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简介
片断:
2.直方图
我们进一步借助于图形来直观地反映样本的频数(频率)分
布。
在xy平面上,画一排竖着的长方形:对每个i(i=0,1,…,
m),以子区间(ti,ti+1]为底,以yi=fi/l为高。如例1中yi=
fi/l=ni/(80×0.05)(i=0,1,…,8),分别算出9个矩形的高
频率直方图,简称直方图。它能够大致描述
出总体X的概率分布情况,因为每个竖着的长方形的面积为
Ai=fi/l·l=fi(i=0,1,…,m)
而由概率论中贝努利大数定律知:当样本容量n充分大时,频率
fi接近于随机变量X(总体)取值落入区间(ti,ti+1]的概率,即
f(x)为X的概率密度函数。
有了直方图,还可进一步画出总体X的概率密度曲线的大致
形状。我们用“截盈补亏”法描出一条光滑曲线,即描曲线时,尽
可能使每个矩形被舍在曲线外的面积等于从矩形外纳入曲线之内
的面积,同时保持曲线的光滑性,如图1-1所示。这样得到的曲线,
便是X的概率密度f(x)的近似图形。图1-1中的曲线很象正态
分布的密度曲线,反映出树苗高度X渐近于正态分布,直观上可
认为树苗的发育生长是正常的。但这仅是直观判断,往后还有严
格的检验办法。
容易看出,如果样本容量愈大(即n愈大),分组愈细(即m
愈大),直方图就愈接近于概率密度曲线下的“曲边梯形”,所画
光滑曲线也就愈接近于概率密度曲线。
直方图法只适用于连续型总体的情形。对于离散型总体X,也
可对X的分布律作近似图解。先列出样本值x1,x2,…,xn中相
异的可能值,并按自小到大的顺序排列为t1<t2<…<tk(k≤n),
用唱票办法统计x1,x2,…,xn中取值于各tj(j=1’2,…,k)
的重复次数,
将统计结果整理成类似于表1-2的形式(子区间(ti,ti+1]相应改
为离散值ti),进而画出类似于直方图的频率分布图,它是总体X
的分布律的近似图解(见图1-2)。
3.经验分布函数
在此介绍一种对离散型与连续型总体均适用的经验分布函
数,它是总体X的分布函数的良好近似。
目录
目录
第一章 数理统计基本概念与抽样分布
第一节 总体与样本
一 总体与总体的分布
二 样本与样本的分布
三 样本的频数(频率)分布与直方图
四 样本的数字特征
五 统计量
第二节 常用抽样分布及有关定理
一 数理统计中的三个重要抽样分布
二 与正态总体样本均值和样本方差有关的抽样分布定理
习题
第二章 参数估计
第一节 点估计
一 矩法
二 极大似然估计法
三 估计量的评选标准
第二节 区间估计
一 正态总体均值的区间估计
二 两个正态总体均值之差的区间估计
三 正态总体方差的区间估计
四 两个正态总体方差之比的区间估计
五 单侧置信区间
习题
第三章 假设检验
第一节 正态总体均值的检验
一 均值μ的检验法
二 两类错误的概念
第二节 正态总体方差的检验
一 方差〓的检验法(〓检验法)
二 关于单侧检验问题
第三节 两正态总体均值差和方差比的检验
一 均值差〓的检验
二 方差比〓的检验
第四节 分布假设检验
习题
第四章 回归分析
第一节 一元线性回归
一 一元线性回归的数学模型
二 对α、β和〓的估计
三 一元线性回归的假设检验
第二节 预测与控制问题——回归分析的应用
一 利用回归方程进行预测
二 利用回归方程进行控制
第三节 可线性化的一元非线性回归
第四节 多元线性回归
一 对〓和〓的估计
二 多元线性回归的假设检验
三 多项式回归
习题
第五章 方差分析
第一节 一元方差分析
一 离差平方和的分解
二 方差的比较——F检验法
三 计算格式
第二节 二元方差分析
一 离差平方和的分解
二 方差的比较——F检验法
三 计算格式
习题
第六章 线性规划
第一节 线性规划问题及其数学模型
一 线性规划研究的若干问题
二 线性规划问题的数学模型
第二节 线性规划的基本概念和基本定理
一 基本概念
二 基本定理
第三节 线性规划的图解法和几何理论
一 图解法
二 线性规划的几何理论
第四节 单纯形法
一 线性规划的典式
二 迭代原理
三 寻找第一个基本可行解的方法
第五节 对偶单纯形法
一 线性规划的对偶问题
二 对偶理论
三 对偶单纯形法
第六节 运输问题
一 平衡运输问题的数学形式
二 平衡运输问题的表上作业法
三 产销不平衡的运输问题
习题
第七章 多目标规划
第一节 多目标规划的数学模型
一 实例
