研三时所完成的经典的矩阵论习题下载

weixin_39820835 2019-07-14 05:30:17

研三时帮同学做的，觉得自己也受益匪浅，现在传上来，希望大家多多指教。
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研三时帮同学做的，觉得自己也受益匪浅，现在传上来，希望大家多多指教。

本书是将矩阵论和线性空间理论溶合在一起编写的。先以中学时熟悉的多项式为基础，将多项式理论交代清楚。接下去讲多元多项式。然后是矩阵论和线性空间理论的基本工具:行列式、矩阵以及线性方程组求解理论。从而引进线性空间、线性不等式和它上面的线性变换，以及求复方阵的Jordan标准形的代数理论和几何解释，Jordan标准形的应用，它包含了方阵函数和方阵在复相似下的标准型理论。给出了线性函数和它的推广，即多重线性函数，Grassmann代数以及张量场。接着转向内积空间(即实和复Euclid 空间的结构和二次型的分类)。最后三章是广义逆矩阵的几何基础和矩阵处理，非负矩阵的基本性质和复矩阵偶在相抵下的标准形。本书的特点是充分发挥矩阵技巧在矩阵论和线性空间理论中的应用，涉及面也比较广。本书的另一一个特点是书中的例题和习题比较难一点，虽然本书的一些习题已经被一些作者选为例题，但是本书的目的是使同学有一一个良好的严格训练环境，可以自由地选择这些习题来做。本书可作为大学数学系高等代数或矩阵论的教科书或教学参考书，也可作为高年级学生考研的复习参考资料，同时希望本书能对科研工作者有较大的参考价值。

⼈⼯智能：模型与算法——练习题第⼀周第⼀周⼈⼯智能概述⼈⼯智能概述 1如果⼀个问题或者任务不可计算，那么对这个问题或任务的描述哪⼀句是正确的（） A.该问题或任务所需计算时间是⾮线性增加的 B.⽆法将该问题或任务所需数据⼀次性装⼊内存进⾏计算 C.图灵机不可停机 D.该问题或任务所需计算时间是线性增加的 2下⾯哪⼀句话准确描述了摩尔定律（） A.摩尔定律描述了计算机的计算速度每⼀年半增长⼀倍的规律 B.摩尔定律描述了互联⽹所链接节点随时间不断增长的规律 C.摩尔定律描述了计算机的体积⼤⼩随时间不断减少的规律 D.摩尔定律描述了计算机内存⼤⼩随时间不断增长的规律 3下⾯哪个⽅法于20世纪被提出来，⽤来描述对计算机智能⽔平进⾏测试（） A.费马定理 B.摩尔定律 C.图灵测试 D.⾹农定律 41955年，麦卡锡、明斯基、⾹农和诺切斯特四位学者⾸次提出"artificial intelligence（⼈⼯智能）"这个概念时，希望⼈⼯智能研究的主题是（） A.避免计算机控制⼈类 B.全⼒研究⼈类⼤脑 C.⽤计算机来模拟⼈类智能 D.⼈⼯智能伦理 5下⾯哪⼀句话是正确的（）得分/总分 A.⼈⼯智能就是深度学习 B.⼈⼯智能就是机器学习 C.机器学习就是深度学习 D.深度学习是⼀种机器学习的⽅法 6以逻辑规则为核⼼的逻辑推理、以数据驱动为核⼼的机器学习和以问题引导为核⼼的强化学习是三种⼈⼯智能的⽅法，下⾯哪⼀句话的描述是不正确的（） A.以逻辑规则为核⼼的逻辑推理⽅法解释性强 B.⽬前以数据驱动为核⼼的机器学习⽅法可从任意⼤数据（⽆论数据是具备标签还是不具备标签）中来学习数据模式，完成给定任务 C.强化学习的基本特征是智能体与环境不断进⾏交互，在交互过程不断学习来完成特定任务 C.强化学习的基本特征是智能体与环境不断进⾏交互，在交互过程不断学习来完成特定任务 D.⽬前以数据驱动为核⼼的机器学习⽅法需要从具有标签的⼤数据中来学习数据模式，完成给定任务 7下⾯对⼈类智能和机器智能的描述哪⼀句是不正确的（） A.⼈类智能能够⾃我学习，机器智能⼤多是依靠数据和规则驱动 B.⼈类智能具备直觉和顿悟能⼒，机器智能很难具备这样的能⼒ C.⼈类智能具有⾃适应特点，机器智能则⼤多是"依葫芦画瓢" D.⼈类智能和机器智能均具备常识，因此能够进⾏常识性推理 8下⾯哪句话描述了现有深度学习这⼀种⼈⼯智能⽅法的特点（） A.⼤数据，⼤任务 B.