編輯推薦
《統計學(原書第5版)》是統計學方麵的一本經典教材,與其他同類教材相比,《統計學(原書第5版)》以清晰、簡潔的方式介紹瞭統計學的基本概念,書中很少涉及統計理論的嚴格數學證明,而是給齣瞭大量與實際應用緊密聯係的例子和練習,這些例子涉及數、理、化、天文、地理、生物等自然科學以及幾乎所有工程技術領域,有助於激發學生的學習興趣和啓發學生利用所學方法解決實際問題。此外,《統計學(原書第5版)》附錄部分還介紹瞭SAS、MINITAB、SPSS等統計軟件的使用方法。
《統計學(原書第5版)》可作為理工科各專業本科生或研究生的統計學教材,也可作為工程技術領域研究人員的參考書。
內容簡介
《統計學(原書第5版)》是一本聯係實際應用的統計教材。全書共17章,主要介紹描述性統計、概率、離散隨機變量、連續隨機變量、二元概率分布及抽樣分布、置信區間估計、假設檢驗、分類數據分析、簡單綫性迴歸、多重迴歸分析、模型構造、試驗設計的原則、試驗設計的方差分析、非參數統計、統計過程和質量控製、産品和係統的可靠性。此外,《統計學(原書第5版)》的附錄部分還介紹瞭一些統計軟件的使用方法。
《統計學(原書第5版)》內容豐富,很少涉及統計學理論的嚴格數學證明,絕大部分是與實際應用緊密聯係的例子和練習,適閤作為理工科各專業本科生、研究生的統計學教材,也可作為相關領域研究人員的參考讀物。
作者簡介
William Mendenhali擁有北卡羅來納州立大學博士學位,曾任賓夕法尼亞州Bucknell大學數學係教授,1963年至1977年擔任佛羅裏達大學統計係主任。
Terry Sincich擁有佛羅裏達大學統計學博士學位,目前為南佛羅裏達大學商業管理學院信息係統與決策科學係副教授,並獲得瞭許多研究生和本科生統計課程的教學奬,現在是美國統計協會和決策科學研究所的成員。他的研究領域是應用統計建模和分析。
內頁插圖
精彩書評
“本書在利用實際數據方麵做瞭非常好的工作……”
——Melinda McCann俄剋拉荷馬州立大學
“嚮學生極其清楚地講述瞭統計學、概率論的基本概念”
——Arnold Sweet普度大學
目錄
譯者序
前言
第1章 緒論
1.1 統計學:數據的科學
1.2 統計學的基本要素
1.3 數據類型
1.4 統計學在批判性思考中的作用
1.5 本書介紹的統計方法導引
第2章 描述性統計
2.1 描述定性數據的圖形法和數值法
2.2 描述定量數據的圖形法
2.3 描述定量數據的數值法
2.4 中心趨勢的度量
2.5 變異性的度量
2.6 相對位置的度量
2.7 檢測異常值的方法
2.8 描述性統汁歪麯事實真相
第3章 概率
3.1 概率在統計學中的作用
3.2 事件.樣本空間和概率
3.3 復閤事件
3.4 補事件
3.5 條件概率
3.6 並和交的概率法則
3.7 貝葉斯法則
3.8 計數法則
3.9 概率和統計的示例
3.10 隨機抽樣
第4章 離散隨機變量
4.1 離散隨機變量的定義
4.2 離散隨機變量的概率分布
4.3 隨機變量的期望值
4.4 一些有用的期望值定理
4.5 伯努利試驗
4.6 二項概率分布
4.7 多項概率分布
4.8 負二項概率分布和幾何概率分布
4.9 超幾何概率分布
4.10 泊鬆概率分布
4.11 矩和矩母函數
第5章 連續隨機變量
5.1 連續隨機變員
5.2 連續隨機變量的密度函數
5.3 連續隨機變量的期望值
5.4 均勻概率分布
5.5 正態概率分布
5.6 判定正態性的描述性方法
5.7 Γ型概率分布
5.8 威布爾概率分布
5.9 β型概率分布
5.10 矩和矩母函數
第6章 二元概率分布及抽樣分布
6.1 二元離散隨機變量的概率分布
6.2 二元連續隨機變量的概率分布
6.3 兩個隨機變量的函數的期望值
6.4 獨立性
6.5 兩個隨機變量的協方差和相關性
6.6 隨機變量函數的概率分布和期望值
6.7 抽樣分布
6.8 用濛特卡羅模擬逼近抽樣分布
6.9 均值與和的抽樣分布
6.10 二項分布的正態逼近
6.11 與正態分布有關的抽樣分布
第7章 用置信區間估計
7.1 點估計及其性質
7.2 求點估計:經典估計方法
7.3 求區間估計:樞軸法