二 数学模型
第二节 多目标规划问题的解集和象集
一 各种解的概念
二 解集合的性质
三 象集
第三节 目标规划
一 线性目标规划的数学模型
二 线性目标规划的求解方法
习题
第八章 动态规划
第一节 动态规划的研究对象和特点
一 动态规划的研究对象
二 动态规划方法的特点
第二节 动态规划的基本概念
一 基本概念
二 建立动态规划模型的基本条件
第三节 动态规划的基本方程
一 Bellman函数
二 最优性原理
三 基本方程
第四节 动态规划的基本方法
一 动态规划的递推方法
二 动态规划的迭代方法
第五节 动态规划的具体应用
习题
第九章 决策分析(论)
第一节 决策的概念与分类
一 决策模型
二 决策程序
三 决策分类
第二节 随机型决策
一 期望值法(准则)
二 决策树法
三 贝叶斯决策
四 效用理论
第三节 不确定型决策
一 等可能性准则
二 最大最小准则(max-min)
三 乐观准则
四 折衷准则
五 后悔值准则
习题
附表
习题答案
参考书目
第一章 数理统计基本概念与抽样分布
第一节 总体与样本
一 总体与总体的分布
二 样本与样本的分布
三 样本的频数(频率)分布与直方图
四 样本的数字特征
五 统计量
第二节 常用抽样分布及有关定理
一 数理统计中的三个重要抽样分布
二 与正态总体样本均值和样本方差有关的抽样分布定理
习题
第二章 参数估计
第一节 点估计
一 矩法
二 极大似然估计法
三 估计量的评选标准
第二节 区间估计
一 正态总体均值的区间估计
二 两个正态总体均值之差的区间估计
三 正态总体方差的区间估计
四 两个正态总体方差之比的区间估计
五 单侧置信区间
习题
第三章 假设检验
第一节 正态总体均值的检验
一 均值μ的检验法
二 两类错误的概念
第二节 正态总体方差的检验
一 方差〓的检验法(〓检验法)
二 关于单侧检验问题
第三节 两正态总体均值差和方差比的检验
一 均值差〓的检验
二 方差比〓的检验
第四节 分布假设检验
习题
第四章 回归分析
第一节 一元线性回归
一 一元线性回归的数学模型
二 对α、β和〓的估计
三 一元线性回归的假设检验
第二节 预测与控制问题——回归分析的应用
一 利用回归方程进行预测
二 利用回归方程进行控制
第三节 可线性化的一元非线性回归
第四节 多元线性回归
一 对〓和〓的估计
二 多元线性回归的假设检验
三 多项式回归
习题
第五章 方差分析
第一节 一元方差分析
一 离差平方和的分解
二 方差的比较——F检验法
三 计算格式
第二节 二元方差分析
一 离差平方和的分解
二 方差的比较——F检验法
三 计算格式
习题
第六章 线性规划
第一节 线性规划问题及其数学模型
一 线性规划研究的若干问题
二 线性规划问题的数学模型
第二节 线性规划的基本概念和基本定理
一 基本概念
二 基本定理
第三节 线性规划的图解法和几何理论
一 图解法
二 线性规划的几何理论
第四节 单纯形法
一 线性规划的典式
二 迭代原理
三 寻找第一个基本可行解的方法
第五节 对偶单纯形法
一 线性规划的对偶问题
二 对偶理论
三 对偶单纯形法
第六节 运输问题
一 平衡运输问题的数学形式
二 平衡运输问题的表上作业法
三 产销不平衡的运输问题
习题
第七章 多目标规划
第一节 多目标规划的数学模型
一 实例
二 数学模型
第二节 多目标规划问题的解集和象集
一 各种解的概念
二 解集合的性质
三 象集
第三节 目标规划
一 线性目标规划的数学模型
二 线性目标规划的求解方法
习题
第八章 动态规划
第一节 动态规划的研究对象和特点
一 动态规划的研究对象
二 动态规划方法的特点
第二节 动态规划的基本概念
一 基本概念
二 建立动态规划模型的基本条件
第三节 动态规划的基本方程
一 Bellman函数
二 最优性原理
三 基本方程
第四节 动态规划的基本方法
一 动态规划的递推方法
二 动态规划的迭代方法
第五节 动态规划的具体应用
习题
第九章 决策分析(论)
第一节 决策的概念与分类
一 决策模型
二 决策程序
三 决策分类
第二节 随机型决策
一 期望值法(准则)
二 决策树法
三 贝叶斯决策
四 效用理论
第三节 不确定型决策
一 等可能性准则
二 最大最小准则(max-min)
三 乐观准则
四 折衷准则
五 后悔值准则
习题
附表
习题答案
参考书目
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