⼩数据，⼤任务 C.⼩数据，⼩任务 D.⼤数据，⼩任务 9、20世纪30年代，围绕可计算这⼀重要思想，⼀些模型被提出。下述哪个模型不是于这个时期在可计算思想推动下产⽣的（） A.lambda 演算 B.冯诺依曼模型 C.图灵机 D.原始递归函数 10德国著名数学家希尔伯特在1900年举办的国际数学家⼤会中所提出的"算术公理的相容性 (the compatibility of the arithmetical axioms)"这⼀问题推动了可计算思想研究的深⼊。在希尔伯特所提出的这个问题中，⼀个算术公理系统是相容的需要满⾜三个特点。下⾯哪个描述不属于这三个特点之⼀（） A.完备性，即所有能够从该形式化系统推导出来的命题，都可以从这个形式化系统推导出来。 B.可判定性，即算法在有限步内判定命题的真伪 C.复杂性，即算法性能与输⼊数据⼤⼩相关 D.⼀致性，即⼀个命题不可能同时为真或为假第七章 1下⾯对逻辑斯蒂回归(logistic regression)描述不正确的是（） A.逻辑斯蒂回归是⼀种⾮线性回归模型 B.在逻辑斯蒂回归中，输⼊数据特征加权累加值在接近或+ 附近时，模型输出的概率值变化很⼤ C.逻辑斯蒂回归中所使⽤Sigmoid函数的输出形式是概率输出 D.在逻辑斯蒂回归中，能够实现数据特征加权累加 2 逻辑斯蒂回归模型（logistic regression）属于（） A.监督学习 B.⽆监督学习 C.以上都不是 D.半监督学习 3潜在语义分析属于（） A.以上都不是 B.⽆监督学习 C.监督学习 D.半监督学习 4线性区别分析属于（） A.⽆监督学习 B.以上都不是 C.半监督学习 D.监督学习 5逻辑斯蒂回归函数也可被称为（） A.最⼤似然估计回归模型 B.最⼤后验估计回归模型 C.交叉熵回归模型 D.对数⼏率回归(log-odds regression) 6在隐性语义分析中，给定M个单词和N个⽂档所构成的单词-⽂档矩阵(term-document)矩阵，对其进⾏分解，将单词或⽂档映射到⼀个R维的隐性空间。下⾯描述不正确的是（） A.这⼀映射过程中需要利⽤⽂档的类别信息 B.通过矩阵分解可重建原始单词-⽂档矩阵，所得到的重建矩阵结果⽐原始单词-⽂档矩阵更好捕获

作者： Hector Garcia-Molina, Jeffrey D. Ullman, Jennifer Widom 本书是斯坦福大学计算机科学专业数据库系列课程第二门课的教科书。书中对数据库系统实现原理进行了深入阐述，并具体讨论了数据库管理系统的三个主要成分—存储管理器、查询处理器和事务管理器的实现技术。书中还对信息集成的最新技术，例如数据仓库、OLAP、数据挖掘、Mediator、数据立方体系统等进行了介绍。本书适合于作为高等院校计算机专业研究生的教材或本科生的教学参考书，也适合作为从事相关研究或开发工作的专业技术人员的高级参考资料译者序前言第1章 DBMS实现概述 1.1 Megatr on 2000数据库系统介绍 1.1.1 Megatr on 2000实现细节 1.1.2 Megatron 2000如何执行查询 1.1.3 Megatron 2000有什么问题 1.2 数据库管理系统概述 1.2.1 数据定义语言命令 1.2.2 查询处理概述 1.2.3 主存缓冲区和缓冲区管理器 1.2.4 事务处理 1.2.5 查询处理器 1.3 本书梗概 1.3.1 预备知识 1.3.2 存储管理概述 1.3.3 查询处理概述 1.3.4 事务处理概述 1.3.5 信息集成概述 1.4 数据库模型和语言回顾 1.4.1 关系模型回顾 1.4.2 SQL回顾 1.4.3 关系的和面向对象的数据 1.5 小结 1.6 参考文献第2章数据存储 2.1 存储器层次 2.1.1 高速缓冲存储器 2.1.2 主存储器 2.1.3 虚拟存储器 2.1.4 第二级存储器 2.1.5 第三级存储器 2.1.6 易失和非易失存储器习题 2.2 磁盘 2.2.1 磁盘结构 