7.4 總體均值的估計
7.5 兩個總體均值差的估計:獨立樣本
7.6 兩個總體均值差的估計:配對
7.7 總體比率的估計
7.8 兩個總體比率差的估計
7.9 總體方差的估計
7.10 兩個總體方差比的估計
7.11 選擇樣本容量
7.12 其他區間估計方法:自助法和貝葉斯法
第8章 假設檢驗
8.1 假設統計檢驗與置信區間的關係
8.2 統計檢驗的要素與性質
8.3 求檢驗統計量:經典方法
8.4 選擇原假設和備擇假設
8.5 檢驗總體均值
8.6 檢驗的觀測顯著性水平
8.7 檢驗兩個總體均值的差:獨立樣本
8.8 檢驗兩個總體均值的差:配對
8.9 檢驗總體比率
8.10 檢驗兩個總體比率的差
8.11 檢驗總體方差
8.12 檢驗兩個總體方差的比
8.13 其他檢驗方法:白助法和貝葉斯法
第9章 分類數據分析
9.1 分類數據和多項概率
9.2 估計單嚮錶中的類型概率
9.3 檢驗單嚮錶中的類型概率
9.4 關於雙嚮錶(列聯錶)中類型概率的推斷
9.5 固定邊緣和的列聯錶
9.6 列聯錶分析中獨立性的精確檢驗
第10章 簡單綫性迴歸
10.1 迴歸模型
10.2 模型假定
10.3 估計β0和β1:最小二乘法
10.4 最小二乘估計的性質
10.5 σ2的估計量
10.6 評價模型的效用:進行關於斜率β1的推斷
10.7 相關係數
10.8 決定係數
10.9 利用模型估計和預測
10.10 一個完整的例子
10.11 簡單綫性迴歸步驟的小結
第11章 多重迴歸分析
11.1 多重迴歸模型的一般形式
11.2 模型假定
11.3 擬閤模型:最小二乘法
11.4 用矩陣代數計算:關於單個β參數的估計和推斷
11.5 評價整體模型的恰當性
11.6 E(y)的置信區間和未來值y的預測區間
11.7 定量預測量的一階模型
11.8 定量預測量的交互作用模型
11.9 定量預測量的二階(二次)模型
11.10 檢查假定:殘差分析
11.11 某些陷阱:可估性.多重共綫性和外推
11.12 多重迴歸分析的步驟總結
第12章 模型構建
12.1 引言:為什麼模型構建是重要的
12.2 白變量的兩種類型:定量的和定性的
12.3 一元定量自變量模型
12.4 二元定量自變量模型
12.5 編碼定量自變量
12.6 一元定性自變量模型
12.7 定量和定性自變量模型
12.8 比較嵌套模型的檢驗
12.9 外部模型確認
12.10 逐步迴歸
第13章 試驗設計的原理
13.1 引言
13.2 試驗設計術語
13.3 控製試驗中的信息
13.4 減少噪聲的設計
13.5 增加容量設計
13.6 選擇樣本容量
13.7 隨機化的重要性
第14章 試驗設計的方差分析
14.1 引言
14.2 方差分析中的邏輯
14.3 單因子完全隨機化設計
14.4 隨機化區組設計
14.5 雙因子析因試驗
14.6 更復雜的析因設計
14.7 套式抽樣設計
14.8 處理均值的多重比較
14.9 檢查ANOVA假定
第15章 非參數統計
15.1 引言:分布自由檢驗
15.2 檢驗單個總體的位置
15.3 比較兩個總體:獨立隨機樣本
15.4 比較兩個總體:配對設計
15.5 比較三個或更多總體:完全隨機化設計
15.6 比較三個或更多總體:隨機化區組設計
15.7 非參數迴歸
第16章 統計過程和質量控製
16.1 全麵質量管理
16.2 計量控製圖
16.3 均值控製圖:x圖
16.4 過程變異控製圖:R圖
16.5 發現控製圖中的趨勢:遊程分析
16.6 不閤格品百分率控製圖:P圖
16.7 每個個體缺陷數控製圖:c圖
16.8 容許限
16.9 能力分析
16.10 不閤格品的抽樣驗收
16.11 其他抽樣計劃
16.12 調優操作
第17章 産品和係統的可靠性
17.1 引言
17.2 失效時間分布
17.3 危險率
17.4 壽命試驗:刪失抽樣
17.5 估計指數失效時間分布的參數
17.6 估計威布爾失效時間分布的參數
17.7 係統可靠性
附錄A矩陣代數
附錄B有用的統計錶
附錄CSAS的視窗指導
附錄DMINITAB視窗指導
附錄ESPSS視窗指導
習題簡答
精彩書摘
第2章 描述性統計
