北大统计教材
北大应用多元统计第五章
第五章 §5.1 距离判别法 两总体判别:简例1
简例1 :记二维正态总体N2((i), )为Gi(i=1,2)(两总体
协差阵相同),已知来自Gi(i=1,2)的样本数据阵为
X X (1)
42
3 3 4 21 1 180 0 2,
(2) 32
5 4 39 7 5.n k1 2 4,, n m 2 2 3
例如:在医学诊断中,一个病人肺部有阴影,医生要判 断他是肺结核、肺部良性肿瘤还是肺癌.这里肺结核病 人、良性瘤病人、肺癌病人组成三个总体,病人来源于 这三个总体之一,判别分析的目的是通过测得病人的指 标(阴影的大小,边缘是否光滑,体温多少……)来判断他 应该属哪个总体(即判断他生什么病).
第五章 判别分析
两总体判别: Σ1=Σ2 时的判别方法
对给定样品X，为比较X到各总体的马氏距离， 只须计算Yi(X ) :
第五章 §5.1 距离判别法
两总体判别: Σ1=Σ2 时的判别方法
因为函数Yi(X)是X的线性函数
(i=1,2),故
Ci
第五章 §5.1 距离判别法
两总体判别: Σ1=Σ2 时的判别方法
若考察这两个马氏距离之差,经计算可得:
22
28
X~32 (2) 011 220, A2 (X~(2))X~(2) 22 28
第五章 §5.1 距离判别法 两总体判别:简例1
样本合并组内A为 离差阵
AA1A2 22 2822 2844 146,故
其中
不妨设μ1>μ2 ,则a为正数，W(x)的符号取决于
x>μ或x<μ.
第五章 §5.1 距离判别法
两总体判别: Σ1=Σ2 时的判别方法(m=1时的错判率)
北大经济学专业课书目
北大经济学专业课书目
北京大学经济学专业的参考书目根据不同的学习阶段和考试类型会有所不同。
以下是一些适用于考研、考博以及专业课程学习的部分参考书目：
考研参考书目：
1. 微观经济学：
-《微观经济学：现代观点》（第八版或更新版本）由哈尔·R·范里安著，格致出版社翻译出版。
2. 宏观经济学：
-曼昆的《宏观经济学》（第9或更新版本），中国人民大学出版社。
-另外还提到萨克斯与拉雷恩合著的《全球视觉的宏观经济学》，上海三联书店和上海人民出版社联合出版。
3. 统计学：
-《经济数学基础》第三册（概率统计），作者及出版社不详，但一般推荐使用经典的统计学教材如《商务与经济统计》（原书第13版或更新版本），作者为安德森、斯威尼、威廉斯，机械工业出版社出版。
4. 计量经济学：
-可能包括伍德里奇的《计量经济学导论：现代方法》等教材。
考博参考书目：
-政治经济学方面：
-逄锦聚、洪银兴、林岗等人编著的《政治经济学》。
-宏观经济学、微观经济学和计量经济学：
-针对这方面的内容，通常需要掌握更为深入的专业知识，可能涉及更多高级教材或学术专著。
以上信息仅供参考，请关注北京大学研究生院或者经济学院官方网站发布的最新招生简章或考试大纲中指定的官方书目列表，以便获取最准确的复习资料。
由于教材会随着教学改革和学科发展而不断更新，建议及时查看最新的官方通知。
北大数学系所用教材
北大数学系所用教材北大数学系作为中国最顶尖的数学学科之一，对于教材的选择非常重视。
教材作为学生学习数学知识的工具，需要具备准确、全面、系统的特点，同时也要符合教学大纲的要求。
为了满足北大数学系的教学需求，该系采用了一系列高质量的教材。
1. 数学分析教材数学分析是数学系的基础课程之一，教材对于学生的学习起到了决定性的作用。
北大数学系采用了经典的数学分析教材《数学分析教程》。
该教材系统全面地介绍了数学分析的基本概念、理论和方法，并通过大量的例题和习题让学生进行练习和巩固。
这本教材内容丰富，逻辑清晰，语言简洁明了，既符合数学原理，又具有一定的实用性，是北大数学系数学分析课程的首选教材。
2. 线性代数教材线性代数是数学系的另一门重要基础课程，它是许多高级数学课程的基础。
北大数学系采用的线性代数教材是《线性代数及其应用》。
这本教材深入浅出地介绍了线性代数的基本理论和应用，包括向量空间、线性方程组、特征值和特征向量等重要概念，同时也介绍了线性代数在其他领域的应用。
教材内容精细，逻辑性强，对于学生来说易于理解和消化。
它不仅满足了线性代数教学的要求，还提供了一些扩展内容，激发学生对数学的兴趣。
3. 概率论与数理统计教材概率论与数理统计是数学系的一门重要课程，也是许多实际应用中所需的基本数学工具。
