第1章 统计数据的表示 1
1.1统计数据的分类及特征 1
1.1.1概述 1
1.1.2统计数据的分类 3
1.1.3统计数据的数字特征 3
1.1.4 R语言简介 5
1.2单变量数据 7
1.2.1基本运算与常用函数 7
1.2.2向量赋值 9
1.2.3产生有规律的数列 9
1.2.4向量运算 10
1.3多维数组和矩阵 11
1.3.1创建矩阵 11
1.3.2矩阵的运算 12
1.3.3矩阵的分解 19
1.3.4矩阵的行、列之和与平均 23
1.3.5矩阵合并 24
1.4 R中读取Excel文件 25
习题1 27
第2章 概率分布与随机抽样 28
2.1随机变量与R中的内嵌分布 28
2.1.1随机变量 28
2.1.2常见分布函数的R表示 31
2.1.3 plot（）函数 32
2.2常见离散型分布 34
2.2.1二项分布 34
2.2.2多项分布 37
2.2.3几何分布 38
2.2.4负二项分布 39
2.2.5超几何分布 40
2.2.6泊松分布 42
2.3常见连续型分布 43
2.3.1均匀分布 43
2.3.2正态分布 44
2.3.3指数分布 46
2.3.4 Γ分布 48
2.3.5 x 2分布 50
2.3.6 β分布 51
2.3.7 t分布 52
2.3.8 F分布 53
2.3.9韦布尔分布 55
2.4随机抽样 56
习题2 59
第3章 描述性统计 60
3.1描述性统计量 60
3.1.1样本的基本特征 60
3.1.2分散程度的度量 62
3.1.3分布形状的度量 63
3.2数据的标准化处理 67
3.3频率分布与统计图 69
3.3.1五数概括与箱线图 69
3.3.2茎叶图 70
3.3.3直方图 71
3.3.4经验分布函数图 74
3.3.5条形图 75
3.3.6饼图 78
3.4定性变量的描述性统计 79
3.4.1单因素分析 80
3.4.2两因素分析 81
3.4.3三因素分析 82
习题3 84
第4章 函数结构与随机数 85
4.1构造概率分布 85
4.1.1 R函数定义 85
4.1.2次序统计量的分布 86
4.1.3最大值和最小值分布 89
4.1.4混合分布 90
4.1.5其他分布 91
4.2随机数的产生及应用 92
4.2.1随机数的产生 92
4.2.2随机数的应用（Monte-Carlo方法） 93
4.3程序控制结构 98
4.3.1 if结构 98
4.3.2 for循环 100
4.3.3 while循环 102
4.3.4 repeat循环 103
习题4 105
第5章 参数估计 106
5.1统计量及其抽样分布 106
5.1.1常用统计量 106
5.1.2正态总体下的抽样分布 107
5.1.3指数分布总体下的抽样分布 109
5.1.4 Γ分布总体下的抽样分布 109
5.1.5均匀分布下的抽样分布 109
5.2总体参数的点估计 110
5.2.1矩估计 110
5.2.2最大似然估计 112
5.3点估计的评价标准 118
习题5 120
第6章 区间估计 121
6.1枢轴量 121
6.2正态总体参数的区间估计 122
6.2.1单正态总体均值的区间估计 122
6.2.2单正态总体方差的区间估计 126
6.2.3两正态总体均值之差的区间估计 127
6.2.4两正态总体方差之比的区间估计 129
6.3指数分布下的区间估计 131
6.3.1完全样本情形 131
6.3.2截尾样本情形 132
6.4非正态总体均值的大样本区间估计 134
6.4.1单个非正态总体的均值的置信区间 134
6.4.2两个非正态总体的均值之差的置信区间 137
6.5样本容量的确定 138
6.5.1总体均值估计的必要样本容量 139
6.5.2总体成数估计的必要样本容量 140
习题6 140
第7章 假设检验 142
7.1假设检验的基本思想和概念 142
7.1.1假设检验的基本思想 142
7.1.2拒绝域 143
7.1.3两类错误 144
