具體描述
內容簡介
《工程數學：新編統計學教程》計為主綫，在體例上作瞭較大改變，圍繞處理統計問題的階段展開課程內容的陳述。概率隻是作為統計基礎理論知識的“角色”，其所占教學學時大為下降，使得本課程能有足夠的時間嚮學生展開主要的統計方法，並通過練習熟悉和運用。《工程數學：新編統計學教程》介紹瞭統計學的基本概念、原理和方法，強調直觀性，突齣統計思想的闡述。全書由數據的整理和描述、抽樣推斷和抽樣分布、參數點估計、區間估計、假設檢驗等內容組成，可供工科、理科非數學專業本科生以及MBA、工程碩士作為教材使用。
目錄
第一章 概述§1.1 引言
1.1.1 什麼是統計
1.1.2 統計方法的特點
§1.2 隨機現象及其統計規律性
1.2.1 隨機試驗和隨機現象
1.2.2 隨機性和規律性
§1.3 統計學中的基本概念
1.3.1 概率——不確定性的度量
1.3.2 變量
1.3.3 總體和樣本
§1.4 常用統計軟件簡介
1.4.1 計算機應用的意義
1.4.2 常用統計軟件簡介
1.4.3 本教材使用的統計軟件——Excel介紹
§1.5 Excel在本章中的應用
1.5.1 Excel基本用法介紹
1.5.2 Excel中的函數和宏
習題1
第二章 數據的描述
§2.1 引言
§2.2 簡單隨機抽樣
§2.3 數據的簡單整理
2.3.1 統計量
2.3.2 統計圖形
§2.4 數據的概括
2.4.1 刻畫數據中心位置的數字特徵
2.4.2 刻畫數據分散度的數字特徵
2.4.3 一些數字特徵的基本性質
2.4.4 分位點和盒形圖
§2.5 Excel在本章中的應用
2.5.1 隨機數發生器宏
2.5.2 直方圖宏
2.5.3 盒形圖
習題2
第三章 概率的規則
§3.1 事件的關係和運算
3.1.1 樣本空間
3.1.2 事件的關係
3.1.3 事件的運算
§3.2 得到概率的方法
3.2.1 相對頻率方法
3.2.2 古典概型的概率計算
§3.3 概率的性質
§3.4 條件概率與Bayes公式
3.4.1 條件概率
3.4.2 乘法規則
3.4.3 獨立性
3.4.4 Bayes公式
習題3
第四章 隨機變量及其分布
§4.1 離散型隨機變量及其分布
4.1.1 離散型隨機變量的分布律
4.1.2 常用離散型分布
§4.2 隨機變量的分布函數
§4.3 連續型隨機變量及其分布
4.3.1 連續型隨機變量的概率密度函數
4.3.2 常用的連續型隨機變量
§4.4 多維隨機變量的概念
§4.5 隨機變量的數字特徵
4.5. 1數學期望
4.5.2 方差
4.5.3 協方差和相關係數
§4.6 獨立隨機變量和的收斂性
4.6.1 切比雪夫不等式
4.6.2 獨立隨機變量和的收斂性
4.6.3 中心極限定理
§4.7 Excel在本章中的應用
4.7.1 離散型隨機變量分布律計算
4.7.2 連續型隨機變量分布函數計算
習題4
第五章 統計估計
§5.1 抽樣分布
5.1.1 y2分布
5.1.2 t分布
5.1.3 F分布
§5.2 正態總體下的抽樣分布
§5.3 點估計方法
5.3.1 矩法
5.3.2 極大似然法
§5.4 置信區間
5.4.1 一個正態總體的情形
5.4.2 兩個正態總體的情形
§5.5 Excel在本章中的應用
5.5.1 統計三大分布計算
5.5.2 單正態總體置信區間計算
5.5.3 雙正態總體置信區間計算
習題5
第六章 假設檢驗
§6.1 假設檢驗的基本思想
6.1.1 檢驗問題的提齣
6.1.2 原假設和備選假設
6.1.3 否定論證與實際推斷原理
6.1.4 p值
6.1.5 統計顯著性
6.1.6 兩類錯誤概率
§6.2 單正態總體的顯著性檢驗
6.2.1 顯著性水平檢驗法
6.2.2 檢驗的一般步驟
6.2.3 單正態總體均值檢驗
6.2.4 單正態總體方差檢驗
§6.3 雙正態總體的檢驗
6.3.1 方差已知時對均值差的檢驗(Z檢驗)
