随笔分类 - 基于R语言的数理统计学习指南
本系列是我在学习数理统计的半年后,整理的一份数理统计学习纲要,希望能对你有所帮助。
摘要:正态总体参数假设检验,简略地结束数理统计学习笔记。
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摘要:NP理论、似然比检验、假设检验与区间估计
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摘要:数理统计15:拟合优度检验(2),列联表,正态性检验
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摘要:什么是假设检验,拟合优度检验(1)——Pearson chi2检验、KS检验,经验分布函数
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摘要:非正态总体的区间估计,极限分布。
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摘要:枢轴量法、分位数、正态参数区间估计。
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摘要:以课后习题为例,讲解一些常用于寻找UMVUE的方法。
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摘要:完备统计量,指数族,充分完备统计量法,CR不等式。估计量的有效性还需要一篇文章才能完结。
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摘要:点估计的有效性、一致最小方差无偏估计(UMVUE)、零无偏估计法
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摘要:数理统计7:矩法估计(MM)、极大似然估计(MLE),定时截尾实验
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摘要:泊松分布,泊松分布与指数分布的联系,离散分布参数估计。好短的篇幅。
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摘要:指数分布的参数估计,Gamma分布,Gamma分布与其他分布的联系。连续分布告一段落。
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摘要:均匀分布的参数估计,次序统计量的分布,Beta分布。指出最小值、最大值是均匀分布参数的渐进无偏估计。
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摘要:充分统计量,因子分解定理,点估计的评判标准
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摘要:对正态分布的参数估计作详细的讨论,介绍卡方分布。
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摘要:数理统计学习第一篇:什么是数理统计,样本与总体,统计量。
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