?介紹R和RCommander?介紹如何下載和安裝軟件?演示將RCommander應(yīng)用于一個簡單的數(shù)據(jù)分析問題，從數(shù)據(jù)輸入到報告撰寫?解釋如何在RCommander中輸入和操作數(shù)據(jù)?描述了RCommander中許多常用統(tǒng)計方法的實現(xiàn)?展示如何對概率分布進(jìn)行計算以及如何進(jìn)行簡單的模擬?演示RCommander插件包的使用

本書是多元數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)教材，內(nèi)容涵蓋方差分析、總體分布和獨立性檢驗、矩陣的奇異值分解、多元線性回歸分析、主成分分析、因子分析、聚類分析、多維標(biāo)度分析、判別分析、邏輯回歸分析、典型相關(guān)分析等多元數(shù)據(jù)分析的核心內(nèi)容。寫作上力求深入淺出、循序漸進(jìn)，既照顧學(xué)生的理解能力與學(xué)習(xí)興趣，又考慮內(nèi)容的全面性與深度。本書在內(nèi)容取舍、習(xí)

本書是數(shù)理統(tǒng)計方面的經(jīng)典教材，從數(shù)理統(tǒng)計學(xué)的初級基本概念及原理開始，詳細(xì)講解概率與分布、多元分布、特殊分布、統(tǒng)計推斷基礎(chǔ)、極大似然法等內(nèi)容，并且涵蓋一些高級主題，如一致性與極限分布、充分性、優(yōu)假設(shè)檢驗、正態(tài)模型的推斷、非參數(shù)與穩(wěn)健統(tǒng)計、貝葉斯統(tǒng)計等.此外，為了幫助讀者更好地理解數(shù)理統(tǒng)計和鞏固所學(xué)知識，書中還提供了一些重

相依混合隨機(jī)變量是現(xiàn)代概率統(tǒng)計中的重要概念,它具有非常直觀的實際應(yīng)用背景,如時間序列數(shù)據(jù)、空間數(shù)據(jù)、網(wǎng)格數(shù)據(jù)和高頻數(shù)據(jù)等都具有相依性,且呈現(xiàn)漸近獨立的特征.因此,近幾十年來一直都吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注與研究,獲得了豐碩的研究成果.本書主要介紹混合隨機(jī)變量的基本理論,內(nèi)容包括混合隨機(jī)變量的定義與性質(zhì)、隨機(jī)過程的混合性質(zhì)、混

試驗設(shè)計與數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

在經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、社會學(xué)、心理學(xué)和教育學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域，因子分析法應(yīng)用廣泛。本書作者用明確的數(shù)據(jù)分析例子，詳細(xì)介紹了因子分析的不同方法，以及它們在何種情況下最有用。更深入探討了驗證性和探索性因子分析的差別和因子旋轉(zhuǎn)的各種標(biāo)準(zhǔn)。特別值得一提的是對不同形式的斜交旋轉(zhuǎn)的討論，以及如何解釋從這些分析中得到的各項系數(shù)。此外，作者也回

隨機(jī)過程在經(jīng)濟(jì)、統(tǒng)計、金融、工程、管理等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用價值。新時代急需多樣化人才和創(chuàng)新性人才。本教材內(nèi)容緊跟時代前沿，覆蓋統(tǒng)計、金融科技、金融、保險精算等方面的應(yīng)用，讓讀者了解隨機(jī)過程在眾多交叉領(lǐng)域中的應(yīng)用前景，激發(fā)創(chuàng)新潛能。例如關(guān)于MCMC、機(jī)器學(xué)習(xí)等算法在統(tǒng)計、金融等領(lǐng)域的深入講解。

本書定位于應(yīng)用型本科人才培養(yǎng)的概率論與數(shù)理統(tǒng)計課程教材,注重交叉學(xué)科人才培養(yǎng)的特點,以必需、夠用為度,兼顧學(xué)生考研需求.本書精心設(shè)計應(yīng)用性例題,并利用常用的Excel和R軟件實現(xiàn),鍛煉學(xué)生的實際動手能力;通過相關(guān)數(shù)學(xué)歷史文化知識的介紹,拓寬學(xué)生的知識面和視野.《BR》本書內(nèi)容分為初等概率論、基本統(tǒng)計方法、Excel在概

本書是全國高等教育自學(xué)考試“概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）”指定教材，本次改版是根據(jù)自考辦在規(guī)劃課程時，重新設(shè)置了本課程的名稱，進(jìn)行的改版。本書內(nèi)容的修訂，主要根據(jù)《概率論與數(shù)理統(tǒng)計（工）自學(xué)考試大綱》，對例題、習(xí)題等再進(jìn)行優(yōu)化，對知識點的講解再突出重點，更好地適用于參加自學(xué)考試的學(xué)生。同時將建設(shè)本教材配套的數(shù)學(xué)資源。數(shù)字資源

線性回歸模型是一個非常有效且重要的數(shù)據(jù)分析方法，但它的局限性是要求因變量是定量變量（定距變量、定比變量）而非定性變量（定序變量、定類變量）。但在許多實際問題中，經(jīng)常出現(xiàn)因變量有兩個或三個分類的情況，此時就需要應(yīng)用logistic回歸分析。本書系統(tǒng)地把logistic回歸與線性回歸模型的OLS的R2、估計標(biāo)準(zhǔn)誤差、t比率