2.2.2 磁盘控制器 2.2.3 磁盘存储特性 2.2.4 磁盘访问特性 2.2.5 块的写入 2.2.6 块的修改习题 2.3 辅助存储器的有效使用 2.3.1 计算的I/O模型 2.3.2 辅助存储器中的数据排序 2.3.3 归并排序 2.3.4 两阶段多路归并排序 2.3.5 扩展多路归并以排序更大的关系习题 2.4 改善辅助存储器的访问时间 2.4.1 按柱面组织数据 2.4.2 使用多个磁盘 2.4.3 磁盘镜像 2.4.4 磁盘调度和电梯算法 2.4.5 预取和大规模缓冲 2.4.6 各种策略及其优缺点习题 2.5 磁盘故障 2.5.1间断性故障 2.5.2 校验和 2.5.3 稳定存储 2.5.4 稳定存储的错误处理能力习题 2.6 从磁盘崩溃中恢复 2.6.1 磁盘的故障模型 2.6.2 作为冗余技术的镜像 2.6.3 奇偶块 2.6.4 一种改进：RAID 2.6.5 多个盘崩溃时的处理习题 2.7 小结 2.8 参考文献第3章数据元素的表示 3.1 数据元素和字段 3.1.1 关系型数据库元素的表示 3.1.2 对象的表示 3.1.3 数据元素的表示 3.2 记录 3.2.1 定长记录的构造 3.2.2 记录首部 3.2.3 定长记录在块中的放置习题 3.3 块和记录地址的表示 3.3.1 客户机-服务器系统 3.3.2 逻辑地址和结构地址 3.3.3 指针混写 3.3.4 块返回磁盘 3.3.5 被固定的记录和块习题 3.4 变长数据和记录 3.4.1 具有变长字段的记录 3.4.2 具有重复字段的记录 3.4.3 变格式的记录 3.4.4 不能装入一个块中的记录 3.4.5 BLOBS 习题 3.5 记录的修改 3.5.1 插入 3.5.2 删除 3.5.3 修改习题 3.6 小结 3.7 参考文献第4章索引结构 4.1 顺序文件上的索引 4.1.1 顺序文件 4.1.2 稠密索引 4.1.3 稀疏索引 4.1.4 多级索引 4.1.5 重复键的索引 4.1.6 数据修改期间的索引维护习题 4.2 辅助索引 4.2.1 辅助索引的设计 4.2.2 辅助索引的应用 4.2.3 辅助索引中的间接 4.2.4 文档检索和倒排索引习题 4.3 B树 4.3.1 B树的结构 4.3.2 B树的应用 4.3.3 B树中的查找 4.3.4 范围查询 4.3.5 B树的插入 4.3.6 B树的删除 4.3.7 B树的效率习题 4.4 散列表 4.4.1 辅存散列表 4.4.2 散列表的插入 4.4.3 散列表的删除 4.4.4 散列表索引的效率 4.4.5 可扩展散列表 4.4.6 可扩展散列表的插入 4.4.7 线性散列表 4.4.8 线性散列表的插入习题 4.5 小结 4.6 参考文献第5章多维索引 5.1 需要多维的应用 5.1.1 地理信息系统 5.1.2 数据立方体 5.1.3 SQL多维查询 5.1.4 使用传统索引执行范围查询 5.1.5 利用传统索引执行最邻近查询 5.1.6 传统索引的其他限制 5.1.7 多维索引结构综述习题 5.2 多维数据的类散列结构 5.2.1 网格文件 5.2.2 网格文件的查找 5.2.3 网格文件的插入 5.2.4 网格文件的性能 5.2.5 分段散列函数 5.2.6 网格文件和分段散列的比较习题 5.3 多维数据的类树结构 5.3.1 多键索引 5.3.2 多键索引的性能 5.3.3 kd树 5.3.4 kd树的操作 5.3.5 使kd树适合辅存 5.3.6 四叉树 5.3.7 R树 5.3.8 R树的操作习题 5.4 位图索引 5.4.1 位图索引的诱因 5.4.2 压缩位图 5.4.3 游程长度编码位向量的操作 5.4.4 位图索引的管理习题 5.5 小结 5.6 参考文献第6章查询执行 6.1 一种查询代数 6.1.1 并、交和差 6.1.2 选择操作符 6.1.3 投影操作符 6.1.4 关系的积 6.1.5 连接 6.1.6 消除重复 6.1.7 