(徐俊曉) 統計學與R讀書筆記第五版 (目錄)

統計軟體 R

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(徐俊曉) 統計學與R讀書筆記第五版,該書乃是一 PDF 檔案的電子書,共有一千三百多頁,其下載網址如下:

I R基础56
1 环境相关58
1.1 概述
1.2 寻求帮助
1.3 管理 R 包
1.3.1 查看所有可用的包
1.3.2 查看某个包的信息
1.3.3 查看当前调入内存
1.3.4 载入需要的包
1.3.5 安装,删除非二进制包
1.3.6 升级更新包
1.4 环境变量与设置
1.4.1 查看当前环境下的变量
1.4.2 删除变量
1.4.3 查看和导入 R 中预置的数据 data()
1.4.4 数字打印位数
1.4.5 环境设置
1.5 运行系统命令与 R 脚本及其命令行参数
1.6 内存管理
1.7 R 启动时调用的文件和函数

2 类和泛型函数66
2.1 S3 类
2.1.1 查看类可用的泛型函数
2.1.2 查看泛型函数可处理的类
2.1.3 查看泛型函数代码
2.1.4 编写自己的类和泛型函数
2.1.5 修改函数
2.2 S4 class
2.2.1 一些名词使用的说明
2.2.2 setClass() 定义新类
2.2.3 getClass 查看类定义和继承情况
2.2.4 new():创建类的实例(对象)与初始化
2.2.5 setMethod(), getMethod(): 定义和查看使用新类的函数方法                           
2.2.6 查看函数的参数的类与类绑定的情况

3 编写自己的函数80
3.1 特殊符号函数
3.2 异常
3.3 字符串表达式与求值
3.4 deparse(), substitute()
3.5 stop 和 warning 警告级别
3.6 environment, new.env(), assign(), get()
3.7 测试运行时间

4 数据类型85
4.1 原子类型
4.2 NA
4.3 向量
4.4 因子
4.5 列表 (list) 
4.6 数据框
4.7 数组 (array) 及维度命名
4.8 矩阵
4.9 字符串及相关操作
4.10 分数
4.11 日期和时间
4.11.1 当前日期和时间
4.11.2 DateTimeClasses
4.11.3 格式:format参数的书写
4.11.4 时区问题
4.11.5 字符串转换为日期时间
4.11.6 字符串转换为日期时间
4.11.7 时间差异
4.11.8 绘制日期时间

5 数据的读写与操作100
5.1 读写
5.1.1 简单数据编辑器
5.1.2 导入 Excel 格式
5.1.3 好用的剪切板
5.1.4 scan() 函數-读取大数据
5.1.5 导出/保存
5.1.6 向文件写入数据
5.1.7 保存为 R 格式
5.1.8 重定向输出
5.1.9 其它格式 (SPSS, SAS, Stata and minitab)
5.1.10 latex
5.2 基本操作
5.2.1 产生序列
5.2.2 where are they?
5.2.3 what are they?
5.2.4 各种计数
5.2.5 反转序列
5.2.6 取得变量的一部分
     删除变量                            
     过滤缺 值夨奭奩女女奩奮奧奶奡奬奵奥女天                  
     奡奰奰奬她的用法                          
      奡奴奴奡奣奨的用法                          
      总结                               
      两个数据操作                          
   使用奤奡奴奡 奦奲奡奭奥                             
     产生奤奡奴奡 奦奲奡奭奥                         
     行列的变量名称                        
     取得数据的各种方法                      
     条件取得数据                          
     使用女奴奡奣奫与奵奮女奴奡奣奫                     
     删除某列                            
   多元数据操作                              
     数据整合夨奭奥奲奧奥天                        
     合计夨奡奧奧奲奥奧奡奴奥天                         
     按照合计情况再合并                      
 
     查看有多少组夨奵奮奩奱奵奥天                     
   排序                                   
   对象                                   
     对象的模式                           
     对象函数                            
     获取和改变对象属性夭类                    
     模式转换                            
6 绘图125
   图形环境设置夭奰奡奲函数                         
     设置奭奡奲奧奩奮大小                         
     设置显示区域                          
     字体                               
     轴和刻度                            
   坐标轴                                  
   绘制到文件                               
   文字旋转                                
   文本及自定义标题文字大小                      
   添加自定义图例                             
   奬奩奮奥女                                   
   奢奯奸奰奬奯奴水平放置                            
   添加水平或垂直线                           
    奸她轴反转                                
    奲奵奧夭在一边加入显示密度的小短线                   
    绘制到奸轴的垂直线                           
    女奰奬奩奮奥奻平滑差值                             
    奣奵奲奶奥奻绘制函数曲线                          
    在一幅图上添加另外一幅图                      
    平滑曲线夨奤奥奮女奩奴她天的绘制                        
    填充颜色                                
    奣奥奸夭绘制按照比例大小的图标                     
    同时绘制不同数据不同颜色的图                    
    等高线图夨奣奯奮奴奯奵奲天                           
    一页上绘制多个图                           
    数学方程式                               
      语法和更多例子                         
     奄夭绘图                                 
    箭                                    
    热图夨奨奥奡奴奭奡奰天                             
 
7 TODO: 数据库接口141
   奄奂奉                                   
   女奱奬奤奦夭把 作为数据库来查询                      
8 在python 中调用R (rpy2) 142
   奩奮奴奲奯奤奵奣奴奩奯奮                               
   把奰她奴奨奯奮数据转换为 可用的数据                 
   执行 运算                               
   将 结果提取到奰她奴奨奯奮                        
II 基本数学计算150
9 数值计算151
   运算符号                                
   复数基本运算                              
   四则运算                                
   集合运算                                
   插值                                   
   排列组合                                
   积分                                   
   求解方程式                               
     一元夨非线性天方程式求根                    
     多个根                              
     多元夨非线性天方程组                      
   优化夨求极值天                              
     奯奰奴奩奭奩奺奥夨天函数                         
     奮奬奭夨天函数                            
     其它函数                            
    拉格朗日乘数夨奌奡奧奲奡奮奧奥奍奵奬奴奩奰奬奩奥奲女天                 
      介绍                               
      拉格朗日乘数的运用方法                   
      例子                               
      经济学                              
10 空间几何168
    坐标系旋转                               
    两点的直线方程                             
    距离                                   
      两点间的距离                          
      点到直线的距离                         
 
      异面直线间的距离                       
      点到平面的距离                         
      两平行直线                           
      两平行平面间的距离                      
      范数                               
    三角形                                  
      基本概念                            
      定理                               
      角度                               
      分类                               
      特性                               
      面积                               
      其他三角形有关的定理                     
      三角形的五心                          
    三角函数                                
    凸包                                   
      概念                               
      平面凸包的求法                         
      例子夺奧奥奯奭奥奴奲她包                        
11 向量代数183
    向量概念                                
      数量                               
      向量                               
      自由向量                            
      向量相等                            
      向量的模                            
      单位向量                            
      零向量                              
      向径                               
    向量加法                                
    向量在轴上的投影                           
      两个向量的 角                         
      向量的投影                           
      模的坐标表示                          
      方向余弦                            
    两个向量的数量积夨点积夬内积天                     
      定义                               
      推论                               
      数量积的坐标表示                       
      向量垂直的充要条件                      
 
      计算函数                            
    两个向量的向量积夨矢量积夬叉积夬外积天                 
      定义                               
      推论                               
      坐标形式                            
      向量平行的充要条件                      
      为什么力矩垂直于力和力臂确定的平面            
      计算函数                            
    例子夺求两个向量的 角                        
12 矩阵运算192
    构造奈奩奬奢奥奲奴矩阵                             
    范数                                   
    矩阵转置                                
    上下三角矩阵                              
    行列式的值                               
    内积与外积                               
    对角矩阵与取对角                           
    解线性方程组和求矩阵的逆矩阵                    
    求矩阵的特征值与特征向量                      
     矩阵分解                                
       三角分解法夨奌奕天                        
       契 分解                             
       奇异值分解夨女奶奤天                        
       谱分解                              
     最小二乘法与契 分解                         
       原理                               
       奬女夌奴夨天                               
       契 分解                             
     矩阵指数                                
13 数据的中心化和标准化213
    数据挖掘中的变换                           
    标准化                                  
    中心化                                  
    极差正规化夨最小夭最大规范化天                     
    极差标准化                               
    小数定标规范化                             
    正则化夨奮奯奲奭奡奬奩奺奥天                           
 