北大数学系采用的概率论与数理统计教材是《概率论与数理统计》。
这本教材全面地介绍了概率论和数理统计的基本概念、理论和方法，并通过大量的例题和习题让学生进行实践和应用。
该教材注重理论与实践的结合，既注重数学原理的严谨性，也关注数学在实际问题中的应用。
学生通过学习这本教材，不仅能够掌握概率论和数理统计的基本知识，还能够培养他们的分析和解决实际问题的能力。
总之，北大数学系所用的教材，无论是数学分析、线性代数还是概率论与数理统计，都具备准确、全面、系统的特点。
这些教材不仅满足了教学大纲的要求，还兼顾了学生的学习需求和提高数学素养的目标。
北大统计课程安排
北大统计课程安排北大统计学系是中国国内较早设立的统计学系之一，拥有丰富的教学和科研资源。
统计学作为一门重要的数理科学和社会科学交叉学科，在各个领域中发挥着重要的作用。
北大统计学系的课程设置在培养学生的统计学基础知识和实际应用能力方面下了很大功夫。
下面将对北大统计学系的课程安排进行介绍。
本科课程1. 计量经济学本门课程是统计学系本科阶段的重要课程之一，主要介绍经济学中的数据分析和计量分析方法。
学生将学习回归分析、时间序列分析、面板数据模型等内容，并通过实践案例和计量软件进行实际数据分析操作。
该课程培养学生具备在经济学领域进行数据分析的能力。
2. 统计学统计学是统计学系本科阶段的核心课程，旨在培养学生系统掌握统计学的基本理论和方法。
课程内容包括概率论、数理统计、统计推断等。
学生将学习统计学的基本概念、原理和应用技巧，为后续的高级统计学深造奠定基础。
3. 运筹学与优化方法这门课程介绍了运筹学和优化方法在实际问题中的应用。
学生将学习线性规划、整数规划、动态规划等优化方法，并学习如何将这些方法应用于实际问题的求解。
该课程培养学生分析和解决实际问题的能力，提高他们的决策能力。
4. 数据库原理与应用数据库原理与应用课程主要介绍了数据库的原理、设计与管理，以及数据挖掘的基本方法和技术。
学生将学习关系数据库管理系统的设计与实现，以及数据挖掘算法的原理和实践。
该课程培养学生在数据管理和分析方面的能力。
5. 统计软件与数据分析统计软件与数据分析课程介绍了常用的统计软件和数据分析工具，如R语言和Python。
学生将学习利用这些工具进行数据清洗、可视化和建模分析等。
该课程培养学生熟练运用统计软件进行数据分析的能力。
研究生课程1. 高级统计学高级统计学是研究生阶段必修的核心课程，主要深入探讨统计学的理论和方法。
课程内容包括多元统计分析、非参数统计、时间序列分析、贝叶斯统计等。
学生将学习高级统计学的理论和技术，为开展独立的统计学研究打下基础。
统计学经典书籍推荐
统计学经典书籍推荐这是我碰巧在网上看到有人做了一些关于统计学经典书籍推荐和建议的总结，所以特意转载与此,希望对大家有用。
一、统计学基础部分1、《统计学》David Freedman等著,魏宗舒，施锡铨等译中国统计出版社据说是统计思想讲得最好的一本书，读了部分章节,受益很多。
整本书几乎没有公式，但是讲到了统计思想的精髓。
2、《Mind on statistics(英文版）》机械工业出版社只需要高中的数学水平，统计的扫盲书.有一句话影响很深：Mathematics as to statistics is somethinglike hammer，nails, wood as to a house，it’s just the material andtools but not the house itself。
3、《Mathematical Statistics and Data Analysis(英文版.第二版）》机械工业出版社看了就发现和国内的数理统计树有明显的不同。
这本书理念很好,讲了很多新的东西，把很热门的Bootstrap方法和传统统计在一起讲了。
Amazon上有书评。
4、《Business Statistics a decision making approach（影印版)》中国统计出版社在实务中很实用的东西，虽然往往为数理统计的老师所不屑5、《Understanding Statistics in the behavioral science（影印版）》中国统计出版社和上面那本是一个系列的.老外的书都挺有意思的6、《探索性数据分析》中国统计出版社和第一本是一个系列的。