分组和聚集 6.1.8 排序操作符 6.1.9 表达式树习题 6.2 物理查询计划操作符介绍 6.2.1 扫描表 6.2.2 扫描表时的排序 6.2.3 物理操作符计算模型 6.2.4 衡量代价的参数 6.2.5 扫描操作符的I/O 代价 6.2.6 实现物理操作符的迭代器 6.3 数据库操作的一趟算法 6.3.1 一次多元组操作的一趟算法 6.3.2 全关系的一元操作的一趟算法 6.3.3 二元操作的一趟算法习题 6.4 嵌套循环连接 6.4.1 基于元组的嵌套循环连接 6.4.2 基于元组的嵌套循环连接的迭代器 6.4.3 基于块的嵌套循环连接算法 6.4.4 嵌套循环连接的分析 6.4.5 迄今为止的算法的小结习题 6.5 基于排序的两趟算法 6.5.1 利用排序去除重复 6.5.2 利用排序进行分组和聚集 6.5.3 基于排序的并算法 6.5.4 基于排序的交和差算法 6.5.5 基于排序的一个简单的连接算法 6.5.6 简单排序连接的分析 6.5.7 一种更有效的基于排序的连接 6.5.8 基于排序的算法小结习题 6.6 基于散列的两趟算法 6.6.1 通过散列划分关系 6.6.2 基于散列的消除重复算法 6.6.3 基于散列的分组和聚集算法 6.6.4 基于散列的并、交、差算法 6.6.5 散列连接算法 6.6.6 节省一些磁盘I/O 6.6.7 基于散列的算法小结习题 6.7 基于索引的算法 6.7.1 聚簇和非聚簇索引 6.7.2 基于索引的选择 6.7.3 使用索引的连接 6.7.4 使用有排序索引的连接习题 6.8 缓冲区管理 6.8.1 缓冲区管理结构 6.8.2 缓冲区管理策略 6.8.3 物理操作符选择和缓冲区管理的关系习题 6.9 使用超过两趟的算法 6.9.1 基于排序的多趟算法 6.9.2 基于排序的多趟算法的性能 6.9.3 基于散列的多趟算法 6.9.4 基于散列的多趟算法的性能习题 6.10 关系操作的并行算法 6.10.1 并行模型 6.10.2 一次一个元组的并行操作 6.10.3 全关系操作的并行算法 6.10.4 并行算法的性能习题 6.10 小结 6.11 参考文献第7章查询编译器 7.1 语法分析 7.1.1 语法分析与语法分析树 7.1.2 SQL的一个简单子集的语法 7.1.3 预处理器习题 7.2 用于改进查询计划的代数定律 7.2.1 交换律与结合律 7.2.2 涉及选择的定律 7.2.3 下推选择 7.2.4 涉及投影的定律 7.2.5 有关连接与积的定律 7.2.6 有关重复消除的定律 7.2.7 涉及分组与聚集的定律习题 7.3 从语法分析树到逻辑查询计划 7.3.1 转换成关系代数 7.3.2 从条件中去除子查询 7.3.3 逻辑查询计划的改进 7.3.4 结合/分配运算符的分组习题 7.4 操作代价的估计 7.4.1 中间关系大小的估计 7.4.2 投影大小的估计 7.4.3 选择大小的估计 7.4.4 连接大小的估计 7.4.5 多连接属性的自然连接 7.4.6 多个关系的连接 7.4.7 其他操作的大小估计习题 7.5 基于代价的计划选择介绍 7.5.1 大小参数估计值的获取 7.5.2 统计量的增量计算 7.5.3 减少逻辑查询计划代价的启发式 7.5.4 枚举物理计划的方法习题 7.6 连接顺序的选择 7.6.1 连接的左右变元的意义 7.6.2 连接树 7.6.3 左深连接树 7.6.4 通过动态编程来选择连接顺序和分组 7.6.5 带有更具体的代价函数的动态编程 7.6.6 选择连接顺序的贪婪算法习题 7.7 物理查询计划选择的完成 7.7.1 选取选择方法 7.7.2 选取连接方法 7.7.3 流水线操作与物化 7.7.4 一元流水线操作 7.7.5 二元流水线操作 7.7.6 物理查询计划的符号 7.7.7 物理操作的顺序习题 7.8 小结 7.9 参考文献第8章系统故障对策 8.1 可回复操作的问题和模型 8.1.1 故障模式 8.1.2 