数理统计

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。

高等数理统计的课程和笔记资源，整理得挺全面的，尤其对刚上手或复习的朋友来说友好。你要是学到假设检验、似然估计这些点，有现成例子和配套笔记，能少走不少弯路。相关的 MATLAB 和 SPSS 的资料也整理进来了，上机也不用瞎摸索了。

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。

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。

概率论与数理统计的公式整理，word 版格式，复制粘贴贼方便。像常见的期望、方差、协方差这些全都一网打尽，排版也挺清爽，不用你再东找西找。有时候写个算法的推导，或者给后端补点背景知识，用这个当备查手册还挺顺手。

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。

M-book编写-数理统计基础知识的详细介绍，包含数理统计的基本概念和应用案例。

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

MATLAB 的概率与数理统计资料，老师分享的，真是宝藏级别的内容。资料挺全的，从公式整理到习题答案，还有 PPT 和源码。讲得也不死板，搭配上 MATLAB 跑一跑，理解更快，像什么泊松定理、贝叶斯这些，拿来实验一下，效果挺直观的。 MATLAB 的数理统计用起来还是蛮顺手的，尤其是你要写点数据类的小工具，比如模拟概率分布、可视化抽样结果这些。你看它那个源码，直接能跑，省不少事。 还有一个我觉得挺实用的就是公式整理那篇，嗯，考试复习或者写总结时拿来对一对，方便。而且习题详解也蛮全的，做题卡壳的时候翻翻它，能帮你省下多查书的时间。 像贝叶斯那本资料我也推荐，虽然偏理论点，但你要真准备进阶一下，