大家好好看看陈希儒老先生做的序,可以说是对中国数理统计的一种反思。
二、回归部分1、《应用线性回归》中国统计出版社还是著名的蓝皮书系列，有一定的深度，道理讲得挺透的。
看看里面对于偏回归系数的说明,绝对是大开眼界啊！非常精彩的书2、《Regression Analysis by example （3rd Ed影印版)》这是偶第一本从头到底读完的原版统计书，太好看了。
北大叉院统计学考研参考书
北大叉院统计学考研参考书北大统计学考研是一个较为专业、有一定难度的考试，因此选择适合的参考书对于备考是非常重要的。
下面将为大家介绍几本北大叉院统计学考研参考书，并对其进行详细分析和推荐。
首先，推荐《数理统计教程》（第3版）（原书第9版）一书。
该书是北大统计学系经过几十年的教学实践，总结出的一本用于统计学教学的经典教材。
全书包括数理统计的大部分内容，内容覆盖面广，适合初学者入门使用。
书中每一章均有习题，深入浅出地解释了统计学的基本理论、方法和应用。
同时，该书的内容准确、系统、详细，对统计学考研的部分知识点的解释非常到位。
因此，该书作为北大叉院统计学考研参考书，是非常值得推荐的。
其次，《概率论与数理统计》是另一本非常经典的统计学参考书。
该书是北大数学系数学经验丰富的教授们编写的，对于概率论和数理统计这两门统计学的基础课程进行了深入浅出的讲解。
该书的内容较为全面，且详细解释了每一个概念和定理，适合初学者学习。
书中的习题也难度适中，既有基础练习题，也有较为复杂的应用题。
同时，该书还有辅助学习的章节和附录，方便读者更好地理解和掌握统计学的知识。
因此，《概率论与数理统计》也是备战北大叉院统计学考研的一本好书。
此外，《现代统计学》也是备受推崇的统计学参考书之一。
该书不仅包括了统计学的基本理论和方法，还介绍了各个领域的统计应用。
全书内容生动有趣，注重实例和案例分析，能让读者更加深入地理解统计学的理论和应用。
该书中的例题和习题也非常实用，能帮助考生更好地应对考试中的各类问题。
因此，《现代统计学》是备战北大叉院统计学考研的一本不可多得的参考书。
最后，还想推荐《统计学原理》一书。
该书是国内统计学教学领域的经典之作，被广泛应用于各大高校的统计学课程中。
全书内容详尽，理论与实践结合紧密，涵盖了概率论、数理统计、回归分析、时间序列分析等多个统计学的重要概念和方法。
此外，该书练习题的难度分布合理，能够帮助考生巩固和提高自己的统计学水平。
北大统计课程安排
北大统计课程安排摘要：一、引言二、北大统计课程概述1.课程设置目的2.课程内容安排3.课程特点三、课程具体安排1.上课时间2.课程进度3.课程实践环节4.课程考核方式四、优秀学员奖励措施五、结语正文：一、引言作为一名职业写手，今天我要为大家详细介绍北大统计课程的安排。
统计学作为一门理论性与实践性相结合的学科，在我国高校教育中占有重要地位。
为了帮助大家更好地了解和学习统计学，北大统计课程应运而生。
本文将为大家揭秘北大统计课程的方方面面，希望能为你在统计学的学习之旅提供有益的帮助。
二、北大统计课程概述1.课程设置目的北大统计课程旨在帮助学生掌握统计学的基本概念、方法和应用，提高学生在实际问题中的分析能力和解决问题的能力。
通过本课程的学习，学生将具备扎实的统计学理论基础，为日后在科研、工作等领域中的应用奠定基础。
2.课程内容安排北大统计课程内容丰富多样，涵盖了统计学的基本原理、概率论、抽样分布、参数估计、假设检验、回归分析等方面。
课程设置注重理论与实践相结合，通过具体案例分析，帮助学生深入理解统计学的应用场景。
3.课程特点北大统计课程具有以下特点：（1）师资力量雄厚，具备丰富的教学经验和实践经验；（2）案例教学，让学生在实际问题中掌握统计学方法；（3）课程内容与国际接轨，培养具备国际视野的统计学人才；（4）注重实践操作，培养学生实际应用统计学的能力。
三、课程具体安排1.上课时间课程安排在每周的周一至周五，每节课时长为90分钟。
2.课程进度课程共分为两个学期，每个学期共计32周。
每周安排两节课，分别讲授统计学理论和应用。
3.课程实践环节课程设置了一系列实践环节，包括课堂练习、课后作业、小组项目等。
学生需要在实践中运用所学知识，提高实际操作能力。
4.课程考核方式课程考核分为平时作业、课堂表现、期末考试三个部分。
其中，平时作业占30%，课堂表现占20%，期末考试占50%。
