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数理统计与数据分析第三版答案

第一章简介

1.1概述

本章主要介绍了数理统计与数据分析的基本概念和作用。

数理统计是对数据进行收集、整理和分析的方法，数据分析则

是从数据中提取有用的信息和结论。

1.2数理统计的基本概念与分析步骤

数理统计的基本概念包括总体、样本、参数和统计量等。

分析步骤包括收集数据、描述性统计、概率分布、参数估计和

假设检验等。

1.3数据分析的基本方法

数据分析的基本方法包括描述统计和推断统计。描述统计

主要是对数据的总体特征进行描述，推断统计则是通过样本数

据对总体进行推断。

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第二章概率分布

2.1离散型随机变量

离散型随机变量是在有限个或可列无限个数值中取值的随

机变量。本节介绍了离散型随机变量的概率质量函数、分布函

数、期望和方差等。

2.2连续型随机变量

连续型随机变量是在某个区间内取值的随机变量。本节介

绍了连续型随机变量的概率密度函数、分布函数、期望和方差

等。

第三章参数估计

3.1点估计

点估计是用样本数据估计总体参数的方法。本节介绍了点

估计的基本原理和常用的点估计方法，包括最大似然估计和矩

估计。

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3.2区间估计

区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围。本节介绍

了区间估计的基本原理和常用的区间估计方法，包括置信区间

和预测区间。

第四章假设检验

4.1基本概念

假设检验是用样本数据对总体参数的假设进行检验的方法。

本节介绍了假设检验的基本概念，包括原假设、备择假设、显

著性水平和拒绝域等。

4.2单样本均值检验

单样本均值检验是对总体均值是否等于某个给定值进行检

验的方法。本节介绍了单样本均值检验的假设检验步骤和常用

的检验方法，包括正态总体和非正态总体的检验。

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第五章方差分析

5.1单因素方差分析

单因素方差分析是对一个因素的影响进行分析的方法。本

节介绍了单因素方差分析的基本原理和常用的分析方法，包括

单因素方差分析的假设检验和效应大小的度量。

5.2多因素方差分析

多因素方差分析是对多个因素的交互作用进行分析的方法。

本节介绍了多因素方差分析的基本原理和常用的分析方法，包

括双因素方差分析和三因素方差分析。

第六章相关与回归分析

6.1相关分析

相关分析是用于分析两个变量之间关系的方法。本节介绍

了相关系数的计算方法和解释，包括Pearson相关系数和

Spearman相关系数。

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6.2简单线性回归分析

简单线性回归分析是用于分析一个自变量与一个因变量之

间关系的方法。本节介绍了简单线性回归模型的建立和参数估

计，以及模型拟合程度的评估。

6.3多元回归分析

多元回归分析是用于分析多个自变量与一个因变量之间关

系的方法。本节介绍了多元线性回归模型的建立和参数估计，

以及模型选择和诊断。

第七章非参数统计方法

7.1秩和检验

秩和检验是一种非参数的假设检验方法，适用于样本容量

较小或总体分布未知的情况。本节介绍了Wilcoxon秩和检验

和Mann-WhitneyU检验等方法。

7.2秩和相关分析

秩和相关分析是一种用于分析非连续型变量之间关系的方

法。本节介绍了Spearman秩相关系数和Kendall秩相关系数

的计算和解释。