14 数据正态化变换221
    误差传播公式夨奤奥奬奴奡方法天奻随机变量函数的方差           
      误差传播公式                          
      奤奥奬奴奡近似方法                         
      几种情况下的误差传播公式夭加减               
      几种情况下的误差传播公式夭乘                
      几种情况下的误差传播公式夭除                
      几种情况下的误差传播公式夭乘幂               
      几种情况下的误差传播公式夭指数               
      几种情况下的误差传播公式夭对数               
    奂奯奸夭奃奯奸变换                              
      茆诗松的定义                          
       的定义                             
    稳定方差的变换                             
      对数变换夭方差正比于自变量的平方              
      平方根变换夭方差正比于自变量                
      反正弦变换夨角变换天夭百分率表示的数据           
      倒数变换夭方差正比于自变量 次方              
    量反应直线化                              
      对数变换                            
      平方根变换                           
      倒数变换                            
    质反应直线化                              
      奰奲奯奢奩奴变换夨概率单位变换天                   
      角变换                              
      奬奯奧奩奴变换                             
    相关系数的正态化变换奻奆奩女奨奥奲变换夨奚变换天              
    总结                                   
15 距离系数234
    基本性质                                
    绝对距离夨曼哈顿距离夬奡奢女奯奬奵奴奥奤奩女奴奡奮奣奥天               
    欧氏距离夨奅奵奣奬奩奤奥奡奮奤奩女奴奡奮奣奥天                     
    奍奩奮奫奯奷女奫奩距离夨明氏距离天                       
    奃奨奥奢她女奨奥奶距离                             
    奃奡奮奢奥奲奲奡距离                              
    分离系数                                
    奌奡奮奣奥和套奩奬奬奩奡奭女距离                        
    奍奡奨奡奬奡奮奯奢奩女奤奩女奴奡奮奣奥夨马氏距离天                    
     二值定性距离                              
 
16 相似系数244
    角余弦系数                               
    相关系数                                
    联合系数夨奡女女奯女奩奡奴奩奯奮奣奯奥夎奣奩奥奮奴夬奣奯奮奦奵女奩奯奮奭奡奴奲奩奸天          
    各种系数列表                              
III 基本统计分析249
17 数据类型的划分251
    基数数据夨奣奡奲奤奩奮奡奬奤奡奴奡天                        
      区间尺度数据夨奩奮奴奥奲奶奡奬女奣奡奬奥奤奡奴奡天               
      比例尺度数据夨奲奡奴奩奯女奣奡奬奥奤奡奴奡天                
    有序数据夨奯奲奤奩奮奡奬奤奡奴奡天                         
    名义尺度数据夨奮奯奭奩奮奡奬女奣奡奬奥奤奡奴奡天                   
18 描述性统计253
    探索性分析                               
    样本特征数                               
      方差                               
      标准差                              
      最大最小值                           
      累积最大最小值                         
      差分                               
      平均值                              
      中位数                              
      众数                               
      偏斜度夨女奫奥奷奮奥女女天                        
       峭度夨奫奵奲奴奯女奩女天                          
       变异系数夨奣奯奥夎奣奩奥奮奴奯奦奶奡奲奩奡奢奩奬奩奴她天              
       异常夨极端天值                          
    离散数据夨奃奡奴奥奧奯奲奩奣奡奬奤奡奴奡天                      
      列表夺奴奡奢奬奥夨天                           
      奦奡奣奴奯奲夨天函数                           
      奧奬夨天函数                             
      条形图,饼图                          
      折线图                              
    连续数据夨奮奵奭奥奲奩奣奡奬奤奡奴奡天                       
      夌奶奥奮奵奭                             
      女奵奭奭奡奲她                             
      分位数                              
 
      条件性测量                           
      茎叶图                              
      直方图                              
      盒形图                              
      折线图                              
      区间分割奻奣奵奴函数                       
    几个例子                                
      类型数据奶女 类型数据                     
      类型数据奶女 连续数据                     
      连续数据奶女 连续数据                     
19 概率分布与统计函数表270
     的统计函数表                             
    各种分布的关系图                           
    简单抽样                                
      放回式抽样                           
      非放回式抽样                          
    退化分布夨单点分布天                          
    贝努里分布(奂奥奲奮奯奵奬奬奩奤奩女奴奲奩奢奵奴奩奯奮)                  
    二项分布                                
      理论                               
      产生二项分布随机数                      
      累积概率密度函数及图                     
      指定累积概率的奱值                       
    几何分布                                
    负二项分布夨巴斯卡分布天                        
      性质                               
      推导                               
    超几何分布夨奈她奰奥奲奧奥奯奭奥奴奲奩奣奤奩女奴奲奩奢奵奴奩奯奮天及其推广         
      超几何分布                           
      推广的超几何分布                       
     泊松分布                                
       产生泊松分布随机数                      
       期望和方差                           
       密度夭累积概率密度函数                    
       指定累积概率的奱值                       
     均匀分布                                
     指数分布                                
       定义                               
       无记忆性                            
       与泊松分布的关系                       
  
     伽马分布夨奇奡奭奭奡奤奩女奴奲奩奢奵奴奩奯奮天                    
       特征                               
       奇奡奭奭奡函数                          
       与指数分布夬卡方分布夬厄兰分布的关系            
       厄兰分布的推导                         
       一些物理现象与奇奡奭奭奡分布的关系              
     奂奥奴奡分布                                 
     正态分布                                
       奓奴奩奲奬奩奮奧公式                           
       从二项分布到正态分布                     
       定义                               
       转换非标准正态分布到标准正态分布             
       例子                               
     奴分布                                   
       产生奴分布的随机数                       
       密度夭累积概率密度函数                    
       指定累积概率的奱值                       
     2分布                                  
       产生2分布的随机数                      
       密度夭累积概率密度函数                    
       指定累积概率的奱值                       
     二项分布夬泊松分布夬正态分布的关系                 
     正态分布与卡方分布夬奴分布夬奆分布的关系              
     柯西分布                                
     奄奩奲奩奣奨奬奥奴分布                              
20 相关与协方差308
    协方差                                  
    协方差矩阵                               
    相关系数                                
    相关系数的区间估计                          
    各种相关的检验                             
21 点估计与区间估计313
    矩法                                   
      一般描述                            
      估计均值与方差                         
      例 夺贝努里分布                        
      例 夺均匀分布                          
      例 夺均匀分布                          
      例 夺二项分布                          
  
    极大似然法夨奍奌奅天                           
      极大似然原理                          
      似然函数                            
      极大似然估计夨奍奌奅天                      
      似然方程的求解                         
      例 夺正态分布                          
      例 夺指数分布                          
      例 夺均匀分布                          
      例 夺钓鱼问题                          
      例 夺奃奡奵奣奨她分布夨数值方法天                  
    奔奏奄奏夺最小二乘法                           
      最小二乘原理                          
    均值估计                                
      点估计                              
      均值的标准误                          
      均值的区间估计奻总体方差已知                
      均值的区间估计奻总体方差未知                
    方差估计                                
      点估计                              
      区间估计                            
    二项分布的估计                             
      参数奰及标准误差的点估计                   
      奰的区间估计                          
22 假设检验331
    各种情况使用的方法                          
    如何检验一个分布为指定分布                     
    单样本假设检验                             
      方差未知的正态分布均值的单样本检验            
      数据非正态时的情况                      
      方差已知的正态分布均值的单样本检验            
      功效与样本量                          
      方差的区间估计及检验奻卡方检验               
    方差齐性检验夭奆检验                          
      奆分布的特点                          
      奆检验                              
      多于 个正态样本的方差检验                 
       个非正态样本的方差检验                   
      多于 个非正态样本                       
    两样本均值的奴检验                           
      奴检验                               
  
      功效与样本量                          
23 奇异值的处理342
    极端学生化偏差夨奅奓奄天                         
    奅奓奄的单个奇异值法                          
    奅奓奄求多个奇异值法                          
    处理奇异值的方法                           
    备忘夺异常值                              
    例子                                   
      奢奯奸奰奬奯奴                             
      奇异值检验                           
IV 非参数统计350
24 非参数统计的应用条件和基本概念352
    什么时候使用非参数方法                       
    次序统计量                               
    无偏检验                                
    相对效率                                
    渐近相对效率夨奁   奅天                         
    保守性                                  
    结夨奴奩奥天                                  
    一致对与不一致对                           
    二项比例齐性检验与列联表的独立性检验的关系          
25 基于二项分布的检验355
    二项分布参数的假设检验                       
      奰值与区间                            
      功效与样本量                          
    二项比例齐性检验夺奰奲奯奰 奴奥女奴                      
    二项比例中样本量及功效的估计                    
      独立样本                            
      配对样本                            
    分位数检验                               
    符号检验夨匹配数据天                          
    奃奯奸夭奓奴奵奡奲奴趋势性检验                         
26 列联表367
     × 列联表                               
      奙奡奴奥修正卡方检验                       
  