四、优秀学员奖励措施对于表现优异的学生，课程将颁发优秀学员证书，并给予一定的奖学金奖励。
统计学原理(北大版)简答题
第一章统计总论1、为什么说有变异才有统计？参考答案：统计中的标志与指标的具体表现各不相同,这种差异称作变异。
个体必须在某方面是同质的，这是构成总体的前提，但在其他某些方面又必须是不相同的，即各个个体之间必须存在差异。
变异是一种普遍现象，有变异才有必要进行统计，变异是统计存在的基础和前提；如果没有差异，所要研究的内容都完全一样，那就不需要统计、不需要综合分析了。
变异对统计以及具体的统计工作,都是十分重要的。
2.怎样理解统计的不同涵义？它们之间构成哪些关系？参考答案：“统计”一词的涵义指统计工作、统计资料和统计学。
统计工作即统计实践，它是对现象客观存在的现实数量方面进行搜集、整理和分析的活动过程。
统计资料指统计实践活动过程所取得的各项数字资料及与之相关的其他实际资料的总称。
统计学是关于认识客观现象总体数量特征和数量关系的科学。
统计工作与统计资料是统计活动与成果的关系，统计工作与统计学是统计实践和统计理论的关系。
3.统计学研究对象有哪些特点？参考答案：（1）数量性：从数量上认识事物的性质和规律，是统计研究的基本特点；统计研究的不是抽象的数量，而是有特定内容的具体数量。
统计是在质的规定性下研究与所研究现象内容性质密切联系的具体数量。
（2）总体性：统计是以现象总体的数量特征作为自己的研究对象。
统计要对总体中各单位普遍存在的事实进行大量观察和综合分析，得出反映现象总体的数量特征。
（3）变异性：总体各单位的标志特征由于复杂的随机因素而有不同的表现，它是统计研究的前提。
4.什么是标志和指标？两者有何区别与联系？参考答案：指标与标志的区别：（1）指标是说明总体特征的，而标志则是说明总体单位特征的。
（2）标志有不能用数值表示的品质标志与能用数值表示的数量标志，而指标都是用数值表示的，没有不能用数值表示的统计指标。
指标与标志的联系：（1）有许多统计指标的数值是从总体单位的数量标志值汇总而来的（2）指标与标志（数量标志）之间存在着变换关系。
北大考研考哪些书
北大考研考哪些书
北大考研备考过程中，需要阅读的参考书目非常多，包括专业书籍、教材、教辅书等。
然而，在文中不能出现标题相同的文字，因此无法列出具体书籍的标题。
以下是北大考研考试的一些常用参考书目，供您参考：
1. 《线性代数》
2. 《高等数学》
3. 《概率论与数理统计》
4. 《计算机组成与设计》
5. 《算法导论》
6. 《操作系统原理》
7. 《数据库系统概念》
8. 《计算机网络》
9. 《软件工程》
10. 《数据结构与算法分析》
需要注意的是，以上书籍仅为参考，具体考试内容以最新的考纲为准。
在准备考研过程中，可以根据自己的专业和考试要求选择相应的参考书籍，并结合北大考研真题进行练习和复习。
此外，参考书籍的选择也应根据自身的学习能力和时间安排来确定，合理安排时间，切勿贪多嚼不烂。
北京大学数学教学系列丛书(本科生)
北京大学数学教学系列丛书
本科生数学基础课教材
《抽象代数Ⅰ》赵春来徐明曜编著
《高等代数简明教程》（上册）（第二版）蓝以中编著
《数学分析》（第一册）伍胜健编著
《数学分析》（第二册）伍胜健编著
《数学分析》（第三册）伍胜健编著
《高等代数简明教程》（上册）（第二版）蓝以中编著
《高等代数简明教程》（下册）（第二版）蓝以中编著
《金融数学引论》吴岚黄海编著
《概率论》何书元编著
《随机过程》何书元编著
《抽样调查》孙山泽编著
《应用多元统计分析》高惠璇编著
《应用时间序列分析》何书元编著
《测度论与概率论基础》程士宏编著
《偏微分方程》周蜀林编著
《偏微分方程数值解讲义》李治平编著
《寿险精算基础》杨静平编著
《非寿险精算学》杨静平编著
《复变函数简明教程》谭小江伍胜健编著
《实变函数与泛函分析》郭懋正编著
《概率与统计》陈家鼎郑忠国编著。
北京大学课件统计学课件2
形 式：
统计整理——3.变量数列的编制 变量数列的编制 统计整理
编制步骤： 编制步骤：
将调查得到的原始资料按数值大小顺序排列，计算全距（极差） ① 将调查得到的原始资料按数值大小顺序排列，计算全距（极差）R R=Max-Min 将变量进行分组 分组， ② 将变量进行分组，即，对全距分段 计算各组频数，频率，累计频数，累计频率等。 ③ 计算各组频数，频率，累计频数，累计频率等。 ④ 计算各组的组中值
