统计计算及其程序实现PDF电子书下载

本书研究统计计算与统计决策中的常用算法及其程序实现，主要内容包括线性方程组的数值解法、非线性方程和方程组的数值解法、统计分析决策方法、线性规划算法、非线性规划算法、回归分析计算、数值积分、期权定价有限差分计算、几种非线性曲线预测模型等及各种算法的程序实现。给统计决策和统计预测提供一些常用的算法，使读者很快掌握统计决策和预测的基本方法。

查看更多关于的内容

1 误差与统计分析 1

1.1 误差 1

1.2 总体的数字特征 3

1.3 样本特征量及其计算 6

习题1 10

2 线性方程组的数值解法 11

2.1 高斯（Gauss）消元法和列主元消元法及其MATLAB程序 11

2.2 LU分解法及其MATLAB程序 14

2.3 迭代法和敛散性及其MATLAB程序 21

2.4 雅可比（Jacobi）迭代及其MATLAB程序 24

2.5 高斯-塞德尔（Gauss-Seidel）迭代及其MATLAB程序 29

2.6 解方程组的超松弛迭代法及其MATLAB程序 32

习题2 35

3 非线性方程的数值解法 37

3.1 求方程的根 37

3.2 迭代法及其MATLAB程序 37

3.3 迭代过程的加速方法及其MATLAB程序 39

3.4 牛顿（Newton）切线法及其MATLAB程序 43

3.5 割线法及其MATLAB程序 51

习题3 54

4 数值积分 55

4.1 定积分的MATLAB符号计算 55

4.2 数值积分的思想及其MATLAB程序 56

4.3 插值型数值积分及MATLAB程序实现 57

4.4 龙贝格（Romberg）公式及其MATLAB程序 63

4.5 反常积分的计算及其MATLAB程序 66

习题4 77

5 线性规划问题的数值计算 78

5.1 线性规划的模型结构 78

5.2 线性规划的单纯形法 79

5.3 0-1整数规划 85

5.4 分派问题 88

习题5 97

6 非线性优化的数值计算 99

6.1 最速下降法和牛顿法 99

6.2 共轭梯度法 105

6.3 拟牛顿法 110

6.4 非线性最小二乘问题 114

习题6 119

7 多元相关与回归分析 122

7.1 变量间的关系分析 122

7.2 多元线性回归分析 130

7.3 多元线性相关分析 136

7.4 回归变量的选择方法 138

习题7 143

8 方差分析 145

8.1 单因素方差分析 145

8.2 双因素方差分析 158

习题8 165

9 非线性回归模型 167

9.1 一元非线性回归模型及其应用 167

9.2 多元非线性回归模型 176

习题9 183

10 应用多元分析 185

10.1 判别分析 185

10.2 主成分分析 202

习题10 215

附录A MATLAB的介绍 219

附录B R软件基本介绍 227

参考文献 231

查看更多关于的内容