1 Introduzione e motivazione. - 2 Dati e statistiche. - 3 Concetti di statistica. - 4 Grafici. - 5 Inferenza introduttiva. - 6 Analisi unidirezionale della varianza. - 7 Confronti multipli. - 8 Regressione lineare per minimi quadrati. - 9 Regressione multiplaPiù di un predittore. - 10 Regressione multiplaVariabili fittizie e contrasti. - 11 Regressione MultiplaDiagnostica della Regressione. - 12 Analisi bidirezionale della varianza. - 13 Progettazione di esperimentiDisegni fattoriali. - 14 Progettazione di esperimentiDisegni complessi. - 15 Statistica bivariataDati discreti. - 16 Non parametrica. - 17 Regressione logistica. - 18 Analisi delle serie storiche. - Un software. - A. 1 Software statistico. - A. 2 Software di modifica del testo. - A. 2. 1 Emacs. - A. 2. 2 Microsoft Word. - A. 3 Software di elaborazione testi. - A. 3. 2 Microsoft Word. - A. 4 Software per la visualizzazione grafica. - A. 5 Sistemi operativi. - A. 6 Caratteri matematici. - A. 7 Struttura delle directory. - A. 7. 1 Rubrica HOME. - A. 7. 2 File online del libro HH. - B. 1 Crea la tua directory di lavoro e rendi disponibile la libreria HH. - B. 1. 3 Finestre e R. - B. 1. 6 Unix e R. - B. 4 Funzioni della libreria HH. - B. 5 Imparare la lingua S. - B. 6 S Stile linguistico. - C SAS. - c. 1 Rendere disponibile la libreria HH. - C. 1. 1 Windows. - C. 1. 2 Unix. - C. 2 Utilizzo di SAS con HH. - C. 2. 1 Lettura dei set di dati HH. - C. 2. 2 eventuali altri file di dati. - C. 2. 3 file di dati ASCII con caratteri TAB. - C. 2. 4 Convenzioni EOL (End-of-Line) di Windows e Unix. - C. 3 macro. - C. 4 Apprendimento del linguaggio SAS. - C. 5 Convenzioni di codifica SAS. - D Distribuzioni di Probabilità. - D. 1. 1 Un esempio che coinvolge calcoli con la distribuzione binomiale. - D. 2 Distribuzioni di probabilità non centrali. - E Editori. - E. 1 Stile di lavoro. - E. 2 Tipografia. - E. 3 Emacs e ESS. - E. 3. 1 ESS. - E. 3. 2 Mouse e tastiera. - E. 3. 3 Imparare Emacs. - E. 3. 4 Requisiti. - E. 4 Microsoft Word. - E. 4. 1 Imparare la parola. - E. 4. 2Requisiti 6. - E. 5 Microsoft Excel. - E. 5. 1 Gestione del database. - E. 5. 2 Organizzazione dei calcoli. - E. 5. 3 Excel come calcolatrice statistica. - E. 6 Esortazioni, alcune delle quali sono di stile di scrittura. - E. 6. 1 Stile di scrittura. - E. 6. 2 Stile di programmazione ed errori comuni. - E. 6. 3 Presentazione dei risultati. - F Matematica Preliminari. - F. 1 Revisione dell'algebra. - F. 2 Calcolo differenziale elementare. - F. 3 Un'applicazione del calcolo differenziale. - F. 4 Argomenti di Algebra Matriciale. - F. 4. 1 Operazioni elementari. - F. 4. 2 Indipendenza lineare. - F. 4. 3 Grado. - F. 4. 4 Forme quadratiche. - F. 4. 5 Trasformazioni ortogonali. - F. 4. 6 Base ortogonale. - F. 4. 8 Fattorizzazione della matriceCholesky. - F. 4. 9 Polinomi ortogonali. - F. 4. 10 matrici di proiezione. - F. 4. 11 Geometria delle mlatrici. - F. 4. 12 Autovalori e autovettori. - F. 4. 13 Decomposizione del valore singolare. - F. 4. 14 Inversa generalizzata. - F. 4. 15 Risoluzione di equazioni lineari. - F. 5 Combinazioni e permutazioni. - F. 5. 1 Fattoriale. - F. 5. 2 Permutazioni. - F. 5. 3 combinazioni. - F. 6 Esercizi. - Grafi G basati su prodotti cartesiani. - G. 1 Insiemi strutturati di grafi. - G. 1. 1 Prodotti cartesiani. - G. 1. 2 Paradigma a traliccio. - G. 2 Matrici Scatterplot: splom e xysplom. - G. 3 Prodotti cartesiani di insiemi di funzioni. - G. 4 grafi che richiedono chiamate multiple a xysplom. - G. 5 ruoli asimmetrici per gli insiemi di righe e colonne. - G. 6 Grafici ruotati. - G. 7 grafici residui al quadrato. - G. 8 presentazioni alternative. -Referenze. - Elenco dei set di dati. Lingua: Inglese