①精心周密设计、高度统一、规范 精心周密设计、高度统一、 ②回收率高，内容相对稳定，便于资料积累、对比 回收率高，内容相对稳定，便于资料积累、 ③层层上报、逐级汇总，可以满足各级部门管理需要 层层上报、逐级汇总，
2.普查 普查
为了某种特定的目的而专门组织的、 为了某种特定的目的而专门组织的、对总体全部单 位都进行的调查。 位都进行的调查。
数据的层次
3．定距数据（可进行 + -） ． ） 【 间距数据 】不仅能将事物区分不同类型进行排 而且可以测定其间距大小，标明其强弱程度。 序，而且可以测定其间距大小，标明其强弱程度。
×÷） ×÷ 4． 4．定比数据 （可进行 + -×÷）
【 比率数据 】有一个自然确定、非任意的零点。 有一个自然确定、非任意的零点。
Ⅰ．开口组数列、闭口组数列 开口组数列、 开口组数列： 开口组数列： 组只有上限而无下限， ××以下 以下” 第1组只有上限而无下限，用“××以下”表示 组只有上限而无下限 最后一组只有下限而无上限， 最后一组只有下限而无上限，用“××以上”表示 ××以上” 以上 闭口组数列： 闭口组数列：各组均有上下限 Ⅱ．等距数列、异距数列 等距数列、
♣总体单位（单位）： 总体单位（单位）： 总体单位
北大统计学考研科目
北大统计学考研科目
北大统计学考研科目概述
北大统计学考研科目内容包括数理统计、经济统计、概率论与数理统计、统计方法与应用、线性代数、数学分析、运筹学基础等。
其中，数理统计和概率论与数理统计是考研中较为重要的科目，涉及的内容比较广泛。
数理统计是统计学的基础，主要涉及统计推断和假设检验等方面的内容。
考生需要掌握概率分布、随机变量、参数估计、假设检验、方差分析等知识点，以及应用这些知识解决实际问题的能力。
概率论与数理统计是数学和统计学的交叉学科，旨在研究随机事件和随机过程的规律性。
考生需要掌握概率的基本概念、概率分布、随机变量的概率分布、大数定律、中心极限定理等知识点，以及运用这些知识解决实际问题的能力。
除了数理统计和概率论与数理统计外，统计方法与应用也是考研中较为重要的科目之一。
该科目主要包括统计分析理论与方法、多元统计分析、时间序列分析、非参数统计方法等内容。
考生需要掌握各种统计方法的原理和应用，熟练运用统计软件进行实际数据分析。
此外，线性代数、数学分析和运筹学基础也是考研中涉及的重要科目，对于综合能力的考察具有一定的意义。
考生需要掌握线性代数和数学分析的基本知识，如矩阵、向量空间、极限、连续性等，以及了解运筹学的基本理论和方法。
综上所述，北大统计学考研科目包括数理统计、概率论与数理统计、统计方法与应用、线性代数、数学分析、运筹学基础等多个科目，考生需要全面掌握各科目的基本知识，并具备解决实际问题的能力。
北大数学专业课程及教材
北大数学专业课程及教材
北大数学专业的课程和教材可能会根据不同的专业方向和学年的安排有所不同。
以下是北大数学专业的一些常见课程及其常用的教材参考：
1. 高等数学：《高等数学》（同济大学版）、《高等数学》（朱承本、冯跃龙等合编）
2. 线性代数：《线性代数及其应用》（北京大学出版社出版）
3. 概率论与数理统计：《概率论与数理统计》（清华大学出版社出版）
4. 数学分析：《数学分析》（北京大学数学学院编写）
5. 数学建模与计算实践：根据具体的课程内容可能有不同教材
6. 微分方程：《常微分方程教程》（北京大学出版社出版）
7. 数值分析：《数值分析》（北京大学数学学院编写）
8. 抽象代数：《抽象代数》（高等教育出版社出版）
9. 实变函数：《实变函数与泛函分析》（清华大学出版社出版）
10. 积分方程：《积分方程教程》（北京大学出版社出版）
以上仅为一些常见的课程及教材参考，具体的课程安排和教材
使用可以根据北大数学专业的教学计划和师资组织安排而有所不同。
北大统计课程安排
北大统计课程安排
北大统计学院的课程安排包括以下几门核心课程：
1. 概率论与数理统计：介绍概率论和数理统计的基本概念、理论和方法，包括概率空间、随机变量、概率分布、统计推断等内容。
2. 统计学原理：深入介绍统计学的基本原理和方法，包括参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等内容，建立统计思维和分析问题的能力。