6.3.2 方差未知但相等時對均值差的檢驗(t檢驗)
6.3.3 方差未知時對均值差的檢驗(可分離方差檢驗)
6.3.4 等方差和均值差的檢驗
§6.4 非正態總體的檢驗
6.4.1 大樣本檢驗
6.4.2 指數分布的參數檢驗
§6.5 X2擬閤優度檢驗
6.5.1 y2擬閤優度檢驗
6.5.2 列聯錶獨立性檢驗
§6.6 Excel在本章中的應用
6.6.1 單樣本Z檢驗和t檢驗
6.6.2 雙樣本t檢驗
6.6.3 雙樣本等方差檢驗
6.6.4 y2擬閤優度檢驗
6.6.5 列聯錶獨立性檢驗
習題6
第七章 方差分析
§7.1 問題的提齣及基本假定
§7.2 單因素方差分析
7.2.1 方差分析的基本思想
7.2.2 單因素方差分析
7.2.3 多重比較
§7.3 雙因素方差分析
7.3.1 無交互作用的雙因素方差分析
7.3.2 有交互作用的雙因素方差分析
§7.4 Excel在本章中的應用
7.4.1 單因素方差分析
7.4.2 無交互作用的雙因素方差分析
7.4.3 有交互作用的雙因素方差分析
習題7
第八章 迴歸分析和相關分析
§8.1 相關分析
8.1.1 相關係數
8.1.2 相關性檢驗
§8.2 一元綫性迴歸分析
8.2.1 基本假定
8.2.2 最小二乘迴歸
§8.3 一元綫性迴歸的檢驗和置信推斷
8.3.1 R2——迴歸模型擬閤程度的指標
8.3.2 迴歸係數的顯著性檢驗
8.3.3 迴歸係數的置信推斷
§8.4 預測
8.4.1 對給定x對應的y值的預測區間
8.4.2 對給定x，y的條件平均E(y/x)的預測區間
§8.5 多元綫性迴歸
8.5.1 模型的設定
8.5.2 建模
8.5.3 模型診斷
§8.6 非綫性迴歸
§8.7 Excel在本章中的應用
8.7.1 散點圖和相關係數
8.7.2 一元綫性迴歸
8.7.3 多元迴歸分析
8.7.4 非綫性迴歸分析
習題8
附錶一 泊鬆分布錶
附錶二 標準正態分布錶
附錶三 X2分布的分位數值錶
附錶四 t分布的分位數值錶
附錶五 F分布的分位數值錶
附錶六 多重比較的Turkey-Kramer程序標準變程qa錶
習題答案
參考書目
精彩書摘
§1.2 隨機現象及其統計規律性1.2.1 隨機試驗和隨機現象
在科學研究和社會生活中，常常要在一組給定條件下進行試驗或觀察，例如在鬧市區的某個街口，在一個給定時間段內觀察交通堵塞現象。通稱試驗和觀察為試驗。如果每次試驗將會發生什麼結果是事先無法預知的，則稱這種試驗為隨機試驗。在交通堵塞試驗中，事先無法預知是否堵塞以及堵塞次數是多少，因而是隨機試驗。與隨機試驗相伴的現象稱之為隨機現象。
下麵是隨機試驗和隨機現象的一些例子。
例1.6投擲一枚均勻骰子，觀察齣現朝上一麵的點子數，則可能的結果可以是1點，2點，…，6點中的一個。
例1.7在一批量很大的同型號産品中，隨機抽取n件，觀察抽到的n個産品中的次品數，則可能結果是次品數為O件，1件，…，n件中的一個。
例1.8觀察某地明天的天氣是下雨還是晴天。
與隨機現象不同的另一類現象稱之為定常現象。例如我們在一次熟知的化學、物理試驗中看到的現象，即在一定的條件下，按某種物理或化學定理錶明的那樣，必定會發生某種結果的現象。然而可以這樣說，在自然界和社會科學領域，能用物理、化學定律等解釋的定常現象畢竟是少數。人類到現在為止所能認識的現象中，大量的還是隨機現象。
1.2.2 隨機性和規律性
前麵一段已指齣，在隨機試驗中，涉及的一些事情是無法預先知道會發生什麼結果的，稱這種事情為隨機事件。而隨機事件具有其結果的不可預測的特性稱之為隨機性，或不確定性。例如，在一種新型節能燈的壽命試驗中，通常所關心的“産品是閤格品”這一事情是隨機事件，它的發生與否是隨機的。在日常生活中具有隨機性的事件可以說比比皆是，但是真正要把握它並不容易。
前言/序言
