语言 123

3.3.6 DAO 对象编程 127

3.4 通用数据库管理 142

3.4.2 通用数据库管理程序的组成 143

3.4.1 通用数据库管理程序的功能 143

3.4.3 通用数据库管理程序的代码 145

3.4.4 通用数据库管理程序的运行 187

3.5 小结 196

第4章 图表 197

4.1 图表控件 197

4.1.1 图表控件的加载 197

4.1.2 图表控件的属性 197

4.1.4 图表控件的数据 198

4.1.3 图表控件的类型 198

4.2 图表绘制 200

4.2.1 图表绘制程序的功能 200

4.2.2 图表绘制程序的组成 200

4.2.3 图表绘制程序的代码 201

4.2.4 图表绘制程序的运行 205

4.3 小结 207

5.1 控件对象在窗体上的移动 208

第5章 图形 208

5.2 组合框 210

5.3 曲线图 211

5.4 等值线图 222

5.5 彩色等值线图 240

5.6 立体图程序 251

5.7 网状立体图程序 267

5.8 小结 280

第6章 曲线数据处理 282

6.1滑动平均 283

6.1.1滑动平均计算公式 283

6.1.2滑动平均算法 283

6.2曲线插值 293

6.2.1 曲线插值计算公式 293

6.2.2 曲线插值算法 295

6.3 小结 313

第7章 曲面数据处理 314

7.1 曲面数据处理原理 314

7.1.1 近点按距离加权平均原理 314

7.1.2 加权最小二乘拟合的基本原理 315

7.2 曲面数据处理算法 316

7.3 小结 331

第8章 描述统计 332

8.1 描述统计内容 332

8.1.1 集中趋势 332

8.1.2 离散程度 333

8.1.3 偏度和峰度 334

8.2 描述统计算法 335

8.3 小结 344

9.1.2 综合指数 345

9.1.1 几何平均指数 345

9.1 物价指数 345

第9章 指数 345

9.2 指数算法 347

9.3 小结 354

第10章 频数分布 355

10.1 频数和累积频数 355

10.2 频数分布算法 356

10.3 小结 371

第11章 随机变量的分布函数 372

11.1 正态分布 374

11.1.1 正态分布函数 375

11.1.2 正态分布分位数 379

11.2 二项分布 381

11.3 泊松分布 389

11.4 Г分布 396

11.5.1 χ2分布函数 397

11.5 χ2分布 397

11.5.2 χ2分布分位数 400

11.6 Β分布 404

11.7 t分布 405

11.7.1 t分布函数 405

11.7.2 t分布分位数 409

11.8 F分布 415

11.8.1 F分布函数 416

11.8.2 F分布分位数 419

11.9 小结 424

第12章 假设检验 425

12.1 参数假设检验 427

12.1.1 总体平均数假设检验 427

12.1.2 总体方差假设检验 443

1 2.1.3 总体比例假设检验 459

12.2 分布假设检验 471

12.2.1 正态分布假设检验 472

12.2.2 二项式分布假设检验 473

12.2.3 泊松分布假设检验 473

12.2.4 分布假设检验算法 474

12.3 小结 498

第13章 方差分析 499

13.1 单因素等次方差分析 499

13.1.1 单因素等次方差分析的统计假设 499

13.1.2 单因素等次方差分析的离差和自由度 500

13.1.3 单因素等次方差分析的F检验 501

13.1.4 单因素等次方差分析算法 501

13.2 单因素不等次方差分析 513

13.2.1 单因素不等次方差分析的离差和自由度 513

13.2.2 单因素不等次方差分析算法 514

13.3 双因素方差分析 525

13.3.1 双因素方差分析的离差和自由度 525

13.3.2 双因素方差分析的统计推断 526

13.3.3 双因素方差分析算法 527

13.4 双因素交错方差分析 543

13.4.1 双因素交错方差分析的离差和自由度 543

13.4.2 双因素交错方差分析的统计推断 545

13.4.3 双因素交错方差分析算法 545

13.5 小结 559

第14章 回归分析 560

14.1 一元线性回归 560

14.1.1 一元线性回归的数学模型 560

14.1.2 一元线性回归方程的系数估计 561

14.1.3 一元线性回归的显著性检验 562

14.1.4 利用一元线性回归方程预测、平滑 563

14.1.5 一元线性回归算法 563

14.2 多元线性回归 582

14.2.1 多元线性回归的数学模型 582

14.2.2 多元线性回归方程的系数估计 583

14.2.3 多元线性回归的显著性检验 584

14.2.4 利用多元线性回归方程预测、平滑 585

14.2.5 多元线性回归算法 585

14.3 逐步回归 606

14.3.1 逐步回归的基本思想 607

14.3.2 逐步回归实现步骤 608

14.3.3 逐步回归实现说明 610

14.3.4 逐步回归算法 610

14.4 多项式回归与多项式逐步回归 633

14.4.1 多项式回归算法 633

14.4.2 多项式逐步回归算法 643

14.5 一元非线性回归与非线性逐步回归 662

14.5.1 一元非线性回归 662

14.5.2 非线性逐步回归 683

14.6 小结 702

15.1.1 简单相关系数的意义 703

第15章 相关分析 703

15.1 简单相关分析 703

15.1.2 简单相关系数的特点 704

15.1.3 简单相关系数的检验 705

15.1.4 简单相关系数算法 705

15.2 复相关分析 715

15.2.1 复相关系数 715

15.2.2 偏相关系数 716

15.2.3 复相关系数与偏相关系数算法 717

15.3 小结 735

第16章 趋势分析 737

16.1 滚动条 737

16.2 二元多项式回归分析 739

16.2.1 二元多项式回归方程的建立 739

16.2.2 二元多项式回归方程的检验 740

16.2.3 二元多项式回归方程算法 741

16.3 二元多项式逐步回归算法 774

16.4 小结 802

第17章 点群分析 803

17.1 相似统计量 803

17.1.1 距离系数 803

17.1.2 夹角余弦 804

17.1.3 相关系数 804

17.2 点群分析的数据预处理 805

17.2.1 标准差标准化 805

17.2.2 极差标准化 805

17.2.3 极差正规化 805

17.3 点群分析的聚类方法 806

17.4 点群分析算法 806

17.5 小结 827

18.1.1 两组判别分析的判别方程 828

18.1 两组判别分析 828

第18章 判别分析 828

18.1.2 两组判别分析的判别指标及显著性检验 829

18.1.3 两组判别分析算法 830

18.2 逐步判别 847

18.2.1 逐步判别基本原理 847

18.2.2 逐步判别计算步骤 848

18.2.3 逐步判别算法 849

18.3 小结 865

第19章 总界面 866

19.1 Shell和App 866

19.1.1 Shell数 866

19.1.2 App对象 867

19.2 总界面的开发步骤 867

19.3 总界面算法 869

19.4 小结 875

主要参考文献 876