Chapter 1 绪论与基础 Chapter 2 简单操作；数值与向量 Chapter 3 对象，模式和属性 Chapter 4 有序因子与无序因子 Chapter 5 数组和矩阵 Chapter 6 列表和数据帧 Chapter 7 从文件中读取数据 Chapter 8 概率分布 Chapter 9 语句组、循环和条件操作 Chapter 10 编写自己的函数 Chapter 11 R的统计模型 Chapter 12 图形过程

第一章 绪论 第二章 定量资料的统计描述 第三章 定性资料的统计描述 第三章 定性变量的统计描述 第四章 常用概率分布 第五章 参数估计基础 第六章 假设检验基础 第七章 方差分析 第八章 方差分析-Analysis of variance(ANOVA) 第九章 非参数检验 第十章 两变量关联性分析 第十一章 简单线性回归 第十二章 多重线性回归与相关 第十三章 医学研究的统计学设计 第十四章 实验设计 第十五章 调查设计

一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计(OLS) 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的基本假设 (Assumptions of Simple Linear Regression Model) 一、关于模型设定的假设 二、关于解释变量的假设 三、关于随机项的假设 §2.3 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear 一、参数的普通最小二乘估计（OLS） 二、参数估计的最大或然法(ML) 三、最小二乘估计量的性质 四、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.4 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.5 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、预测值条件均值或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间 §2.6 实例及时间序列问题

§2.1 回归分析概述 (Regression Analysis) 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数 三、随机扰动项 四、样本回归函数 §2.2 一元线性回归模型的参数估计 (Estimation of Simple Linear Regression Model) 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 Statistical Test of Simple Linear Regression Model 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 一、Ŷ0是条件均值E(Y|X=X0)或个值的一个无偏估计 二、总体条件均值与个值预测值的置信区间

§2.1 回归分析概述 一、变量间的关系及回归分析的基本概念 二、总体回归函数（PRF） 三、随机扰动项 四、样本回归函数（SRF） §2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计（OLS） 三、参数估计的最大或然法(ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干扰项方差的估计 §2.3 一元线性回归模型的统计检验 一、拟合优度检验 二、变量的显著性检验 三、参数的置信区间 §2.4 一元线性回归分析的应用——预测问题 §2.5 实例：时间序列问题 一、中国居民人均消费模型 二、时间序列问题

采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的

5.1 随机事件及其概率 5.2 离散型随机变量及其分布 5.3 连续型随机变量的概率分布

5.1 随机事件及其概率 5.2 概率的性质与运算法则 5.3 离散型随机变量及其分布 5.4 连续型随机变量及其分布

本章是推断统计的基础。基础概率 概率的数学性质 概率分布、期望值与变异数