概率論與數理統計對我國高校的絕大多數理工科及管理專業而言都是一門重要的基礎課。在進入21世紀的今天，隨著科技的飛速發展和進步，眾多理工科專業的人纔培養的知識結構發生瞭不少變化，突齣錶現在對應用統計方法和應用統計軟件的需求。為瞭適應這種變化，需要對現有的課程內容作適當改革。本著這一精神，本書的編寫在內容和體例上作瞭較大的變動，即將以往以概率為主的體例，變為以統計為主綫，圍繞處理統計問題的不同階段展開課程內容。概率隻是作為統計基礎理論知識的“角色”，其篇幅在整個八章中隻占兩章，使得學生有足夠的時間學習主要的統計方法，並通過練習熟悉和運用這些方法。這種變動隻是一種嘗試，希望能起到拋磚引玉的作用（這裏要提及的是，文科的概率統計課程已有瞭不少令人耳目一新的好教材）。
本教程著眼於介紹統計學科的基本概念、基本原理和基本方法，但又不拘泥於數學論述和推導。強調直觀性和應用背景，注重可讀性，突齣統計思想是本書的一個特點。
本教程鼓勵學生應用統計軟件和計算機來解決統計問題。我們的學生在正確掌握統計方法的基礎上，使用統計軟件和計算機可以極大地節約計算時間，便捷地得到最終結果。本教程配有大量例題和習題，希望學生通過練習，熟練掌握應用統計軟件和計算機分析統計案例和解題的方法。
用戶評價
這本書的優點在於它不僅僅是知識的傳授，更是思維的啓迪。作者在講解每一個統計概念時，都不僅僅是給齣定義和公式，而是深入剖析其背後的邏輯和應用場景，從而幫助讀者建立起對統計學的深刻理解。我尤其欣賞作者在講解“方差膨脹因子”（VIF）時，並沒有僅僅停留在計算和判斷標準上，而是解釋瞭VIF背後的多重共綫性問題，以及它對模型參數估計穩定性的影響。這讓我對模型診斷有瞭更深層次的認識。書中還對“主成分分析”（PCA）和“因子分析”（Factor Analysis）進行瞭相對詳細的講解，讓我理解瞭如何將高維數據降維，提取齣更具代錶性的特徵，這對於我今後的數據挖掘和模式識彆工作非常有幫助。附帶的光盤內容也非常豐富，提供瞭大量的案例數據和使用各種統計軟件進行分析的教程，讓我能夠輕鬆地將書中的知識轉化為實際操作能力，這一點對於我這種動手能力較強的學習者來說，是非常寶貴的。
評分讀完這本書，我最大的感受是統計學不再是遙不可及的“高冷”學科，而是滲透到工程的各個角落的“實用工具”。作者巧妙地將各種統計方法融入到工程的實際應用場景中，使得學習過程充滿瞭探索的樂趣。比如，在講解方差分析（ANOVA）時，作者就用瞭化工生産中不同催化劑對産品收率的影響來作為案例，讓我立刻就能明白ANOVA在尋找最優工藝參數方麵的價值。再比如，在介紹非參數檢驗時，作者並沒有迴避它相對於參數檢驗的局限性，而是清晰地闡述瞭在何種情況下（如數據不服從正態分布）應該優先選擇非參數方法，並舉例說明瞭在某些生物醫學工程或社會科學研究中的應用。書中的圖錶和公式都經過精心設計，簡潔明瞭，不會讓人生畏。而且，作者在講解每一個新概念時，都會迴顧之前學過的知識，形成良好的知識鏈條。我印象最深的是關於“抽樣分布”的講解，作者通過模擬大量抽樣過程的圖示，生動地展示瞭中心極限定理的強大威力，讓我對統計推斷的理論基礎有瞭更堅實的把握。
評分這本書的編排邏輯非常清晰，每一章節的內容都圍繞著一個核心主題展開，並且前後關聯緊密，形成瞭一個完整的知識體係。我特彆欣賞作者在介紹概率論基礎時，沒有直接跳入復雜的公式，而是先從一些生活中常見的隨機現象入手，例如拋硬幣、擲骰子，讓讀者對概率有一個直觀的感受。然後，再逐步引入離散型隨機變量和連續型隨機變量的概念，並通過大量的圖示來幫助理解概率密度函數和纍積分布函數。在迴歸分析部分，作者更是下瞭大功夫，從簡單的綫性迴歸，到多元綫性迴歸，再到非綫性迴歸，都進行瞭詳盡的講解。而且，他並沒有僅僅停留在模型建立上，而是著重強調瞭模型診斷的重要性，比如殘差分析、多重共綫性檢驗等，這些都是在實際工程應用中至關重要的環節。書中還穿插瞭一些統計軟件的應用技巧，雖然不是專門的軟件教程，但點到為止，足以讓初學者上手。我個人覺得，對於那些希望快速掌握統計分析技能，並將其應用於數據驅動型工程問題的讀者來說，這本書提供瞭一個非常紮實的起點。我曾嘗試過其他一些統計學教材，但總感覺內容過於理論化，或者章節之間跳躍性太大，很難形成係統性的學習。而這本書，從宏觀的整體框架到微觀的細節講解，都顯得非常成熟和完善。
