数理统计基础入门-M-book免费下载

苏良军著《高等数理统计》涵盖概率论、分布理论、渐进理论等基础，并深入探讨数据降维、极大似然估计、贝叶斯估计等现代统计估计方法。同时，本书也涵盖假设检验理论，包括参数模型检验、非参数模型检验等内容。此外，还包含区间估计、方差分析、回归分析（含结构突变检验、多重共线性等）等高级统计方法的介绍。附录提供了必要的矩阵知识。

本次数理统计上机练习要求使用MATLAB软件进行数据分析。分析内容包括马克·吐温和斯诺特格拉斯所写小品中由3个字母组成的词的比例数据。根据两组数据来自正态总体、方差相等且相互独立的假设，以α = 0.05的显著性水平，检验两位作家所写小品中此类词的比例是否存在显著差异。

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概率论与数理统计作为数学的重要分支，在现代科学和工程领域有着广泛应用，尤其在计算机科学、信息处理、机器学习及统计预测方面。这份来自哈尔滨工业大学深圳校区的PPT，专为期末考试准备而设计，为学生提供了宝贵的复习资料。

数理统计分析在数据分析和科学研究中占据重要地位，涉及数据收集、整理、解释和推断。本手册深入探讨五个关键主题：错误类型检验、交叉验证、联合概率、线性回归及置信区间。首先，讨论错误类型检验，包括第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error），这是假设检验中的关键概念。其次，介绍交叉验证方法，通过分割数据集为训练集和测试集，多次迭代评估模型性能。接着，探讨联合概率的计算方法，通过乘法原理推导联合事件概率。然后，详解线性回归作为预测建模中的基础工具，利用最小化残差平方和确定最佳拟合直线。最后，讲解置信区间的计算原理及其在参数估计中的应用。本手册提供的Excel文件帮助

数理统计是数据的核心，是在社会科学、生物学、经济金融等领域有用。这个数据包包含了各种统计方法和理论，适合各类任务。从基本的均值、中位数到复杂的回归、时间序列等都能找到相关的内容，实用性强。如果你在做数据或统计建模，里面的资源挺能帮你理清思路，尤其是做假设检验和回归时，多概念都能直接应用。如果你刚接触这些，别担心，数据包内的章节安排也适合循序渐进地学习哦。

MATLAB 数理统计工具箱是一套全面的软件工具，用于执行各种数理统计分析和计算。本指南详细介绍了工具箱的功能和使用方法。

这个程序集包含了MATLAB概率与数理统计教材所有章节的代码示例。每个程序都简洁易懂，非常适合学习和参考。如果你正在学习MATLAB，或者对概率与数理统计感兴趣，这个程序集会是一个很好的资源。

MATLAB 的《概率与数理统计》，张德丰主编的，嗯，用来做数理统计的建模还挺顺手的。书里配套的源码资源也比较全，适合你边学边跑代码。像那些normrnd、chi2inv这类函数，书里不光讲原理，还结合实际例子讲怎么用，蛮实用的。 书的代码部分比较适合入门到中级的同学，变量命名清晰，注释也不少。打开matlab跑一跑，图像、分布曲线一眼就能看出结果。嗯，不用总是查文档那种痛感，熟悉后效率还挺高。 除了主书的内容，你可以顺手看看相关资源：《MATLAB 概率与数理统计程序集》、《SAS 统计》的电子工业出版社版本，还有蛮多PPT和复习资料，下载都挺方便的。 如果你对贝叶斯感兴趣，推荐顺带读下《数