目標給齣探索、概括以及描述數據的圖形法和數值法。
2.1 描述定性數據的圖形法和數值法
假定你已經收集瞭一個感興趣的數據集,如何弄清楚它的意義?也就是說,如何去整理、總結這個數據集,使得它比較容易理解、有意義?在這一章裏,我們給齣幾種描述數據的基本統計工具,包含可以快速給齣數據直觀形象的圖錶和描述數據某種性質的數值量度。恰當的用法依賴於我們想要描述的數據類型(定量的或定性的)。
在描述定性觀測值時,我們以這樣一種方式來定義類:每個觀測值能落入一類並且隻能落入一類(或組)。然後給齣落入每一類的觀測值個數或相對於觀測值總數的比例,用這種數值方法來描述數據集閤。
定義2.1 對給定的類,類(或組)頻數是指落入這個類中的觀測值的個數。
定義2.2 對給定的類,類(或組)相對頻率是指落入這個類中的觀測值個數相對於觀測值總數的比例
為瞭說明這兩個概念。考慮一個調查核動力反應堆安全和使用能源的危險的研究人員感興趣的問題。研究人員發現自1977年以來,全世界有45起與能源有關導緻多人死亡的事故,錶2.1匯總瞭研究人員的調查結果。在這個應用中,感興趣的定性變量是與能源有關的死亡事故的原因。由錶2.1可以看到,45起事故數據分為6類(原因),匯總錶給齣瞭每類原因的頻數和相對頻率。很明顯,煤氣爆炸是最可能引起事故的原因,在45起事故中齣現瞭28次(約占62%)。
……
前言/序言
本書概要。
本書是為工程專業和自然科學專業的學生設計的。供兩個學期使用的統計學課程教材。一旦這些學生畢業,並且找到瞭工作,他們就將涉及數據的收集和分析,並且需要批判性地思考結果。這就要求他們瞭解數據描述及統計推斷的基本概念,並且熟悉丁作中需要用到的統計方法。教學法
第1-6章介紹學習統計學的目的,說明如何描述數據集,並且給齣一些概率論的基本概念。第7章和第8章介紹關於總體參數的兩種推斷方法:估計和假設檢驗。這些概念在其餘幾章中被擴展為在分析工程和科學數據時有用的主題,包括分類數據分析(第9章)。迴歸分析以及模型構造(第10-12章)。試驗設計的方差分析(第13-14章)。非參數統計(第15章)。統計質量控製(第16章)以及産品和係統的可靠性(第17章)。
我們假定讀者學習瞭兩個學期的微積分學,即讀者對微積分學原理有一個基本瞭解。要求讀者具有運用一元微分法和積分法的能力,但書中也有一些有關多元微積分的例題,作為選學內容。因此,我們在一元範圍內隻是概括地介紹理論概念,但是教師利用選學內容。例題以及練習可以很容易地將其深入到統計學理論和數學概念之中。
本書特色
本書的主要特色如下:
1.理論和應用相結閤。將數理統計的基本理論概念整閤為一門統計方法的課程,供兩個學期講授。因此,教師可以選擇將其作為以基本概念和應用統計為重點的一門課程,也可以作為偏嚮應用又介紹基本統計推斷理論方法的一門課程。
2.統計軟件應用指導。老師和學生可以選用統計軟件進行統計計算。本書介紹瞭三個流行的統計軟件包(SAS.SPSS以及MINITAB)的輸齣結果以及MicrosoftExcel的輸齣結果。附錄C附錄D以及附錄E介紹瞭菜單屏幕和對話框的使用,是為初學者設計的,這些輔導材料不需要預先使用這些軟件的經驗。
3.主題和應用的結閤範圍。為瞭滿足未來工程師和科學傢的種種需要,本書提供瞭覆蓋範圍廣泛的數據分析主題。本書對多元迴歸以及模型構造(第11章和第12章)。試驗設計的原理(第13章)。質量控製(第16章)以及可靠性(第17章)等內容的安排與通常的初等統計學教程不同。雖然這些題材通常涉及理論概念,但是講述是麵嚮應用的。
4.基於大量實際數據的練習。本書包含瞭大量的應用練習,主要是為瞭激發學生的學習興趣和啓發學生利用所學方法解決實際問題。幾乎每一個練習都是基於摘自專業期刊或者從工程和自然科學團體得到的數據或試驗結果。練習放在每章重點節的末尾以及各章的末尾。
5.“活動中的統計學”案例分析。現在本書在每章末尾新增瞭一個當代的科學研究(“活動中的統計學”)以及附帶的數據與分析。我們的目的是嚮學生展示評估發現和思考涉及的統計問題,以及應用正確的統計方法的重要性。
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