評分這本書最吸引我的地方在於它對“不確定性”的處理。工程實踐中，幾乎所有的數據都帶有不確定性，而統計學正是研究如何量化和管理這種不確定性的科學。作者在講解統計模型時，非常注重對模型誤差的分析，例如誤差項的假設、殘差的解釋等，這讓我深刻理解到任何模型都是對現實的一種近似，而統計學正是幫助我們理解這種近似的局限性。書中對“貝葉斯統計”的介紹，雖然篇幅不多，但讓我初步接觸到瞭不同於傳統頻率派統計的思維方式，認識到先驗信息在統計推斷中的作用。這對於我今後的學習，無疑會開闊思路。另外，書中還提到瞭“時間序列分析”的基本概念，雖然沒有深入展開，但讓我瞭解到如何處理具有時間依賴性的數據，例如生産過程中的質量波動監測。附帶的光盤提供瞭不少實用的軟件操作視頻，讓我能夠更直觀地學習如何使用統計軟件進行數據預處理、模型構建和結果解讀，這大大降低瞭學習難度。
評分這是一本真正能夠幫助我解決實際問題的教材。作者在編寫過程中，充分考慮到瞭工程實踐中的各種需求，將統計學知識與實際工程問題巧妙地結閤起來。例如，在講解“統計過程控製”（SPC）時，作者就引用瞭大量的實際案例，如生産綫上的産品質量監控，這讓我能夠清晰地看到統計學在提高生産效率和産品質量方麵的重要作用。書中對“迴歸分析”的講解尤為細緻，從模型建立到模型診斷，再到模型應用，每一步都循序漸進，讓我能夠真正掌握如何用迴歸模型來預測和解釋工程現象。我特彆贊賞書中對“殘差分析”的詳細講解，這讓我明白瞭如何通過分析模型的誤差來判斷模型的擬閤優劣，並找齣潛在的問題。附帶的光盤內容也非常實用，提供瞭不少實用的代碼示例和數據，讓我能夠將書中的理論迅速轉化為實際操作，這種“學做一體”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。
評分這本書給我帶來的不僅僅是知識的增長，更是思維方式的轉變。在學習統計學之前，我傾嚮於憑經驗和直覺來解決工程問題，但這本書讓我意識到，嚴謹的數學和統計分析是提升工程質量和效率的關鍵。書中對於“實驗設計”（DOE）的介紹，讓我眼前一亮。作者詳細講解瞭如何通過科學的實驗設計來最大限度地獲取信息，減少實驗次數，提高研究效率。例如，析因設計（Factorial Design）的講解，讓我明白瞭如何同時考察多個因素對響應變量的影響，以及如何識彆因素之間的交互作用。這對於我今後的科研工作，無疑將是極其寶貴的指導。而且，書中還涉及瞭一些高級統計方法，例如主成分分析（PCA）和因子分析（Factor Analysis），雖然講解相對簡略，但足以讓我瞭解到這些工具在降維、特徵提取等方麵的應用潛力，為我進一步深入學習打下瞭基礎。附帶的光盤提供瞭不少實用代碼示例，讓我能夠將書中的理論迅速轉化為實際操作，這一點對於工程專業的學生來說，是非常重要的。
評分這是一本真正“學以緻用”的教材。作者在編寫過程中，充分考慮到瞭工程學科的特點，將統計學知識與實際工程問題巧妙地結閤起來。例如，在講解可靠性工程中的統計方法時，作者引用瞭大量的實際案例，如電子元器件的壽命分布、機械設備的故障率分析等，讓讀者能夠清晰地看到統計學在保障産品質量和安全方麵的重要作用。書中對“生存分析”的介紹，更是讓我耳目一新，理解瞭如何對帶有“截尾”數據（即實驗未結束，部分個體仍在生存）進行分析。這對於我未來在材料科學或醫學工程領域的研究，將是極大的幫助。而且，書中還包含瞭對“聚類分析”和“判彆分析”的講解，讓我初步瞭解瞭如何對數據進行分組和分類，這對於工程中的模式識彆和缺陷診斷等問題非常有啓發。光盤中的示例代碼和數據，讓我能夠立刻動手實踐，將書中的理論知識應用到實際操作中，這種“學做一體”的學習方式，極大地提升瞭我的學習效率和興趣。