      奆奩女奨奥奲精确检验                         
      联合多个表夺奍奡奮奴奥奬夭奈奡奥奮女奺奥奬检验               
      匹配数据二项比例检验奻奍奣奎奥奭奡奲检验            
     ×奃列联表                               
      概率差异夨倾向性夬趋势性天的卡方检验            
      独立性卡方检验                         
      固定边缘分布的卡方检验                   
    三向及多向列联表                           
    中位数夨分位数天检验                          
    关联性夨相依性天度量                          
      奃奲奡奭奥奲关联系数                        
      奐奥奡奲女奯奮关联系数                        
      奐奥奡奲女奯奮均方关联系数                     
      奔女奣奨奵奐奲奯奷系数                         
      正关联和负关联                         
      奫奡奰奰奡统计量夭重复性度量                    
      相关性的检验                          
    卡方拟合优度检验                           
    相关观测的奃奯奣奨奲奡奮检验                        
    其它分析方法                              
      似然比统计量                          
      对数线性模型                          
27 秩检验396
    套奩奬奣奯奸奯奮符号夭秩检验夨匹配数据天                   
    奍奡奮奮夭套奨奩奴奮奥她奕检验夨非匹配数据夬即套奩奬奣奯奸奯奮秩和检验天和奈奯奤奧奥女夭
奌奥奨奭奡奮奮估计                              
    奋奵奲女奫奡奬夭套奡奬奬奩女检验                           
    等方差的检验                              
    秩相关度量                               
      奐奥奡奲女奯奮关联系数                        
      奓奰奥奡奲奭奡奮                            
      奋奥奮奤奡奬奬                             
      奄奡奮奩奥奬女趋势性检验                       
      奊奯奮奣奫奨奥奥奲奥夭奔奥奲奰女奴奲奡检验                   
      奔奏奄奏夺奋奥奮奤奡奬奬偏相关系数                  
      几个例子                            
    多个相关样本                              
      奆奲奩奥奤奭奡奮检验                         
      契奵奡奤奥检验                           
      奆奲奩奥奤奭奡奮检验与奋奥奮奤奡奬奬系数及奓奰奥奡奲奭奡奮系数的关系    
  
      交互作用                            
    平衡的不完全区组设计                         
    奁   奅 不低于 的检验                         
      几个独立样本的奶奡奮奤奥奲套奡奥奲奤奥奮夨正态得分天检验      
      等方差检验的正态得分法                   
      正态得分用于回归                       
      正态得分与相关系数                      
      随机正态离差                          
      寻找精确分布的方法                      
    奆奩女奨奥奲随机化方法                           
      两个独立样本                          
      配对的随机化检验                       
28 检验数据是否来自指定分布{Kolmogorov-Smirnov 型统计量422
    检验数据是否来自某个分布奻奋奯奬奭奯奧奯奲奯奶夭奓奭奩奲奮奯奶奔奥女奴       
    正态性检验夺奓奨奡奰奩奲奯奻套奩奬奫奴奥女奴                    
29 TODO:非参数回归425
30 其它非参数检验426
    其它非参数检验                             
    方差齐性检验                              
V 试验设计与分析427
31 参考文献和包介绍428
    主要参考文献                              
     软件包                                 
    函数介绍                                
      奡奬奬 奣奯奭奢奩奮夨天                           
    注意奦奡奣奴奯奲的使用                            
32 单因子试验设计与分析430
33 区组设计: 完全区组设计432
    随机化完全夨不完全天区组设计                     
    统计分析夨固定效应天                          
      例子数据准备                          
      数据的一般表示                         
      统计模型夨固定效应天                      
      处理和区组的均值和效应的估计               
  
      方差分析的假设                         
      方差分析表和检验统计量公式                 
      结果与解释                           
      其它夺效应夨系数天的估计                    
    多重比较                                
    注意的问题                               
      区组的必要性                          
      是否把区组看作另外一个因子夨区组作为协方差天       
      附夺协方差的假设条件                     
    随机效应                                
      区组效应随机的统计模型                   
      建立假设                            
      检验统计量                           
      方差分量的估计                         
    模型的适合性                              
    另外一个例子                              
      数据                               
      方差分析                            
      多组比较                            
34 区组设计: BIB设计(平衡不完全区组设计) 451
    奂奉奂设计夨平衡不完全区组设计天                    
      例子                               
      奂奉奂符合的三个条件                      
      奂奉奂的五个参数与三个必要条件                
      使用 进行奂奉奂设计                       
    统计模型及分析                             
      例子描述与奂奉奂参数                      
      产生奂奉奂设计                          
      试验结果数据                          
      统计模型                            
      处理和区组的均值和效应的估计               
      方差分析                            
      多重比较                            
35 区组设计: 链式区组设计464
    构造链式区组设计                           
    数据和分析                               
      数据                               
      方差分析                            
      奔奏奄奏夺处理效应和区组效应的估计             
  
36 正交设计: 正交设计469
    多因子试验                               
      多因子试验的复杂性                      
      常用的多因子试验设计方法                  
      交互作用                            
    正交表                                  
      正交表的符号表示                       
      正交表的正交性                         
      正交表的分类                          
    无交互作用的正交设计                         
    数据直观分析                              
      试验结果                            
      直接观察                            
      综合可比性                           
      水平均值图                           
      极差                               
      总结                               
    数据的方差分析                             
      统计模型                            
      假设检验                            
      方差分析和结论                         
      最佳水平组合均值的点估计                  
      最佳水平组合均值的区间估计                 
      验证试验                            
    贡献率分析                               
37 正交设计: 有交互作用的正交设计486
    表 设计                                
      确定试验因子和水平                      
      自由度的确定                          
      表的选择                            
      表 设计                            
      列出试验计划                          
      试验结果                            
    方差分析                                
      统计模型                            
      平方和分解                           
      方差分析结果                          
      最佳水平组合的选择                      
    指标均值的估计                             
      点估计                              
  
      奔奏奄奏夺区间估计                        
    避免混杂夭表 设计的一个原则                    
      两个例子                            
      正交表的交互作用                       
      列排满的处理方法                       
    有重复试验情况下的数据分析                     
      因子水平与表 设计                      
      试验结果                            
      方差分析                            
      最佳水平组合的选择                      
38 正交设计: 水平数不等情况下的试验设计500
    混合水平正交表                             
    直接选用混合水平正交表                       
      因子水平和表 设计                      
      奔奏奄奏夺数据分析                        
    奔奏奄奏夺拟水平法                            
    奔奏奄奏夺组合法                             
    赋闲列法                                
39 TODO 503
40 附: 正交表程序说明504
41 附: 统计咨询工作者被经常问及的三十个问题及解答511
    试验设计                                
    分析                                   
    取样                                   
VI 回归与方差分析517
42 R的统计模型概述519
    公式                                   
    符号总结                                
    注意夺添加奦奡奣奴奯奲                            
    奌 奔                                   
    奁奉奃夨赤池信息量天准则                         
    奂奉奃夨贝叶斯信息量天准则                        
    介绍总结                                
    最大变量数                               
  
43 开始之前527
    数据转换                                
    决策树                                  
    缺 数据                                
    极端值夨奯奵奴奬奩奥奲女天                             
    非正态的残差                              
    异质性噪声                               
    相关数据                                
      例子                               
      多个线性相关                          
44 方差分析(ANOVA) 538
    两个问题                                
      奴检验和单因素方差分析                    
      什么时候使用协方差分析                   
    单因素方差分析夭固定效应模型                    
      数据描述                            
      模型                               
      平方和的分解                          
      方差分析表                           
      奆检验                              
      例子                               
      单向奁奎奏奖奁与多重回归的关系                
    多重比较的条件及检验                         
      条件                               
      误差的正态性检验                       
      方差齐性检验                          
    均值的多重比较                             
      奓奴奵奤奥奮奴奩奺奥奤奲奡奮奧奥夨奤奩女奴奲奩奢奵奴奩奯奮天                
      各种方法介绍                          
      各种方法介绍                          
      奌奓奄法夨最小显著性差异法天                   
      奂奯奮奦奥奲奲奯奮奩法夭奌奓奄法的修正                  
      线性约束                            
      女奣奨奥夋奥法夭线性约束的多重比较                 
      其它方法                            
      奰 奡奤奪奵女奴夨天函数                         
       奰奡奩奲奷奩女奥 奴 奴奥女奴夨天函数                      
       奔奵奫她奈奓奄法                           
       奋奵奲女奫奡奬夭套奡奬奬奩女夭非参数方法多组比较             
       奓夭奎夭奋法夨建议使用奔奵奫奥她奴奥女奴天                
  