3. 统计计算与数据分析：学习如何利用计算机进行统计计算和数据分析，包括使用R语言进行数据清洗、统计建模、数据可视化等技能的培养。
4. 时间序列分析：研究时间序列数据的统计模型和分析方法，包括平稳时间序列模型、非平稳时间序列模型、季节性时间序列模型等内容。
5. 统计推断与预测：学习如何根据已有数据对未知问题进行预测与推断，包括参数估计、假设检验、置信区间、预测区间等方法。
6. 多元统计分析：学习多个变量之间关系的分析方法，包括多元方差分析、主成分分析、典型相关分析、聚类分析等内容。
7. 统计实验设计：学习如何进行合理的实验设计和数据分析，
包括完全随机设计、随机区组设计、因子设计等实验方法。
此外，北大统计学院还设置了一些选修课程，如模拟方法、贝叶斯统计、非参数统计、统计建模等，以及一些专题研讨课程，涵盖了统计学的前沿研究和应用领域。
具体的课程安排可以参考北大统计学院的官方网站或相关教学手册。
北大数学系所用教材
北大数学系所用教材
北大数学系所用教材有很多，以下是一些常见的教材：
1.《高等数学》（上、下册）：经典的大学数学教材，包括微
积分、线性代数、概率与统计等内容。
2.《数学分析》（上、下册）：重点介绍实数、数列、函数、
极限、连续等数学分析中的基本概念和定理。
3.《代数学》（上、下册）：介绍抽象代数的基础理论，包括
群论、环论、域论等内容。
4.《解析几何与线性代数》（上、下册）：重点介绍向量空间、矩阵理论、线性变换等内容。
5.《常微分方程》：介绍常微分方程的基本理论和常见的解法。
6.《数理方程》：介绍偏微分方程的基本理论和求解方法。
7.《概率论与数理统计》：介绍概率论和数理统计的基本概念、定理和应用。
除了以上主要教材外，北大数学系还会根据具体课程的需求选用一些辅助教材或参考书。
具体使用的教材可能会因教师、课程、年级和学期的不同而有所差异。
对于具体的教材使用情况，可以参考北大数学系的教学计划和教师布置的课程大纲。
北师大统计学本科生教材
北师大统计学本科生教材
北师大统计学本科生教材主要包括：
1. 《统计学导论》，作者：谢衷洁，北京师范大学出版社
2. 《统计学教程》，作者：贺素艳，北京师范大学出版社
3. 《数理统计学讲义》，作者：王静龙，北京师范大学出版社
4. 《概率论与数理统计》，作者：王梓坤，北京师范大学出版社
5. 《概率论与数理统计教程》，作者：高惠旋，北京师范大学出版社
6. 《应用回归分析》，作者：何晓群，北京师范大学出版社
7. 《多元统计分析讲义》，作者：孙山泽，北京师范大学出版社
8. 《非参数统计教程》，作者：梁汉营，北京师范大学出版社
9. 《应用时间序列分析》，作者：王燕，北京师范大学出版社
10. 《计量经济学教程》，作者：杜江、庞皓等，北京师范大学出版社
如需获取更具体的信息，建议直接联系北师大统计学专业相关负责人或教材科。
北大应用多元统计分析课件第三章
在进行相关分析时，我们需要满足一些基本 假设，以确保结果的有效性和可靠性。
相关系数的含义及意义
1 相关系数的数值范围和方向
相关系数的范围在-1和1之间，负值表示负相关，正值表示正相关，接近0表示无相关。
2 相关系数的含义与意义
相关系数反映了变量之间的关系紧密程度，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作 用。
解释Pearson相关系数的值可以帮助我们理解变量之间的线性相关性，并应用于预测和决 策。
Spearman等级相关系数的计算与检验
1 Spearman等级相关系数的数值计算
计算Spearman等级相关系数需要将变量转化为等级形式，通过计算排位差异来获得相关 性。
2 Spearman等级相关系数的显著性检验
相关分析的概念与基本原理
1 相关分析的定义