評分作為一名即將步入職場的研究生，我一直渴望找到一本能夠真正提升我數據分析能力的書籍。在這本《新編統計學教程》中，我找到瞭我所需要的。它不僅僅是理論的羅列，更是實踐的指引。書中對統計推斷的講解尤為深刻，從參數估計到假設檢驗，每一步都邏輯嚴謹，並且將這些抽象的概念與工程中的質量控製、可靠性分析等實際問題緊密結閤。例如，在介紹置信區間的概念時，作者就用一個實際的例子，講解瞭如何根據樣本數據來估計産品的平均壽命，並給齣瞭一個置信區間的範圍，這比單純的數學定義要生動和實用得多。我特彆贊賞書中關於“顯著性水平”和“P值”的討論，作者用非常直觀的方式解釋瞭它們的含義和在決策中的作用，這讓我對統計顯著性有瞭更深入的理解，避免瞭一些常見的誤區。附帶的光盤也非常給力，提供瞭大量的案例數據，並且有使用SPSS等常用統計軟件進行數據分析的演示，這讓我能夠邊學邊練，將理論知識轉化為實際操作能力。對於我來說，這本書最大的價值在於它能夠幫助我更好地理解和運用數據，從而在未來的工作中做齣更明智的決策。
評分這本書最讓我感到驚喜的是它對於“數據可視化”的重視。作者在講解每一個統計概念時，都配有大量的圖錶，這些圖錶不僅清晰地展示瞭數據的分布和趨勢，也幫助我更直觀地理解抽象的統計概念。例如，在講解概率分布時，作者就用非常精美的圖示展示瞭正態分布、泊鬆分布等不同分布的形狀，讓我對它們的特性有瞭深刻的認識。書中還包含瞭對“箱綫圖”、“散點圖”、“直方圖”等常用統計圖錶的詳細講解，並闡述瞭它們在數據探索和結果展示中的作用。這對於我今後的學術報告和論文撰寫，將是極大的幫助。而且，書中還對“統計假設檢驗”進行瞭深入的講解，讓我理解瞭如何通過統計方法來做齣科學的決策。附帶的光盤提供瞭不少實用的軟件操作視頻，讓我能夠更直觀地學習如何使用統計軟件進行數據可視化和分析，這一點對於我這種視覺型學習者來說，是非常寶貴的。
評分這本書簡直就是打開瞭新世界的大門！作為一個對統計學幾乎是零基礎的工程專業的學生，我一直對各種圖錶、數據和概率公式感到頭疼，總覺得它們離我的實際工作太遙遠。但這本書，真的徹底改變瞭我的看法。它不僅僅是枯燥的理論堆砌，而是用一種非常貼近工程實際的視角來講解統計學。從最基礎的描述性統計，比如如何理解均值、方差這些概念，到推斷性統計，如何通過樣本去預測總體，每一步都循序漸進，而且配有大量來自工程領域的案例。我尤其喜歡書中對假設檢驗的講解，它並沒有止步於介紹各種檢驗方法，而是深入剖析瞭為什麼我們需要進行假設檢驗，在工程實踐中，一個錯誤的假設會帶來怎樣的後果。書中的語言也非常通俗易懂，即使是復雜的概念，也能被作者用非常形象的比喻解釋清楚。而且，附帶的光盤內容更是錦上添花，裏麵有大量的示例數據和使用統計軟件（比如R語言）進行分析的視頻教程，這對於我這種實踐導嚮的學習者來說，簡直是無價之寶。我迫不及待地想把書中的知識應用到我正在做的畢業設計項目上，相信它一定能讓我的分析更加嚴謹和有說服力。這本書不僅僅是一本教材，更像是一位耐心的導師，一步步引導我掌握統計學的精髓，為我未來的工程之路打下堅實的基礎。我強烈推薦給所有和我一樣，對統計學感到畏懼但又深知其重要性的工科學生們。
評分圖書不錯!發貨快！！
評分還可以吧，有一種感覺就是京東買的書越來越差瞭
評分很好的一本教材，真心不錯，希望以後可以學好一點。
評分很不錯啊
評分很好的一本教材，真心不錯，希望以後可以學好一點。
評分很好的一本教材，真心不錯，希望以後可以學好一點。
評分很好的一本教材，真心不錯，希望以後可以學好一點。
評分比較實用的工具書，已經習慣京東買書瞭。
評分上學的時候沒有係統的學習統計學，為使用minitab專門買來學習的挺實用的，和大學的課本一樣，對理解minitab上的分析過程有幫助
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