关于事务的进一步讨论 8.1.3 事务的正确执行 8.1.4 事务的原语操作习题 8.2 undo日志 8.2.1 日志记录 8.2.2 undo日志规则 8.2.3 使用undo日志的恢复 8.2.4 检查点 8.2.5 非静止检查点习题 8.3 redo日志 8.3.1 redo日志规则 8.3.2 使用redo日志的恢复 8.3.3 redo日志的检查点 8.3.4 使用带检查点的redo日志的恢复习题 8.4 undo/redo日志 8.4.1 undo/redo规则 8.4.2 使用undo/redo日志的恢复 8.4.3 undo/redo日志的检查点习题 8.5 防备介质故障 8.5.1 备份 8.5.2 非静止转储 8.5.3 使用备份和日志的恢复习题 8.6 小结 8.7 参考文献第9章并发控制 9.1 串行调度和可串行化调度 9.1.1 调度 9.1.2 串行调度 9.1.3 可串行化调度 9.1.4 事务语义的影响 9.1.5 事务和调度的一种记法习题 9.2 冲突可串行性 9.2.1 冲突 9.2.2 优先图及冲突可串行性判断 9.2.3 优先图测试发挥作用的原因习题 9.3 使用锁的可串行性实现 9.3.1 锁 9.3.2 封锁调度器 9.3.3 两阶段封锁 9.3.4 两阶段封锁发挥作用的原因习题 9.4 用多种锁方式的封锁系统 9.4.1 共享锁与排他锁 9.4.2 相容性矩阵 9.4.3 锁的升级 9.4.4 更新锁 9.4.5 增量锁习题 9.5 封锁调度器的一种体系结构 9.5.1 插入锁动作的调度器 9.5.2 锁表习题 9.6 数据库元素层次的管理 9.6.1 多粒度的锁 9.6.2 警示锁 9.6.3 幻象与插入的正确处理习题 9.7 树协议 9.7.1 基于树的封锁的动机 9.7.2 访问树结构数据的规则 9.7.3 树协议发挥作用的原因习题 9.8 使用时间戳的并发控制 9.8.1 时间戳 9.8.2 物理上不可实现的行为 9.8.3 脏数据的问题 9.8.4 基于时间戳调度的规则 9.8.5 多版本时间戳 9.8.6 时间戳与封锁习题 9.9 使用有效性确认的并发控制 9.9.1 基于有效性确认的调度器的结构 9.9.2 有效性确认规则 9.9.3 三种并发控制机制的比较习题 9.10 小结 9.11 参考文献第10章再论事务管理 10.1 读未提交数据的事务 10.1.1 脏数据问题 10.1.2 级联回滚 10.1.3 回滚的管理 10.1.4 成组提交 10.1.5 逻辑日志习题 10.2 视图可串行性 10.2.1 视图等价性 10.2.2 多重图与视图可串行性的判断 10.2.3 视图可串行性的判断习题 10.3 死锁处理 10.3.1 超时死锁检测 10.3.2 等待图 10.3.3 通过元素排序预防死锁 10.3.4 时间戳死锁检测 10.3.5 死锁管理方法的比较习题 10.4 分布式数据库 10.4.1 数据的分布 10.4.2 分布式事务 10.4.3 数据复制 10.4.4 分布式查询优化习题 10.5 分布式提交 10.5.1 分布式原子性的支持 10.5.2 两阶段提交 10.5.3 分布式事务的恢复习题 10.6 分布式封锁 10.6.1 集中封锁系统 10.6.2 分布式封锁算法的代价模型 10.6.3 封锁多副本的元素 10.6.4 主副本封锁 10.6.5 局部锁构成的全局锁习题 10.7 长事务 10.7.1 长事务的问题 10.7.2 saga（系列记载） 10.7.3 补偿事务 10.7.4 补偿事务发挥作用的原因习题 10.8 小结 10.9 参考文献第11章信息集成 11.1 信息集成的方式 11.1.1 信息集成的问题 11.1.2 联邦数据库系统 11.1.3 数据仓库 11.1.4 Mediator 习题 11.2 基于Mediator系统的包装器 11.2.1 查询模式的模板 11.2.2 包装器生成器 11.2.3 过滤器 11.2.4 其他在包装器上进行的操作习题 11.3 联机分析处理 11.3.1 OLAP应用 11.3.2 OLAP数据的多维视图 11.3.3 星型模式 11.3.4 切片和切块习题 11.4 数据立方体 11.4.1 立方体操作符 11.4.2 通过物化视图实现立方体 11.4.3 视图的格习题 11.5 数据挖掘 11.5.1 数据挖掘的应用 11.5.2 关联规则的挖掘 11.5.3 A-Priori算法 11.6 小结 11.7 参考文献