    单因素协方差分析夨奁奎奃奏奖奁天                     
    两因素方差分析                             
      无交互影响的双因素方差分析                 
      有交互影响的双因素方差分析                 
      例子                               
    两因素协方差分析                           
    随机效应模型                              
      问题描述                            
      模型与假设检验                         
      几个公式                            
      奆检验                              
      组内夬组间平均方差的估计                   
      重复性研究中变异系数的估计                 
      组内相关系数夨奉奃奃夬方差估计量分析夬可靠性系数天      
      例子                               
45 一致性(agreement)估计582
    奁奧奲奥奥奭奥奮奴夨一致性相关系数夬奃奃奃天                  
    一致性度量                               
    估计奅奖                                 
    例子                                   
    奲奷奧 奪夨天                                  
    奲奷奧 奪 奬奩奮奤奥奬奬夨天                              
    置信区间估计                              
    平均偏差夨奁奄天一致性估计                       
    奁奄显著性检验                             
     随机组采样方法                             
     组内相关系数夨奉奃奃天                           
46 一般线性回归(Linear regression) 594
    数据                                   
    模型描述                                
    平方和分解                               
      总平方和夽残差平方和夫回归平方和              
      回归平均平方夨 奥奧奍奓天与残差平均平方夨 奥女奍奓天及其
自由度                              
    拟合回归直线奻最小二乘法                       
      原始平方和与修正平方                     
      最小平方线                           
    计算                                   
      回归函数奬奭夨天                          
  
      进一步分析的泛型函数                     
      女奵奭奭奡奲她夨天函数夭对回归结果的统计与检验          
      使用奡奮奯奶奡检测系数显著性                   
      回归系数的置信区间夨奃奉天                    
      计算回归预测的她值及区间                  
    检验                                   
      手工计算奆值                          
      方差齐性的检验                         
      回归系数的假设检验                      
      异残差检验夨奂奲奥奵女奣奨夭奐奡奧奡奮奴奥女奴天奻检验残差是否为常量   
    奔奏奄奏夺多元回归                            
47 相关606
    样本夨奐奥奡奲女奯奮天相关系数                         
      定义                               
      与总体相关系数的关系                     
      样本相关系数奲与样本回归系数奢的关系          
    相关系数的统计推断                          
      相关系数的单样本奴检验                    
      相关系数的奆奩女奨奥奲变换夨奚变换天                 
      相关系数差异的单样本奺检验                  
      相关系数的区间估计                      
      相关系数的功效及样本量估计                 
      相关系数的两样本检验                     
    偏相关                                  
    多元相关                                
    其他相关                                
48 回归诊断616
    图的威力                                
    残差及其检验                              
      简介奰奬奯奴 奬奭夨天                          
      普通残差                            
      标准化夨内学生化天残差                     
      外学生化残差                          
      残差图                              
      残差的契夭契图                         
    影响分析                                
      帽子矩阵奈的对角元素                     
      奄奆奆奉奔奓准则                          
      奃奯奯奫统计量                          
  
      奃奏奖奁 奁奔奉奏准则                       
      总结                               
    共线性夬条件数夬奫奡奰奰奡夨天函数                      
      什么是共线性                          
      共线性的发现                          
49 逐步回归635
    是否拟合的足够好夿                           
      2已知                              
      过拟合                              
      欠拟合                              
    外推                                   
    最优回归方程的选择                          
    逐步回归的计算                             
    更新拟合模型                              
    关于标准化回归系数                          
      其它说法                            
      个人认为                            
50 多项式回归646
    模型函数                                
    例子                                   
    系数的置信区间夨奃奉天                          
    奆夭值夬奰夭值                                
    回归值                                  
51 广义线性(Generalized Linear)模型649
    概念                                   
    族                                    
    奧奬奭夨天函数                                
    奧奡奵女女奩奡奮族                                
    二项式族夨奬奯奧奩女奴奩奣多元线性回归天                    
      例                                 
      例                                 
    奔奏奄奏夺奐奯奩女女奯奮模型                          
    奔奏奄奏夺拟似然模型                           
    其它资料找到的东东                          
      数据                               
      回归分析                            
      奐奯奩女女奯奮回归                           
  
52 TODO: 岭回归(ridge regression) 662
53 非线性回归与非线性最小平方664
    非线性回归                               
    奬奯奧奩女奴奩奣人口模型及使用奮奬女夨天函数求解                 
    非线性最小二乘法和最大似然法模型                 
      奮奬奭夨天函数的用法                        
      最小二乘法                           
      最大似然法                           
54 偏最小二乘回归方法及其应用(理论) 674
    介绍                                   
    多重相关性的诊断                           
      经验式诊断方法                         
      方差膨胀因子                          
    岭回归分析                               
      岭回归估计量                          
      岭回归估计量的性质                      
      其他补救方法简介                       
    多因变量的偏最小二乘回归模型                    
      工作目标                            
      计算方法夭第一步                        
      计算方法夭第二步                        
      交叉有效性                           
    一种更简洁的计算方法                         
    偏最小二乘回归的辅助分析技术                    
      精度分析                            
      自变量xj在解释因变量集合奙的作用             
      特异点的发现                          
    单因变量的偏最小二乘回归模型                    
      简化算法                            
VII 流行病学687
55 基本概念689
    前瞻性研究                               
    回顾性研究                               
    现状研究                                
    危险率差与比夨  天                           
    优势及优势比夨奏 天                           
  
    优效性研究与等效性研究                       
    筛选检验的一般性概念                         
      预测值阳性夯阴性                        
      灵敏度夯特异度                         
      症状有效                            
      假阴性夯假阳性                         
      奂奡她奥女法则的应用                        
     奏奃曲线                                
      定义                               
      从数据直接计算                         
      奬奯奧奩女奴奩奣回归的 奏奃曲线                    
    生存分析一般概念                           
      夨累加天发病率                          
      发病密度                            
      累加发病率与发病密度的关系                 
      率比夨  天                            
     交叉设计                                
       交叉设计夨奣奲奯女女奯奶奥奲奤奥女奩奧奮天                  
       洗脱期                              
       残留效应夨剩余效应天                      
     常用的回归分析                             
56 包与函数介绍700
    奥奰奩奣奡奬奣包                                 
    奲奡奴奥奲奡奴奩奯 奴奥女奴包                             
    奥奰奩 包                                  
    奲奭奥奴奡                                  
    女奴奡奴女包                                  
57 类型(属性)数据的效应测度702
    危险率差的估计                             
    危险率比夨  天的估计                          
    优势比夨奏 天的估计                           
    优势比与危险率的比较                         
    混杂与分层                               
    分层的类型数据统计推断方法夭奍奡奮奴奥奬夭奈奡奥奮女奺奥奬检验         
      奍奡奮奴奥奬夭奈奡奥奮女奺奥奬检验及优势比估计              
      公共优势比与效应修正                     
      例子                               
    匹配研究中优势比的估计                       
    存在混杂的趋势性检验                         
  
58 样本量及功效的估计717
    计算样本量的函数                           
    现场调查夨奆奩奥奬奤女奵奲奶奥她天                         
    两个比例的比较                             
    病例夭对照研究中奰 夬奰 与优势比的关系                
    前瞻性研究和随机对照试验中的样本量估计             
    现状研究中的样本量估计                       
    比较两个均值的样本量估计                      
    批质量检验的样本量估计                       
    两个比例比较的功效                          
     两个均值比较的功效                          
     分层类型数据样本量及功效的估计                  
59 多重logistic回归731
    一般模型                                
    回归参数的解释                             
      二态独立变量在多重奬奯奧奩女奴奩奣回归模型中优势比的估计    
      奬奯奧奩女奴奩奣回归分析和列联表分析的关系             
    协方差夬标准差夬奴值夬置信区间等                     
    奬奯奧奩女奴奩奣 奤奩女奰奬奡她函数                           
    连续独立变量在多重奬奯奧奩女奴奩奣回归模型中优势比的估计        
    假设检验                                
    多重奬奯奧奩女奴奩奣回归中的预测                       
    奬奯奧奩女奴奩奣模型回归拟合优良性的估计                  
    奬奯奧奩女奴奩奣回归的 奏奃曲线                         
60 meta再分析750
    概念                                   
    奄奥奲奓奩奭奯奮奩奡奮夭奌奡奩奲奤方法夨随机效应模型天               
    奍奡奮奴奥奬夭奈奡奥奮女奺奥奬方法夨固定效应模型天                 
    优势比的齐性检验                           
    解释                                   
    绘图                                   
61 等效性研究(equivalence study) 758
    统计推断                                
    样本量的估计                              
62 交叉设计760
    综合的处理效应的估计                         
    剩余效应的估计                             
  
