应用数理统计 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

《应用数理统计》主要内容有：数理统计的基本概念，参数估计，假设检验，方差分析，回归分析以及正交试验设计.《应用数理统计》除了介绍数理统计的经典理论外，还适量地介绍了一些近代数理统计理论的概念和方法.《应用数理统计》每章都附有相当数量的习题，书末附有这些习题的答案。
《应用数理统计》可作为应用数学专业和相关专业的本科生教材，也可作为工科的硕士生教材.对于工程技术人员、自然科学工作者和社会科学工作者亦可作为自学用书。

目录

前言
第一章 数理统计的基本概念
1.1 引言
1.2 总体与样本
1.3 统计量
一、统计量的定义
二、次序统计量
三、样本中位数和极差
四、经验分布函数
1.4 数理统计中的常用分布
一、r分布
二、口分布
三、X2分布
四、t分布
五、F分布
1.5 抽样分布
小结
习题

第二章 参数估计
2.1 求点估计的方法
一、矩法
二、极大似然法
2.2 估计量的评选标准
一、无偏性
二、有效性
三、相合性
2.3 区间估计
一、正态总体均值的区间估计
二、正态总体方差的区间估计
三、非正态总体参数的区间估计
四、单侧置信区间
2.4 贝叶斯(Bayes)估计
一、贝叶斯学派的基本观点
二、先验分布的选取
三、使后验分布的均方误差(MSE)达到
最小的贝叶斯估计
小结
习题二

第三章 假设检验
3.1 假设检验的基本概念
一、假设检验的统计思想
二、检验的两类错误和显著性水平
三、检验的p值
3.2 正态总体均值的假设检验
一、单个正态总体均值的检验
二、两个正态总体均值差的检验(t检验)
三、基于成对数据的检验(t检验)
3。3正态总体方差的假设检验
一、单个正态总体方差的检验(疋。检验)
二、两个正态总体方差的检验(F检验)
3.4 非正态总体均值的假设检验
一、单个总体均值的检验(大样本，M检验)
二、两个总体均值差的检验(大样本，u检验)
3.5 分布拟合检验
一、分布拟合的r检验
二、独立性检验(列联表(contingencytable)方法)
三、柯尔莫哥洛夫检验
四、正态性检验
3.6 两个总体相等性检验
一、秩和检验
二、游程总数检验
小结
习题三

第四章 方差分析
4.1 单因素试验方差分析
一、基本思想与数学模型
二、统计分析
4.2 双因素试验方差分析
一、双因素重复试验方差分析
二、双因素无重复试验方差分析
小结
习题四

第五章 回归分析
5.1 回归分析的基本概念
5.2 一元线性回归
一、β0β1的估计及其性质
二、α的估计
三、回归方程的显著性检验
四、回归系数β1的置信区间
五、预测
5.3 可线性化的一元非线性回归
5.4 多元线性回归
一、β0β1成的估计及其性质
二、α的估计
三、回归方程的显著性检验
四、回归系数的显著性检验
五、变量的剔除
六、预测
5.5 多项式回归
小结
习题五

第六章 正交试验设计
6.1 用正交表安排试验的方法
6.2 无交互作用的正交设计的直观分析
一、单指标试验
二、多指标试验
6.3 有交互作用的正交设计及试验结果的直观分析
6.4 正交试验设计的方差分析
小结
习题六
习题答案
附录
附表1 标准正态分布表
附表2 x2分布分位数表
附表3 t分布分位数表
附表4 F分布分位数表
附表5柯尔莫哥洛夫检验临界值Dnα表

前言/序言

　　数理统计是最活跃的应用数学学科之一.由于随机性的影响无所不在，所以数理统计的应用十分广泛.数理统计不仅在自然科学、工程技术、工农业生产等领域有着广泛的应用，在医学卫生、社会生活以及经济等领域也有着愈来愈广泛的应用.这就使得掌握数理统计的基本原理和方法成为大学生和研究生必须具备的本领。
　　本书是普通高等教育“十一五”国家级规划教材，可作为应用数学专业以及其他对数理统计要求较高的专业的本科生数理统计课程的教材；也可作为工科硕士生数理统计课程的教材；对于需要了解数理统计基本原理和方法的工程技术人员、自然科学工作者和社会科学工作者亦可作为自学用书。
　　学习本书内容的先修课程为微积分、线性代数和初等概率论.在撰写本书过程中，作者力求通过实际例子引入统计概念，并讲清统计思想，在介绍每一种统计方法时都配有具体的例子，便于读者理解和掌握.每章末尾都附有相当数量的习题，书末附有这些习题的答案。
　　本书除了介绍数理统计的经典理论外，还适量地介绍了一些不难掌握的近代数理统计理论的概念和方法.譬如，在第二章中扼要地介绍了贝叶斯学派的基本观点和贝叶斯估计；在第三章中介绍了在许多统计文献以及统计软件的输出中经常出现的关于检验的“p值”等.作者试图通过这些努力，缩小读者与近代数理统计的距离.作者还努力把数理统计最新的研究成果融入本书。
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本书除了介绍数理统计的经典理论外，还适量地介绍了一些不难掌握的近代数理统计理论的概念和方法.譬如，在第二章中扼要地介绍了贝叶斯学派的基本观点和贝叶斯估计；在第三章中介绍了在许多统计文献以及统计软件的输出中经常出现的关于检验的“p值”等.作者试图通过这些努力，缩小读者与近代数理统计的距离.作者还努力把数理统计最新的研究成果融入本书。

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学习本书内容的先修课程为微积分、线性代数和初等概率论.在撰写本书过程中，作者力求通过实际例子引入统计概念，并讲清统计思想，在介绍每一种统计方法时都配有具体的例子，便于读者理解和掌握.每章末尾都附有相当数量的习题，书末附有这些习题的答案。

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本书除了介绍数理统计的经典理论外，还适量地介绍了一些不难掌握的近代数理统计理论的概念和方法.譬如，在第二章中扼要地介绍了贝叶斯学派的基本观点和贝叶斯估计；在第三章中介绍了在许多统计文献以及统计软件的输出中经常出现的关于检验的“p值”等.作者试图通过这些努力，缩小读者与近代数理统计的距离.作者还努力把数理统计最新的研究成果融入本书。

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书写的有点偏难，不是很适合跨学科的人选用。

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