本书内容分为八个部分。共20章，分上、下两册，每册10章。各章均有大量习题。本书给出了大量的实际例子，这些例子涉及众多的学科和实际领域，但又不过于专门，容易理解。在大部分章节中都使用实例未引入主题，并把统计概念和这些非常实际的问题联系在一起进行讲解，深入浅出，从而可以避免许多人对统计所抱有的粗浅的感性认识，即认为统计仅仅是另一门数学课程。作者把统计数据的收集与分析过程总结成"四步法"，并把"四步法"的讲解贯穿始终，利用实例逐步展开并阐明在设计调查研究或试验时所需要的统计技术和思路，然后讲解用直观、有效的"四步法"来收集并分析数据，非常利于初学者和实际工作人员抓住有关统计方法和模型的本质。书中提供了多种多样的图示，如正态概率图、盒形图、散点图、矩阵图和残差图等，通过这些图，读者可以一方面理解数据的特点和概括数据的方法，--方面进一步理解有关统计方法的基本思想和特点。作者很重视统计在解决实际问题中的作用，在全书中用许多篇幅讨论如何解释数据分析的结果，并专门用一章讲述了如何写数据分析报告。本书适用于作为我国文科各专业的统计学引论教程。以及理工科各专业应用统计学课程的教材或教学参考书;也可作为有关方面实际工作人员的统计入门书。阅读本书不需要其他统计方面的基础，也不需要高等数学知识。目录: 序言第一部分引论第一章什么是统计 1.1引言 1.2为什么学习统计 1.3当前统计的一些应用 1.4统计学家做什么 1.5质量和工序改进 1.6学生注意 1.7小结补充练习第二部分收集数据第二章利用调查和科学研究来收集数据- 2.1引言 2.2调查 2.3科学研究 2.4观察研究 2.5数据整理:为概括和分析准备数据 2.6小结第三部分概括数据 3.1引言 3.2计算器、计算机及软件系统 3.3单个变量数据的描述:图表法 3.4单个变量数据的描述:中心趋势的度量 3.5单个变虽数据的描述:变异性度量 3.6盒形图 3.7多变量数据的概括 3.8小结重要公式补充练习第四部分工具和概念第四章概率和概率分布 4.1如何应用概率进行推断 4.2确定一个事件的概率 4.3基本的事件关系和概率法则 4.4条件概率和独立性 4.5Bayes公式 4.6离散变最和连续变量 4.7离散随机变量的概率分布 4.8一个常用的离散随机变量:二项分布 4.9连续随机变量的概率分布 4.10一个常用的连续随机变量:正态分布 4.11随机抽样 4.12抽样分布 4.13二项分布的正态逼近 4.14Minitab指令 4.15小结重要公式补充练习第五部分数据分析:中心值方差和比例第五章关于总体中心值的推断 5.1引言和案例 5.2μ的估计 5.3估计μ时样本容量的选取 5.4关于μ的统计检验 5.5对于进行检验时样本容量的选取 5.6统计检验的显著性水十 5.7正态总体均值p的统计推断。未知 5.8关于中位数的推断 5.9小结重要公式补充练习第六章两总体中心值的比较 6.1引言和案例 6.2关于μ1-μ2的推断:独立样本 6.3非参数推断方法:Wilcoxon秩和检验 6.4关于μ1-μ2的推断:成对数据 6.5非参数推断方法:Wilcoxon符号秩检验 6.6惟断μ1-μ2时样本容量的选取 6.7小结重要公式补充练习第七章关于总体方差的推断 7.1引言和案例 7.2单个总体方差的估计和检验 7.3比较两个总体方差时的估计和检验 7.4比较多个总体方差时的检验 7.5小结重要公式补充练习第八章两个以上总体的中心值的推断 