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| 編輯推薦： |
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本书遵循教指委相关指导文件和高等院校学生学习规律编写而成。践行四新理念，融入思政元素，注重理论与实践相结合。
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| 內容簡介： |
本书的特色在于其将R语言的实践应用贯穿于概率论与数理统计的各个知识点的教学中，帮助学生摆脱烦琐的数学计算，从而有更多时间深入理解概率论的抽象概念及统计学的基本原理和方法.R软件部分的教学可以穿插于理论教学中，也可以单独安排在上机实验室. 值得一提的是，本书并不要求学生具备高级的R语言编程技能，只需掌握基础入门知识即可，具体内容详见本书第1章. 该章主要介绍R语言在概率论与数理统计领域常用的程序包和函数，旨在激发学生的学习兴趣，并帮助他们更好地理解相关概念和原理.
本书共10章，第1章学习本书所应该具备的R软件入门知识；第2章学习本书所应该具备的数据基础知识，包括数据的基本概念及数据可视化方法，为后期概率论与数理统计的学习打下数据知识基础；第3章到第6章为概率论部分，内容包括概率论的基本概念、一维与多维随机变量及其分布、数字特征、大数定律与中心极限定理等；第7章到第9章为数理统计部分，包含统计量及其抽样分布、参数估计和假设检验等；第10章为方差分析与回归分析，主要介绍单因素方差分析和双因素方差分析及一元线性回归和多元线性回归的相关内容.
本书内容丰富.读者可扫描封底二维码获取配套资源，可作为应用型本科院校各专业概率论与数理统计课程的教材或教学参考书.
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| 關於作者： |
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《概率论与数理统计》为上海市级精品课程建设项目，基础教研室重点项目。负责编写的老师为教学名师，对于教学有深入的理解和思考。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章R语言入门1
1.1R的下载与安装1
1.2R语言初始步骤与基础2
1.3R语言环境17
1.4本章小结25
第2章数据的描述与可视化29
2.1数据与统计资料29
2.2各类型数据的表格法与图形法37
2.3顺序数据的整理与展示49
2.4数值型数据的整理与展示50
2.5数据的概括性度量：数值法62
2.6本章小结81
第3章随机事件与概率86
3.1随机事件86
3.2随机事件的概率94
3.3古典概型与几何概型97
3.4条件概率102
3.5事件的独立性110
3.6本章小结115
第4章随机变量及其分布119
4.1随机变量119
4.2离散型随机变量121
4.3分布函数129
4.4连续型随机变量133
4.5随机变量函数的分布144
4.6本章小结148
第5章多维随机变量及其分布151
5.1二维随机变量及其分布151
5.2随机变量的独立性160
5.3二维随机变量函数的分布164
5.4本章小结168
第6章数字特征172
6.1数学期望172
6.2方差180
6.3协方差与相关系数184
6.4矩、协方差矩阵193
6.5大数定律与中心极限定理196
6.6本章小结207
第7章数理统计的基础知识212
7.1总体与样本213
7.2 参数与统计量218
7.3抽样分布及正态总体的抽样分布222
7.4本章小结237
第8章参数估计243
8.1点估计243
8.2点估计的常用方法252
8.3区间估计264
8.4正态总体均值和方差的区间估计270
8.5单侧置信区间287
8.60-1分布比例的区间估计290
8.7本章小结293
298
9.1假设检验的基本概念298
9.2单正态总体的假设检验307
9.3双正态总体的假设检验319
9.4其他类型的假设检验333
9.5本章小结343
第10章方差分析与回归分析347
10.1单因素方差分析347
10.2双因素方差分析355
10.3一元线性回归366
10.4多元线性回归380
10.5本章小结386
附录393
附表1泊松分布概率值表393
附表2标准正态分布表396
附表3t分布表397
附表4χ2分布表398
附表5F分布表401
附表6相关系数临界值表408
参考文献409
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| 內容試閱：
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前言
概率论与数理统计是数学中专门研究随机现象和统计规律的一个分支，它与现实世界有着密切的联系，并在众多领域得到广泛的应用. 在大数据时代背景下，为了解决不同行业和领域遇到的问题，需要收集相关数据来揭示事物的本质，并通过分析这些数据来探索事物的发展规律，从而进行科学的预测和决策. 因此，作为大数据基础理论之一的概率论与数理统计.已成为管理者、决策者、产品营销人员、运营人员及开发工程师等不可或缺的核心知识.
在大数据时代发展的背景下，对概率论与数理统计课程的教学提出了新要求. 尤其是以应用型人才培养为目标的应用型本科类院校，更要突出厚基础、重应用的特色. 因此，本书在内容安排、结构体系以及例题和习题的选择上都充分考虑了应用型本科院校的人才培养需求，以适应该类院校本科学生学习概率论与数理统计课程的需要. 希望通过本课程的学习，学生不仅能掌握处理随机现象的基本思想和方法，了解数据的基本概念、数据处理的常用方法以及几种具体的数理统计方法，还能够利用统计软件，结合问题的背景及意义，具备运用所学的概率统计方法来分析和解决实际问题的能力.
本书特色是将R软件的实践应用融入几乎每个概率论与数理统计知识点的教学中，使学生能从复杂的数学计算中解脱出来，更多地专注于理解概率论的抽象概念及统计学中的基本原理和思想. R软件的教学不仅可以与理论课程穿插进行，也可在实验室单独进行. 需要指出的是，本书不要求学生具有高级的R软件编程技能，而是只需掌握其基础知识即可.
本书由上海第二工业大学教师团队编写.方红担任主编并负责第1章，第6章和第10章的撰写，詹晓琳担任副主编并负责第2章和第7章的撰写，刘晓梅和张宣昊担任参编，分别负责第8、9章以及第3、4、5章的撰写.
由于编者水平有限，在本书编写过程中，编者参阅了国内外的诸多教材，在此对这些教材的作者表示诚挚的谢意. 书中的错误和不当之处在所难免，恳请读者在使用本书时提出宝贵的意见，以便后期改正.
编者
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