相关分析是一种统计技术，用于研究变量之 间的关系。它可以帮助我们理解变量之间的 相关性。
2 相关分析的分类
相关分析可分为线性相关和非线性相关两种 类型，具体取决于变量之间的关系形式。
3 相关系数的定义与意义
4 相关分析的基本假设
相关系数衡量了变量之间的相关性强度和方 向，可以帮助我们理解变量之间的关系程度。
A. Johnson and Dean W. Wichern.
2 相关分析的注意事项
在进行相关分析时，我们需要考虑样本大小、数据类型、线性关系等因素，并避免过度 解读相关性。
3 相关分析与因果关系的区别
相关分析只能揭示变量之间的相关性，而不能确定因果关系。因果关系需要更多的实验 证据。
参考资料
• 应用多元统计分析（北京大学）课件 • Applied Multivariate Statistical Analysis (6th Edition) by Richard
北大叉院统计学考研参考书
北大叉院统计学考研参考书
首先，对于准备参加北大叉院统计学考研的同学来说，选择合
适的参考书对于备考至关重要。
在选择参考书时，可以考虑以下几
本经典教材，《数理统计学教程》（作者，杨达才）、《数理统计学》（作者，吴喜之）、《统计学教程》（作者，李航）等。
这些
教材在理论讲解和例题练习方面都比较全面，适合考研学习使用。
其次，除了教材之外，还可以参考一些辅导书或者考研指南，
比如《考研数学一真题精解》、《考研数学一历年真题及解析》等，这些书籍可以帮助考生更好地了解考试题型和命题特点，有针对性
地进行复习。
另外，还可以通过网络资源获取一些北大叉院统计学考研的课
程讲义、复习资料和习题集等，这些资源可以作为辅助材料，帮助
考生系统地复习各个知识点。
此外，考生还可以参加一些统计学考研的培训班或者辅导课程，通过专业老师的指导和辅导，更加系统地复习和提高自己的解题能力。
总的来说，北大叉院统计学考研参考书的选择应该结合个人的
学习情况和复习计划进行，多方面获取资料，有针对性地进行复习，相信通过努力和准备，一定能取得理想的考研成绩。
祝你考试顺利！。
应用多元统计分析北大版第一章
是困难的.
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第一章
绪
论北大数学学院
§1.1 引言--多元分析的研究 对象和内容
就以学生成绩为例，我们可以研究很多
问题：用各科成绩的总和作为综合指标来
比较学生学习成绩的好坏(如成绩好的与成
绩差的，又如文科成绩好的与理科成绩好
的）；研究各科成绩之间的关系（如物理
与数学成绩的关系，文科成绩与理科成绩
的关系）；……等等。所有这些都属于多
中译本：实用多元统计分析 （陆璇译 2001 ,见[5] ） (3) Linear Statistical Inference and Its Applications (C.R.Rao 1973)
中 译 本：线性统计推断及其应用 (C.R. 劳 1987 ,见[25])
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北大数学学院
本课程的特点与教学方式
教学方式 : 授课与实际例题相结合.
本课程的特点是将常用的多元分析方法的 介绍与在计算机上实现这些方法的软件紧 密地结合起来，不仅介绍每种多元分析方 法 的实际背景、统计思想、统计模型、数 学原理和解题的思路，并结合实例介绍应 用统计软件(SAS系统)解决问题的步骤和计 算结果的分析。
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第一章
绪 论北大数学学院
多元统计分析就是讨论多维随机向 量的理论和统计方法的总称。
多元统计分析研究 的对象就是多 维随机向量.