8.1引言和案例 8.2两个以上总体均值的统计检验:方差分析 8.3完全随机化设计中观测值的模型 8.4方差分析条件的检查 8.5其他的分析方法:数据变换 8.6另一种非参数方法:Kruskal-Wallis检验 8.7小结重要公式补充练习第九章多重比较 9.1引言和案例 9.2线性对照 9.3控制哪个错误率 9.4Fisher(费舍尔)最小显著差异法 9.5Tukey的W方法 9.6Student-Newman-Keuls方法 9.7Dunnett方法:处理组与对照组的比较 9.8Scheffe的S方法 9.9小结重要公式补充练习第十章类型数据 10.1引言和案例 10.2总体比例π的推断 10.3两总体比例之差π1-π2的推断 10.4多比例的推断:卡方拟合优度检验 10.5Pokmn(泊松)分布- 10.6列联表:独立性检验和齐性检验 10.7柏关程度的度量 10.8几率和优比 10.9小结重要公式补充练习第六部分数据分析:回归方法和模型的建立第十一章线性回归和相关 11.1引言和案例 11.2估计模型中的参数 11.3回归参数的推断 11.4利用同归预测新的y值 11.5线性回归中拟合不足的考察 11.6逆回归问题(校准) 11.7相关 11.8小结重要公式补充练习第十二章多元回归与一般线性模型 12.1引言和案例 12.2一般线性模型 12.3估计多元回归系数 12.4多元回归中的推断 12.5回归系数子集的检验 12.6用多元回归进行的预测 12.7比较几条回归线的斜率 12.8Logistic回归 12.9多元回归的一些理论结果(任选) 12.10小结重要公式补充练习第十三章多元回归续论 13.1引言和案例 13.2变量的挑选(第一步) I3.3模型形式的确定(第二步) 13.4模型假设的检查(第三步) 13.5小结重要公式补充练习第七部分试验设计与方差分析第十四章试验和研究的设计概念 14.1引言 14.2研究的类型 14.3设计的试验:术语 14.4控制试验误差 14.5试验单元对处理的随机化 14.6确定重复试验的次数 14.7小结第十五章标准设计的方差分析 15.1引言和案例 15.2单因子的完全随机化设计 15.3随机化完全区组设计 15.4拉丁方设计 15.5完全随机化设计中的因子处理结构 15.6随机化完全区组设计中的因子处理结构 15.7处理差异的估计和处理均值的比较 15.8小结重要公式补充练习第十六章协方差分析 16.1引言和案例 16.2具有一个协变量的完全随机化设计 16.3外推问题 16.4多维协变量和更复杂的设计 16.5小结补充练习第十七章一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析 17.1引言和案例 17.2具有随机处理效应的单因子试验:随机效应模型 17.3随机效应模型的扩充 17.4混合效应模型 17.5计算期望均方的规则 17.6套抽样和裂区设计 17.7小结补充练习第十八章重复测量与交叉设计 18.1引言和案例 18.2有重复观测的单因子试验 18.3一个因子有重复观测的两因子试验 18.4交叉设计 18.5小结补充练习第十九章一些非平衡设计的方差分析 19.1引言和案例 19.2有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计 19.3有缺失数据的拉丁方设计 19.4平衡不完全区组(BIB)设计 19.5小结重要公式补充练习第二十章分析结果的传达和备案 20.1引言 20.2做好传达沟通工作所面临的困难 20.3传达的障碍:图形的歪曲 20.4传达的障碍:有偏抽样 20.5传达的障碍:样本容量 20.6为统计分析准备数据 20.7统计分析的指导原则和报告 20.8文档和结果的保存 20.9小结补充练习附录统计表参考文献索引译后记

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