7.2单样本正态总体的假设检验 146
7.2.1总体均值的假设检验 146
7.2.2总体方差的假设检验 151
7.3两个样本平均数差异的假设检验 154
7.3.1两独立样本平均数差异的假设检验 154
7.3.2两配对样本平均数的差异显著性检验 156
7.4样本频率的假设检验 159
7.4.1单个样本频率的假设检验 159
7.4.2两个样本频率的假设检验 161
7.5改进的QQ图 163
7.5.1正态QQ图 163
7.5.2非正态分布的QQ图 164
习题7 168
第8章 方差分析 169
8.1因子与数据框 169
8.1.1因子 170
8.1.2数据框 172
8.2单因素方差分析 174
8.2.1数学模型 174
8.2.2方差齐性检验 179
8.2.3均值多重比较 181
8.3双因素方差分析 184
8.3.1无交互影响的双因素方差分析 184
8.3.2有交互影响的双因素方差分析 188
习题8 193
第9章 相关分析 195
9.1单相关分析 195
9.1.1相关分析的基本概念 195
9.1.2相关系数 197
9.1.3相关性检验 199
9.2多元相关分析 200
9.2.1相关系数矩阵 200
9.2.2相关系数矩阵的检验 204
9.3典型相关分析 205
9.3.1典型相关分析的原理及方法 205
9.3.2样本典型相关分析 209
9.3.3典型相关检验 212
习题9 215
第10章 回归分析 216
10.1一元线性回归 216
10.1.1一元线性回归模型 216
10.1.2回归系数的置信区间 219
10.1.3一元线性回归模型的统计检验 219
10.1.4一元线性回归的预测 223
10.2多元线性回归 224
10.2.1多元线性回归方程及基本假定 225
10.2.2参数的最小二乘估计及其性质 226
10.2.3总体回归方程的显著性检验 231
10.2.4多元线性回归的预测 235
10.3自变量的选择与逐步回归 236
10.3.1自变量选择对估计和预测的影响 236
10.3.2自变量的选择准则 237
10.3.3逐步回归 241
10.4曲线回归与残差分析 246
10.4.1曲线回归 246
10.4.2残差分析 253
10.5岭回归 258
10.5.1复共线性 258
10.5.2岭估计及其性质 262
10.5.3岭迹分析与岭参数选择 264
10.5.4广义岭回归 268
习题10 268
第11章 非参数统计简介 271
11.1秩统计量 271
11.2位置参数的符号检验 273
11.2.1单样本符号检验 273
11.2.2配对样本的符号检验 275
11.2.3单样本Wilcoxon符号秩检验 276
11.2.4两样本配对W ilcoxon检验 279
11.2.5非配对样本秩和检验 280
11.3总体分布函数的检验 281
11.3.1 Pearson拟合优度检验 281
11.3.2双样本分布的检验 288
11.3.3 Kolmogorov-Smirnov检验 291
11.4非参数回归简介 293
11.4.1非参数回归模型与核函数 293
11.4.2核估计方法 294
11.4.3常用非参数回归函数包 298
11.4.4核估计的大样本性质 299
习题11 300
第12章 试验设计 301
12.1试验设计的基本概念 301
12.2正交试验设计 303
12.2.1正交试验设计的基本原理 304
12.2.2正交试验设计的基本步骤 306
12.2.3正交试验设计的方差分析 312
12.3均匀试验设计 314
12.3.1均匀试验设计表 315
12.3.2均匀试验设计的步骤与结果分析 318
12.4混料试验设计 323
12.4.1混料规范多项式 323
12.4.2单纯形格子设计 324
12.4.3单纯形中心设计 335
习题12 342
附录1常用正交试验设计表 343
附录2常用均匀试验设计表 354
附录3绘图函数命令 371
参考文献 376