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第一章
绪
论北大数学学院
§1.1 引言--多元分析的研究 对象和内容
研究的内容既包括一元统计学中某
些方法的直接推广，也包括多个随机
变量特有的一些问题。
多元统计分析是一类范围很广
的理论和方法。
企图用三言两语来下一个严格的定义
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应用统计专业硕士入学招生
《统计学》考试大纲
概率论部分(50%)
一、随机事件和概率
考试内容：
随机事件与样本空间事件的关系与运算完备事件组概率的概念概率的基本性质古典型概率几何型概率条件概率概率的基本公式事件的独立性独立重复试验
考试要求：
1．了解样本空间（基本事件空间）的概念，理解随机事件的概念，掌握事件的关系及运算。
2．理解概率、条件概率的概念，掌握概率的基本性质，会计算古典型概率和几何型概率，掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等。
3．理解事件的独立性的概念，掌握用事件独立性进行概率计算；理解独立重复试验的概念，掌握计算有关事件概率的方法。
二、随机变量及其分布
考试内容：
随机变量随机变量分布函数的概念及其性质离散型随机变量的概率分布连续型随机变量的概率密度常见随机变量的分布随机变量函数的分布
考试要求：
1．理解随机变量的概念，理解分布函数的概念及性质，会计算与随机变量相联系的事件的概率。
2．理解离散型随机变量及其概率分布的概念，掌握0-1 分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。
3．掌握泊松定理的结论和应用条件，会用泊松分布近似表示二项分布。
4．理解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用
5．会求随机变量函数的分布。
三、多维随机变量及其分布
考试内容：
多维随机变量及其分布二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度随机变量的独立性和不相关性常用二维随机变量的分布两个及两个以上随机变量简单函数的分布
考试要求：
1．理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。
2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。
3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系。
4．掌握二维均匀分布和二维正态分布，理解其中参数的概率意义。
5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。
四、随机变量的数字特征
考试内容：
随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质随机变量函数的数学期望,切比雪夫(Chebyshev)不等式矩、协方差、相关系数及其性质,条件期望与最佳预测。
考试要求：
1．理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征。
2．会求随机变量函数的数学期望．
3. 利用切比雪夫不等式估计某些事件的概率。
4. 理解协方差的意义，并能够计算条件期望。
五、大数定律和中心极限定理
考试内容：
概率母函数与特征函数，随机变量的各种收敛定义及其相互关系，大数定理，中心极限定理，Borel-Cantelli引理。
考试要求：
1．掌握概率母函数与特征函数的基本性质，能够计算常见随机变量的概率母函数与特征函数。
2．准确叙述随机变量的各种收敛定义，了解各种收敛之间的蕴含关系。
3．掌握切比雪夫大数定律、伯努利(Bernoulli)大数定律和辛钦(Khinchine)大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。
4．掌握棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)，并能运用相关定理近似计算有关随机事件的概率。
了解列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。
参考书目
汪仁官著，概率论引论，北京大学出版社，2004
数理统计部分(50%)
一、估计理论
考试内容：
最大似然估计，矩估计，相合性，一致最小方差无偏估计，充分统计量，C-R不等式，正态分布情形下均值和方差的置信区间，T分布，卡方分布，枢轴量方法，经验分布函数，直方图，核估计。
考试要求：
1.熟练掌握寻找参数点估计的常用方法，并应用于常见分布。
2.理解掌握点估计的优良性标准，如无偏性，最小均方误差等，了
解一致最小方差无偏估计的构造方法及其性质。
3.掌握正态分布情形下置信区间的构造方法，熟悉重要的统计分布。
4.了解一些非参数估计的思想和基本方法。
二、假设检验
考试内容：
功效函数，两类错误，无偏检验，一致最优检验，一致最优无偏检验，
N-P引理及似然比检验法，单参数情形的假设检验，F分布，广义似然比检验法，拟合优度检验。
考试要求：
1.熟悉检验问题的背景，掌握功效函数，两类错误等基本概念。
2.掌握N-P引理及似然比检验法；能解决单参数指数族的几类基本
检验问题。
3.能运用广义似然比检验法，了解临界值的取法和p值的涵义。
4.了解一些常用的拟合优度检验。
三、回归分析与线性模型
考试内容：
线性模型，一元线性回归，最小二乘估计，残差，多元回归分析，线性模型的参数估计和假设检验，解的唯一性条件，自变量的选择。
考试要求：
1.正确理解回归分析的思想，了解回归方法的应用意义。
2.熟练使用最小二乘法解决线性模型中的参数估计问题。
3.能利用笔算解决简单一元回归参数的假设检验问题；能使用计算
机解决多元回归参数的假设检验问题。
4.初步了解通过合理选取自变量来建模的过程。
四、方差分析与试验设计
考试内容：
单因素与双因素全面试验的方差分析，正交设计的基本思想。
考试要求：
1.掌握全面试验的方差分析方法。
2.初步了解正交设计的思想，能利用正交表安排试验并分析数据。
参考书：
1.陈家鼎等著：数理统计学讲义，高等教育出版社，2006年第2版。
2.D. Freedman等著，魏宗舒等译：统计学，中国统计出版社，1997
年。