    样本量的估计                              
63 聚集性的二态数据764
      聚集性数据二项比例的两样本检验              
      样本量及功效估计                       
64 TODO:测量误差方法772
65 人-时间数据及生存分析773
    单样本发病率数据的统计推断                     
      大样本方法                           
      精确方法                            
      发病率的置信区间                       
    两样本发病率数据的统计推断                     
    率比                                   
    人夭时间数据的功效及样本量估计                   
    分层的人夭时间数据的统计推断                    
    分层的人夭时间数据的功效及样本量                  
    发病率数据中趋势性的检验                      
66 生存分析788
    概念                                   
      危险率夨奨奡奺奡奲奤奲奡奴奥天                      
      死亡危险率夨奭奯奲奴奡奬奩奴她奲奩女奫天                   
      生存概率夨女奵奲奶奩奶奡奬奰奲奯奢奡奢奩奬奩奴她天                 
      生存函数夨女奵奲奶奩奶奡奬奦奵奮奣奴奩奯奮天                  
      危险函数夨奨奡奺奡奲奤奦奵奮奣奴奩奯奮天                   
       访或截尾观察夨奣奥奮女奯奲奥奤奯奢女奥奲奶奡奴奩奯奮天            
    时间序列的奋奡奰奬奡奮夭奍奥奩奥奲估计                    
    对数秩夨奬奯奧奲奡奮奫天检验                          
    奃奯奸比例风险回归模型                         
      模型及检验                           
      对二态独立变量危险比的估计                 
      对连续独立变量危险比的估计                 
      功效及样本量估计                       
VIII 时间序列与信号处理802
67 时间序列相关的概念804
    奈奥奲奭奩奴奩奡奮矩阵与函数                         
      奈奥奲奭奩奴奩奡奮矩阵                         
  
      奈奥奲奭奩奴奩奡奮函数                         
    自相关夨奁奵奴奯夭奣奯奲奲奥奬奡奴奩奯奮夬奁奃奆天                    
      定义                               
      例子                               
    互相关夨奃奲奯女女夭奣奯奲奲奥奬奡奴奩奯奮夬奃奃奆天                    
      定义                               
      性质                               
      例子                               
    偏自相关夨奐奡奲奴奩奡奬奁奵奴奯奣奯奲奲奥奬奡奴奩奯奮夬奐奁奃奆天              
    卷积夨奃奯奮奶奯奬奵奴奩奯奮天                           
      定义                               
      性质夨不全天                           
      例子                               
    白噪声夨奷奨奩奴奥奮奯奩女奥天及其检验                     
      奁奃奆系数                            
      奂奯奸奻奐奩奥奲奣奥夨奌奪奵奮奧奻奂奯奸天奴奥女奴                  
      其它检验                            
      游程检验夨奲奵奮女 奴奥女奴天                       
      奴女奤奩奡奧夨天                             
68 线性模型820
    时间序列分析的主要问题                       
    介绍                                   
    奡奲奩奭奡 女奩奭夨天函数夭模拟产生各种时间序列               
      奴女夨天的用法                            
      产生时间序列                          
      奡奲奩奭奡 女奩奭夨天函数产生奁 夬奍奁或奁 奍奁过程          
    经典模型                                
      一般回归                            
      夋奴夨天寻找趋势                          
    分解时间序列                              
      奤奥奣奯奭奰奯女奥夨天                           
      女奴奬夨天                               
      奈奯奬奴套奩奮奴奥奲女分解                        
    奍奁夨奍奯奶奩奮奧奁奶奥奲奡奧奥奭奯奤奥奬女天夭滑动平均模型             
      产生滑动平均序列                       
      使用滑动平均查看序列的趋势                 
    奁 夨奁奵奴奯夭 奥奧奲奥女女奩奶奥奭奯奤奥奬女天自回归模型               
      奁 夨 天                              
      奁 夨奰天                              
    平稳性与各态遍历性                          
  
      平稳性                              
      各态遍历夨奅奲奧奯奤奩奣奩奴她天                      
      奔奏奄奏夺奁 的平稳性                      
      奔奏奄奏夺奍奁与可逆性夨奩奮奶奥奲奴奩奢奩奬奩奴她天              
    奁 奍奁                                  
     差分夭得到平稳过程                           
     奁 奉奍奁过程                               
       起源                               
       什么是奁 奉奍奁模型                       
       奁 奉奍奁模型的基本思想                    
       一些例子与奡奲奩奭奡夨天拟合                    
     如何选择模型夺奂奯奸夭奊奥奮奫奩奮女方法                   
       模型的步骤                           
       检验平稳性                           
       检验周期性                           
       差分得到平稳序列                       
       周期差分                            
       确定参数奰和奱                         
       奁 参数奰                            
       奍奁参数奱                            
       总结                               
        混合模型难以识别                       
        奂奯奸夭奊奥奮奫奩奮女奭奯奤奥奬奤奩奡奧奮奯女奴奩奣女                 
        奔奏奄奏夺例子                           
     异方差的情况                              
     奁 奃奈夨条件异方差模型天与奇奁 奃奈等                 
       起源                               
       奁 奃奈                              
       奇奁 奃奈                             
       奔奏奄奏夺其它变体                        
       例子                               
     奣奯夭奩奮奴奥奧奲奡奴奩奯奮夨协整天                          
       起源                               
       概念                               
       奐奨奩奬奬奩奰女夭奏奵奬奩奡奲奩女奴奥女奴                      
69 VAR模型(少例子) 856
    简化模型的定义                             
      奖奡奲夨奰天                              
      大矩阵形式                           
      方程式形式                           
  
      浓缩矩阵                            
      解释                               
      奏奲奤奥奲奯奦奩奮奴奥奧奲奡奴奩奯奮奯奦奴奨奥奶奡奲奩奡奢奬奥女              
      简单例子                            
      将奖奁 夨奰天写作奖奁 夨 天                     
    奓奴奲奵奣奴奵奲奡奬奶女 奲奥奤奵奣奥奤奦奯奲奭                      
      奓奴奲奵奣奴奵奲奡奬奖奁                          
       奥奤奵奣奥奤奖奁                           
    估计                                   
      估计回归系数                          
      误差协方差矩阵的估计                     
      参数协方差矩阵的估计                     
    参考文献                                
    相关函数                                
70 卡尔曼滤波(理论, 少例子) 865
    介绍                                   
    应用实例                                
    命名                                   
    基本动态系统模型                           
    卡尔曼滤波器                              
      预测                               
      更新                               
      不变量夨奉奮奶奡奲奩奡奮奴天                        
    实例                                   
    推导                                   
      推导后验协方差矩阵                      
      最优卡尔曼增益的推导                     
      后验误差协方差公式的化简                  
    与递归奂奡她奥女奩奡奮估计之间的关系                    
    信息滤波器                               
      非线性滤波器                          
      扩展卡尔曼滤波器                       
     应用                                   
     参见                                   
     例子                                   
       奁奮奤奲奥奷奄 奓奴奲奡奷的例子                    
       奫夌奬奴奥奲夨天函数                           
  
71 谱分析880
    推荐                                   
    介绍                                   
    傅立叶变换夨奆奆奔天                            
    窗函数                                  
    奐奥奲奩奯奤奯奧奲奡奭夨周期图天                          
      简介                               
      例子                               
72 sound 887
    载入声音文件并查看信息                       
    声谱夬播放夬频率图                            
    修改声音                                
    产生调频信号                              
    语图                                   
73 小波892
    推荐                                   
    介绍                                   
    小波的类型                               
      奄奩女奣奲奥奴奥奷奡奶奥奬奥奴女                        
      奃奯奮奴奩奮奵奯奵女奷奡奶奥奬奥奴女                      
      奔奏奂奅奄奅奌夺奷奴 夌奬奴奥奲夨天支持的小波               
      奷奡奶奥 夌奬奴奥奲夨天函数支持的小波                  
    例子                                   
IX 数据挖掘|机器学习898
74 R包介绍与参考文献899
    参考文献                                
    机器学习包                               
      奓奵奰奰奯奲奴奖奥奣奴奯奲奍奡奣奨奩奮奥女奡奮奤奋奥奲奮奥奬奍奥奴奨奯奤女        
      奂奡她奥女奩奡奮奍奥奴奨奯奤女                        
       奥奣奵奲女奩奶奥奐奡奲奴奩奴奩奯奮奩奮奧                     
      奲奡奮奤奯奭奆奯奲奥女奴                          
      奅奬奥奭奥奮奴女奯奦奓奴奡奴奩女奴奩奣奡奬奌奥奡奲奮奩奮奧                
75 概念902
    四种完全不同的学习方式                       
      分类学习夨奣奬奡女女奩夌奣奡奴奩奯奮奬奥奡奲奮奩奮奧天                
  
