项目1 Matlab编程简介
1.1 实验目的
1.2 实验原理
1.3 实验过程
1.3.1 Matlab的安装
1.3.2 Matlab应用入门
1.3.3 Matlab 7.0编程基础
1.4 实验小结
1.5 练习实验
项目2 概率密度的计算及随机模拟
2.1 实验目的
2.2 实验原理
2.3 实验过程
2.3.1 随机变量的概率密度计算
2.3.2 常用分布密度函数作图
2.3.3 常用分布随机数的产生
2.4 实验小结
2.5 练习实验
项目3 参数估计
3.1 实验目的
3.2 实验原理
3.3 实验数据
3.4 实验过程
3.4.1 参数的点估计
3.4.2 参数的区间估计
3.4.3 常用分布的参数估计函数
3.5 案例分析
3.6 实验小结
3.7 练习实验
项目4 假设检验
4.1 实验目的
4.2 实验原理
4.3 实验数据
4.4 实验过程
4.4.1 单个正态总体的假设检验
4.4.2 两个正态总体的假设检验
4.4.3 非正态总体的假设检验
4.5 案例分析
4.6 实验小结
4.7 练习实验
项目5 方差分析
5.1 实验目的
5.2 实验原理
5.3 实验数据
5.4 单因素方差分析
5.5 双因素方差分析
5.6 多因素方差分析
5.7 多重比较
5.8 案例分析
5.9 实验小结
5.10 练习题
项目6 非参数秩检验
6.1 实验目的
6.2 实验原理
6.3 实验数据
6.4 两种处理方法比较的秩检验
6.4.1 Wilcoxon秩和检验
6.4.2 Smirnov检验
6.5 成对分组下两种处理方法比较的假设检验
6.5.1 符号检验
6.5.2 Wilcoxon符号秩检验
6.6 多处理方法比较的秩检验
6.7 分组设计下多处理方法比较的秩检验
6.8 案例分析
6.9 实验小结
6.10 练习实验
项目7 分布检验
7.1 实验目的
7.2 实验原理
7.3 实验数据
7.4 正态概率纸法
7.5 分布拟合优度的x2检验
7.6 Kolmogorov检验
7.7 正态性检验
7.7.1 Jarque—Bera检验
7.7.2 Lilliefors检验
7.8 列联表分析
7.9 案例分析
7.10 实验小结
7.11 练习题
项目8 回归分析
8.1 实验目的
8.2 实验原理
8.3 实验数据
8.4 线性回归模型的参数估计
8.4.1 线性回归模型参数的最小二乘估计
8.4.2 线性回归模型参数的区间估计
8.5 回归诊断
8.6 岭回归
8.7 逐步回归
8.7.1 交互式图形工具
8.7.2 命令行形式
8.8 非线性回归
8.8.1 可线性化的非线性模型
8.8.2 不可线性化非线性回归模型
8.9 案例分析
8.10 实验小结
8.11 练习题
参考文献
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