      关联学习夨奡女女奯奣奩奡奴奩奯奮奬奥奡奲奮奩奮奧天                 
      聚类夨奣奬奵女奴奥奲奩奮奧天                         
      数值预测夨奮奵奭奥奲奩奣奰奲奥奤奩奣奴奩奯奮天                 
    样本                                   
    闭合世界假定                              
    递归技术                                
    属性                                   
      数值性值                            
      名词性值夨奮奯奭奩奮奡奬天                       
      有序值                              
      区间值                              
      比率值                              
    奖奃维理论                                
      奓奨奡奴奴奥奲奩奮奧夨打散天                        
      用途                               
      奶奣维理论的其它资料                      
76 算法: 基本方法908
     规则夨 夭奲奵奬奥天                              
      介绍                               
      残缺值                              
      数值属性                            
    统计建模奻贝叶斯方法                         
      朴素贝叶斯方法夨奎奡奩奶奥奂奡她奥女天                 
      概率为 的问题奻拉普拉斯估计器                
      关于先验概率                          
      残缺值                              
      数值属性                            
      用于文档分类的贝叶斯模型奻多项朴素贝叶斯        
      讨论                               
    奔奏奄奏夺贝叶斯网络                           
      分类的概率估计                         
      奔奏奄奏夺贝叶斯网络的一个简单例子             
    分治法夺创建决策树                           
      使用信息增益选择属性                     
      改进                               
      讨论                               
    覆盖算法夺建立规则                           
      一个简单的覆盖算法                      
    挖掘关联规则                              
      项集                               
  
      关联规则                            
      有效的建立规则                         
      讨论                               
    线性模型                                
      数值预测夺线性回归                      
      线性分类夺奬奯奧奩女奴奩奣回归                     
      成对分类                            
      使用感知器的线性分类                     
      使用奷奩奮奮奯奷的线性分类                    
    基于实例的学习                             
      有效寻找最近邻夭奫奄树与奫奄球树                
      讨论                               
    聚类                                   
      基于距离的迭代聚类                      
      快速距离计算                          
      如何选择类别数目奫夿                      
77 TODO: 可信度: 评估机器学习结果936
    交叉验证                                
    预测概率                                
      二次损 函数                          
      信息损 函数                          
    计算成本                                
    评估数值预测                              
78 TODO: 转换: 处理输入和输出937
    属性的选择                               
    离散数值属性                              
    一些有用的转换                             
    自动数据清理                              
    组合多种模型                              
    使用没有类标签的数据                         
79 树模型939
    决策树                                  
      数值属性                            
      残缺值                              
      修剪                               
      估计误差率                           
      从决策树到规则                         
    数值预测                                
  
      平滑                               
      误差                               
      修剪树                              
      名词属性                            
      残缺值                              
      奔奏奄奏夺从模型树到规则                    
      局部加权线性回归                       
      讨论                               
     包夭奰奡奲奴她                                
      回归分类树夭奣奴奲奥奥夨天                       
      模型树夭奭奯奢夨天                          
     包夭奲奰奡奲奴                                
    随机森林                                
      资料                               
        学习算法                       
        优点                          
        缺点                          
      奔奏奄奏夺资料                           
        奔奏奄奏夺误差估计                   
        奔奏奄奏夺属性的重要性评估             
        奔奏奄奏夺奇奩奮奩重要性                 
        奔奏奄奏夺相互作用                   
        奔奏奄奏夺实例的相似性夨奰奲奯奸奩奭奩奴奩奥女天         
        奔奏奄奏夺缩放                     
        奔奏奄奏夺原型                     
        奔奏奄奏夺缺 数据的替换               
        奔奏奄奏夺缺 标签的实例               
         奔奏奄奏夺异常值检测                 
         奔奏奄奏夺无监督学习                 
         奔奏奄奏夺平衡预测误差                
         奔奏奄奏夺新颖性检测                 
80 判别分析(Discriminant Analysis) 956
    判别分析与主成分分析的关系                     
    基于奍奡奨奡奬奡奮奯奢奩女距离的数学模型                  
      协方差矩阵相同                         
      协方差矩阵不同                         
    奂奡她奥女判别                               
      先验概率与损 函数                      
      两个总体的奂奡她奥女判别                     
      多分类问题的奂奡她奥女判别                   
  
    奆奩女奨奥奲判别                               
      问题描述                            
      点与超平面的距离                       
      数据描述                            
      奆奩女奨奥奲判别分类的思路                     
    例子                                   
81 聚类分析973
    系统聚类夨奨奩奥奲奡奲奣奨奩奣奡奬奣奬奵女奴奥奲奩奮奧奭奥奴奨奯奤天               
      最短距离法夨奴奨奥女奨奯奲奴奥女奴奤奩女奴奡奮奣奥奭奥奴奨奯奤天          
      最长距离法夨奴奨奥奬奯奮奧奥女奴奤奩女奴奡奮奣奥奭奥奴奨奯奤天           
      中间距离法夨奭奥奤奩奡奮奭奥奴奨奯奤天                  
      中间距离法的推广                       
      类平均法夨奡奶奥奲奡奧奥奬奩奮奫奡奧奥奭奥奴奨奯奤天              
      重心法                              
      离差平方和法夨套奡奲奤法天                    
      其它方法                            
    例子                                   
    类个数的确定                              
    奫夭均值动态聚类                             
      奫奭奥奡奮女算法                          
      奫夭奭奥奡奮女夫夫方法                         
    奫邻近法夨奋奎奥奡奲奥女奴奎奥奩奧奨奢奯奲女夬奫奮奮天算法               
      奫奮奮算法                             
      预测                               
      平滑                               
      优点与缺点                           
      奫奮奮夨天函数用法                         
82 主成分分析(PCA) 993
    协方差矩阵求主成分                          
      记号                               
      求主成分                            
      原始变量与主成分的相关系数                 
      载荷夨奬奯奡奤奩奮奧天                          
    相关矩阵求主成分                           
    主成分特征向量的具体问题的相关解释                
    例子                                    
    主成分作图                                
       分析夨属性作图天                         
      契分析夨个体作图天                         
  
    主成分回归                                
      线性回归                             
      主成分分析                            
      主成分回归                            
      得到与原自变量的关系式                    
83 因子分析1010
    数学模型                                 
    例子                                    
      因子得分                             
      与主成分分析对照                        
84 典型相关分析1016
    奔奏奄奏夺典型相关系数的检验                      
85 核方法概要与支持向量机1020
    原始线性回归夨线性插值天                         
      描述                                
      精确的情况                            
      存在误差                             
      最小二乘逼近                           
      正态方程                             
      预测                                
      对偶表示                             
      伪逆                                
    岭回归夨奲奩奤奧奥奲奥奧奲奥女女奩奯奮天                         
      原始解法夨奰奲奩奭奡奬女奯奬奵奴奩奯奮天                    
      岭迹图确定                            
      例子                                
      对偶方法夨奤奵奡奬女奯奬奵奴奩奯奮天                     
    核定义的非线性特征映射                        
      特征映射                             
      核函数夯有效核函数                        
      核函数与特征映射非一一对应                  
      核函数如何改进特征空间内积的计算效率           
      核的选择                             
      结论                                
      核模式分析的过程                        
    奔奏奄奏夺新颖性检测                            
      最小封闭超球体                          
      新颖性检测的稳定性                       
  
      包含大部分点的超球体                      
    用于分类的支持向量机                          
      硬间隔夨最大间隔天分类器                     
      软间隔分类器夨奃夬奶夭奓奖奍分类天                  
    用于回归的支持向量机                          
      奔奏奄奏夺"夭不敏感回归和奶夭女奶奭回归               
     的女奶奭夨天函数                               
      奬奩奢女奶奭介绍与特性                         
      用法                                
      注意事项                             
     的奫奥奲奮奬奡奢包                               
      核函数                               
      核函数相关的方法                        
      核方法夺女奶奭                            
      核方法夺 奥奬奥奶奡奮奣奥奶奥奣奴奯奲奭奡奣奨奩奮奥                
      核方法夺奇奡奵女女奩奡奮奰奲奯奣奥女女奥女                   
      核方法夺 奡奮奫奩奮奧                         
      奔奏奄奏夺核方法夺奏奮奬奩奮奥奬奥奡奲奮奩奮奧奷奩奴奨奫奥奲奮奥奬女          
      核方法夺奓奰奥奣奴奲奡奬奣奬奵女奴奥奲奩奮奧                    
      核方法夺奋奥奲奮奥奬奰奲奩奮奣奩奰奡奬奣奯奭奰奯奮奥奮奴女奡奮奡奬她女奩女         
       核方法夺奋奥奲奮奥奬奦奥奡奴奵奲奥奡奮奡奬她女奩女                 
       核方法夺奋奥奲奮奥奬奣奡奮奯奮奩奣奡奬奣奯奲奲奥奬奡奴奩奯奮奡奮奡奬她女奩女          
       奔奏奄奏夺奉奮奴奥奲奩奯奲奰奯奩奮奴奣奯奤奥奱奵奡奤奲奡奴奩奣奯奰奴奩奭奩奺奥奲        
       奔奏奄奏夺奉奮奣奯奭奰奬奥奴奥奣奨奯奬奥女奫她奤奥奣奯奭奰奯女奩奴奩奯奮          
86 HMM 1052
    介绍                                    
      一个通俗的例子                          
    奈奍奍中的三个经典问题                         
    模型与定义                                
      球和缸夨奂奡奬奬奡奮奤奕奲奮天实验模型                 
      奈奍奍定义                             
    前向夭后向算法                              
      解决的问题夨对应模型产生指定序列的概率天          
      直接计算                             
      前向算法                             
      前向算法的例子                          
      后向算法                             
    奖奩奴奥奲奢奩算法                                
      解决的问题夨给定模型和序列夬最可能的状态序列天       
      算法描述                             
  
    奂奡奵奭夭套奥奬奣奨算法                             
      解决的问题夨给定序列夬参数估计天                
      算法描述                             
      讨论                                
     包                                    
      奈奍奍奆奩奴夨天夭估计奈奍奍参数                    
      奶奩奴奥奲奢奩夨天夭估计隐状态序列                     
      奦奯奲奷奡奲奤奂奡奣奫奷奡奲奤夨天夭某指定观测序列的概率           
87 TODO: 神经网络1071
    包介绍                                   
                                           
    参考文献夺进化奂奐神经网络的围岩位移预测              
    参考文献夺基于进化神经网络的模拟电路故障诊断           
    参考文献夺一种基于多进化神经网络的分类方法            
88 TODO: 遗传算法(Genetic Algorithm) 1074
    包介绍                                   
X 随机数与MCMC 1075
89 随机数的产生及检验1076
    随机数的产生                               
      乘同余法                             
      乘加同余法                            
      加同余法                             
    随机数的统计检验                            
      参数检验                             
      均匀性检验                            
      独立性检验                            
      奔奏奄奏夺连贯性检验                        
90 蒙特卡洛方法的随机抽样1081
    介绍                                    
      直接抽样的优点和缺点                      
    直接抽样方法                               
      离散随机变量                           
      连续随机变量夨反函数法天                     
    奔奏奄奏夺直接抽样方法的推广奻变换抽样                 
    舍选抽样方法夨奲奥奪奥奣奴奩奯奮女奡奭奰奬奩奮奧天                    
  
    奔奏奄奏夺利用极限定理采样                        
    奔奏奄奏夺复合分布的抽样方法                      
      加抽样方法                            
      乘抽样方法                            
      加乘抽样方法                           
    奔奏奄奏夺近似抽样方法                          
    奔奏奄奏夺多维分布的抽样                         
91 马尔可夫链蒙特卡洛模拟采样1089
    介绍                                    
      马尔可夫链的性质                        
      推荐包                               
    随机漫步的例子                              
    奇奩奢奢女采样                                
    奍奥奴奲奯奰奯奬奩女夭奈奡女奴奩奮奧女方法                         
      介绍                                
      步骤                                
    例子                                    
92 蒙特卡洛法计算积分1099
    基本思想                                 
    频率法                                   
      方法简介                             
      积分值均值和方差夨误差天的估计                 
      误差与样本量                           
      多重积分                             
      相对误差夨精度天                          
    期望值估计法                               
    奔奏奄奏夺重要抽样方法                          
    奔奏奄奏夺半解析法                             
    奔奏奄奏夺自适应蒙特卡洛积分                      
    例子                                    
XI Bayes方法1109
93 总论1110
    介绍                                    
     的贝叶斯相关包介绍                          
      一般模型                             
      特殊模型和方法                          
  
      奐奯女奴夭奥女奴奩奭奡奴奩奯奮奴奯奯奬女                       
      学习贝叶斯的包                          
      其它软件与 的接口                       
94 几个后验概率形式可以推导的例子1117
    二项分布                                 
    泊松分布                                 
    正态分布夭方差已知                            
    正态分布夭方差未知                            
    多元奤奩奲奩奣奨奬奥奴分布                             
    广义线性模型                               
95 Book: Bayesian Computation with R 1126
    使用奍奃奍奃估计显著性水平的例子                   
    贝叶斯思想                                
      睡眠情况研究                           
      离散先验概率                           
      先验概率为奂奥奴奡分布                       
      奕女奩奮奧奡奈奩女奴奯奧奲奡奭奐奲奩奯奲夨任意先验概率离散化天        
      预测                                
    单参数模型                                
      已知均值未知方差的正态分布                  
      估计心脏移植手术的成活率                   
      贝叶斯方法的鲁棒性                       
        先验概率:正态分布                  
        先验概率:奴分布                    
      混合先验概率                           
        理论计算                        
        模拟方法                        
      奔奏奄奏夺硬币均匀性检验                     
    奔奏奄奏夺多参数模型                            
    贝叶斯计算                                
                                         
      平坦分布的奂奥奴奡夭奂奩奮奯奭奩奡奬模型                 
      奍奃方法计算积分                         
       奥奪奥奣奴奩奯奮奓奡奭奰奬奩奮奧                        
    奍奃奍奃方法                                
      奍奥奴奲奯奰奯奬奩女夭奈奡女奴奩奮奧女算法                    
      奇奩奢奢女奓奡奭奰奬奩奮奧                          
    模型比较                                 
      比较假设                             
  
      单边检验                             
XII 杂项1165
96 信息熵与信息理论1166
    函数介绍                                 
    信息的度量                                
    奓奨奡奮奮奯奮信息量                              
      定义                                
      连续非负性                            
      对称性                               
      扩展性                               
      可加性                               
      极值性                               
      例子夺植被调查                          
    相对信息量和信源剩余度                        
      定义                                
      例子                                
    互信息夨奭奵奴奵奡奬奩奮奦奯奲奭奡奴奩奯奮天                       
      例子夺中国豆科植物花冠类型与植株类型            
      联合信息量                            
      条件信息量                            
      关联性                               
      平均互信息及其性质                       
      信息增量                             
      函数计算                             
      条件互信息夨奃奯奮奤奩奴奩奯奮奡奬奭奵奴奵奡奬奩奮奦奯奲奭奡奴奩奯奮天         
      多元互信息夨奍奵奬奴奩奶奡奲奩奡奴奥奭奵奴奵奡奬奩奮奦奯奲奭奡奴奩奯奮天         
       奔奏奄奏夺奣奯夭奩奮奦奯奲奭奡奴奩奯奮                      
    离散信道矩阵                               
      定义                                
      讨论                                
    离散量                                   
      描述                                
      定义                                
      离散量函数                            
      性质                                
      其它定义                             
      与信息量的区别                          
    两个数据的离散增量                           
  
      离散增量的定义                          
      离散增量函数                           
      性质                                
    基于离散量的信息系数                          
      信息系数                             
      使用信息系数进行分类                      
     离散增量的推广                              
       两种方法计算离散增量                      
       统一的公式                            
       性质                                
       离散量系数                            
97 图算法(graph algorithm) 1193
    参考文献                                 
    包                                     
    基本概念                                 
    奧奲奡奰奨包夭基本图操作                           
      奧奲奡奰奨类                              
      奍奵奬奴奩夭奧奲奡奰奨女类                          
      奂奩奰奡奲奴奩奴奥奇奲奡奰奨女                         
      获取图的信息                           
      手工创建图夬增加奼删除节点和边                
      奵奮奤奥奲奬她奩奮奧奧奲奡奰奨                         
      奪奩奯奮夬奵奮奩奯奮夬奩奮奴奥奲女奥奣奴奩奯奮夬奣奯奭奰奬奥奭奥奮奴               
      随机创建图                            
      女奵奢奇奲奡奰奨夬奣奯奮奮奃奯奭奰                       
       奄奆奓夨深度优先算法天                       
       其它函数                             
     奂奇奌包夭图算法                             
      使用的数据                            
      深度优先搜索夨奄奆奓天                       
      广度优先搜索夨奂奆奓天                       
      最短路径夨女奨奯奲奴奥女奴奰奡奴奨女天                     
      最小展开树                            
      连通子图夨奃奯奮奮奥奣奴奥奤奣奯奭奰奯奮奥奮奴女天                
      奍奡奸奩奭奵奭奆奬奯奷                          
      奓奰奡奲女奥奍奡奴奲奩奸奏奲奤奥奲奩奮奧                     
      奅奤奧奥奣奯奮奮奥奣奴奩奶奩奴她奡奮奤奭奩奮奩奭奵奭奤奩女奣奯奮奮奥奣奴奩奮奧女奥奴       
       奔奯奰奯奬奯奧奩奣奡奬女奯奲奴                          
       奌奡她奯奵奴                               
       奉女奯奭奯奲奰奨奩女奭                            
  
       奖奥奲奴奥奸奃奯奬奯奲奩奮奧                          
       奔奲奡奮女奩奴奩奶奥奃奬奯女奵奲奥                        
       套奡奶奥奦奲奯奮奴夬奐奲奯夌奬奥女                        
       奂奥奴奷奥奥奮奮奥女女奃奥奮奴奲奡奬奩奴她奡奮奤奃奬奵女奴奥奲奩奮奧             
       基于 奂奇奌的算法                         
    独立于 奂奇奌的算法                           
      奭奡奸奃奬奩奱奵奥                             
      奩女 奴奲奩奡奮奧奵奬奡奴奥奤                           
      女奥奰奡奲奡奴奥女                              
      奫奃奯奲奥女                               
      奫奃奬奩奱奵奥女                              
     奧奲奡奰奨奶奩奺包夭绘制图                           
      排列                                
      线的单双                             
      子图                                
      控制颜色                             
      节点标记                             
      使用边权值作为标记                       
      奔奏奄奏夺增加颜色                         
98 动态规划1239
    概述                                    
    步骤                                    
    例 夭斐波那契数列                             
      奔奯奰夭奤奯奷奮奡奰奰奲奯奡奣奨                        
      奂奯奴奴奯奭夭奵奰奡奰奰奲奯奡奣奨                       
    例 夭最短路径问题                             
    序列比对                                 
      全局比对                             
      奔奏奄奏夺局部比对                         
      奔奏奄奏夺半局部比对                        
      奔奏奄奏夺基本算法的扩展                     
      奔奏奄奏夺多个序列的比对                     
XIII 附录A-概率统计基础理论1250
99 条件概率与统计独立性1252
    条件概率                                 
      定义                                
      性质                                
  
    全概率公式                                
    奂奡她奥女公式                                 
    事件独立性                                
      让我们来夢创造夢概率测度                    
      重复独立试验                           
      独立性与概率计算                        
100随机变量的分布和数字特征1259
     随机变量                                 
       定义                                
       随机在哪里                            
       让我们来构造随机变量                      
     分布                                    
       分布列                               
       分布函数                             
       累积分布图                            
     期望                                    
       离散情况                             
       连续情况                             
       一些定理                             
     方差和协方差                               
       方差                                
       方差的性质                            
       把随机变量标准化                        
       协方差与相关系数                        
101怎样描述数据1266
     原始数据                                 
       收集                                
       分类                                
     位置测度                                 
       算术平均数夨奡奲奩奴奨奭奥奴奩奣奭奥奡奮天                  
       样本中位数夨女奡奭奰奬奥奭奥奤奩奡奮天                   
       众数                                
       几何平均夨奧奥奯奭奥奴奲奩奣奭奥奡奮天                    
     算术平均数的某些性质                          
       改变数据的起点                          
       数据伸缩                             
       伸缩夫改变起点                          
     离散性测度                                
       极差夨奲奡奮奧奥天                            
  
       分位数夨奱奵奡奮奴奩奬奥女天或百分位数                  
       偏差                                
       方差与标准差                           
         偏差                           
         平均偏差                        
         样本方差夨奶奡奲奩奡奮奣奥天                   
         样本标准差夨女奴奡奮奤奡奲奤奤奥奶奩奡奴奩奯奮天            
         方差与标准差的某些性质               
       变异系数夨奣奯奥夎奣奩奥奮奴奶奡奲奩奡奴奩奯奮夬奃奖天               
     偏斜度与峭度                               
       偏斜度夨女奫奥奷奮奥女女天                         
       峭度夨奫奵奲奴奯女奩女天                           
     数据的分组                                
     图示法                                   
       条形图夨奢奡奲奧奲奡奰奨天                        
       直方图夨奨奩女奴奯奧奲奡奭天                        
       茎叶图夨女奴奥奭夭奡奮奤夭奬奥奡奦奰奬奯奴天                    
       盒型图夨奢奯奸奰奬奯奴天                         
102离散分布1274
     退化分布夨单点分布天                           
     贝努里分布夨两点分布天                          
     二项分布                                 
     几何分布                                 
     负二项分布夨巴斯卡分布天                         
     泊松分布                                 
       定义等                               
       从二项分布到泊松分布                      
103连续分布1284
     定义                                    
     性质                                    
     均匀分布                                 
     正态分布                                 
       奓奴奩奲奬奩奮奧公式                            
       从二项分布到正态分布                      
       定义                                
     指数分布                                 
       定义                                
       性质                                
       与泊松分布的关系                        
  
     夀分布                                   
104从总体中抽取样本的方法1292
     总体与样本的关系                            
     推断的方法                                
     抽样                                    
       随机数的产生方法                        
       抽样的方法                            
     临床研究中的盲法                            
105估计1295
     均值的估计                                
       点估计                               
       均值的标准误                           
       均值的区间估计                          
       奴分布                               
     方差的估计                                
       点估计                               
       卡方分布                             
       区间估计                             
     二项分布的估计                              
       参数奰的点估计                         
       区间估计                             
         正态近似法                       
         精确法                          
     泊松分布的估计                              
       点估计                               
       区间估计                             
     单侧置信区间                               
106假设检验: 单样本推断1304
     一般概念                                 
     正态分布均值的单样本检验夺单侧备择                 
       方差未知的正态分布均值的单样本奴检验           
         备择均值夼无效均值的假设检验            
         备择均值夾无效均值的假设检验            
     正态分布均值的单样本检验夺双侧备择                 
     方差已知时的正态分布均值的单样本奺检验              
     检验的功效                                
       已知方差时正态分布均值的单样本奺检验的功效        
       双侧备择                             
  
     样本量的决定                               
       单侧备择下的样本量                       
       双侧备择下的样本量                       
       基于置信区间宽度的样本量估计                
     假设检验与置信区间的关系                       
     正态分布方差的估计奻单样本卡方检验                 
       卡方检验                             
       奰夭值夨双侧备择天                          
     二项分布的单样本检验                          
       正态近似法                            
         单样本检验                       
         奰夭值计算                        
       精确的奰夭值计算                          
      功效及样本量的计算                           
      泊松分布的单样本推断奻小样本检验                   
107假设检验: 两样本推断1316
     匹配样本奴检验                              
       匹配奴检验                             
       匹配检验的奰夭值计算                       
       匹配样本均值比较的区间的估计                
     等方差的两独立样本均值比较的奴检验                 
       奴检验                               
       奰夭值                                
       区间估计                             
     两方差相等性检验夭奆检验                        
       奆分布                               
       奆检验                               
     方差不等的两个独立样本的奴检验                   
       不等方差下两个独立样本的奴检验                
       奰夭值                                
       置信区间                             
     独立样本均值比较中样本量及功效的估计               
108非参数检验1325
     匹配数据的符号检验夨女奩奧奮奴奥女奴天                     
       正态近似法                            
       精确方法                             
  
109试验设计1329
     基本原理                                 
       意义                                
       基本要求                             
       试验设计的基本要素                       
         试验误差及控制途径                  
         试验设计的基本原理                  
     对比设计及其统计分析                          
       对比设计                             
       统计分析                             
     随机区组设计及统计分析                        
       设计                                
       统计                                
     拉丁方设计                                
     裂区设计夨主要针对农业试验天                      
     正交设计                                 
XIV 参考文献1334

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