统计学:(原书第5版)

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作者: (William Mendenhall) , (William Mendenhall)
2009-10
版次: 1
ISBN: 9787111264378
定价: 128.00
装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 814页
正文语种: 简体中文
原版书名: Statistics for Engineers and the Sciences (Fifth Edition)
分类: 自然科学
144人买过
  •   《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章,主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外,《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。

      《统计学(原书第5版)》内容丰富,很少涉及统计学理论的严格数学证明,绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习,适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材,也可作为相关领域研究人员的参考读物。   WilliamMendenhali拥有北卡罗来纳州立大学博士学位,曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授,1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。

      TerrySincich拥有佛罗里达大学统计学博士学位,目前为南佛罗里达大学商业管理学院信息系统与决策科学系副教授,并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖,现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。 译者序

    前言

    第1章绪论

    1.1统计学:数据的科学

    1.2统计学的基本要素

    1.3数据类型

    1.4统计学在批判性思考中的作用

    1.5本书介绍的统计方法导引



    第2章描述性统计

    2.1描述定性数据的图形法和数值法

    2.2描述定量数据的图形法

    2.3描述定量数据的数值法

    2.4中心趋势的度量

    2.5变异性的度量

    2.6相对位置的度量

    2.7检测异常值的方法

    2.8描述性统汁歪曲事实真相



    第3章概率

    3.1概率在统计学中的作用

    3.2事件.样本空间和概率

    3.3复合事件

    3.4补事件

    3.5条件概率

    3.6并和交的概率法则

    3.7贝叶斯法则

    3.8计数法则

    3.9概率和统计的示例

    3.10随机抽样



    第4章离散随机变量

    4.1离散随机变量的定义

    4.2离散随机变量的概率分布

    4.3随机变量的期望值

    4.4一些有用的期望值定理

    4.5伯努利试验

    4.6二项概率分布

    4.7多项概率分布

    4.8负二项概率分布和几何概率分布

    4.9超几何概率分布

    4.10泊松概率分布

    4.11矩和矩母函数



    第5章连续随机变量

    5.1连续随机变员

    5.2连续随机变量的密度函数

    5.3连续随机变量的期望值

    5.4均匀概率分布

    5.5正态概率分布

    5.6判定正态性的描述性方法

    5.7Γ型概率分布

    5.8威布尔概率分布

    5.9β型概率分布

    5.10矩和矩母函数



    第6章二元概率分布及抽样分布

    6.1二元离散随机变量的概率分布

    6.2二元连续随机变量的概率分布

    6.3两个随机变量的函数的期望值

    6.4独立性

    6.5两个随机变量的协方差和相关性

    6.6随机变量函数的概率分布和期望值

    6.7抽样分布

    6.8用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布

    6.9均值与和的抽样分布

    6.10二项分布的正态逼近

    6.11与正态分布有关的抽样分布



    第7章用置信区间估计

    7.1点估计及其性质

    7.2求点估计:经典估计方法

    7.3求区间估计:枢轴法

    7.4总体均值的估计

    7.5两个总体均值差的估计:独立样本

    7.6两个总体均值差的估计:配对

    7.7总体比率的估计

    7.8两个总体比率差的估计

    7.9总体方差的估计

    7.10两个总体方差比的估计

    7.11选择样本容量

    7.12其他区间估计方法:自助法和贝叶斯法



    第8章假设检验

    8.1假设统计检验与置信区间的关系

    8.2统计检验的要素与性质

    8.3求检验统计量:经典方法

    8.4选择原假设和备择假设

    8.5检验总体均值

    8.6检验的观测显著性水平

    8.7检验两个总体均值的差:独立样本

    8.8检验两个总体均值的差:配对

    8.9检验总体比率

    8.10检验两个总体比率的差

    8.11检验总体方差

    8.12检验两个总体方差的比

    8.13其他检验方法:白助法和贝叶斯法



    第9章分类数据分析

    9.1分类数据和多项概率

    9.2估计单向表中的类型概率

    9.3检验单向表中的类型概率

    9.4关于双向表(列联表)中类型概率的推断

    9.5固定边缘和的列联表

    9.6列联表分析中独立性的精确检验



    第10章简单线性回归

    10.1回归模型

    10.2模型假定

    10.3估计β0和β1:最小二乘法

    10.4最小二乘估计的性质

    10.5σ2的估计量

    10.6评价模型的效用:进行关于斜率β1的推断

    10.7相关系数

    10.8决定系数

    10.9利用模型估计和预测

    10.10一个完整的例子

    10.11简单线性回归步骤的小结



    第11章多重回归分析

    11.1多重回归模型的一般形式

    11.2模型假定

    11.3拟合模型:最小二乘法

    11.4用矩阵代数计算:关于单个β参数的估计和推断

    11.5评价整体模型的恰当性

    11.6E(y)的置信区间和未来值y的预测区间

    11.7定量预测量的一阶模型

    11.8定量预测量的交互作用模型

    11.9定量预测量的二阶(二次)模型

    11.10检查假定:残差分析

    11.11某些陷阱:可估性.多重共线性和外推

    11.12多重回归分析的步骤总结



    第12章模型构建

    12.1引言:为什么模型构建是重要的

    12.2白变量的两种类型:定量的和定性的

    12.3一元定量自变量模型

    12.4二元定量自变量模型

    12.5编码定量自变量

    12.6一元定性自变量模型

    12.7定量和定性自变量模型

    12.8比较嵌套模型的检验

    12.9外部模型确认

    12.10逐步回归



    第13章试验设计的原理

    13.1引言

    13.2试验设计术语

    13.3控制试验中的信息

    13.4减少噪声的设计

    13.5增加容量设计

    13.6选择样本容量

    13.7随机化的重要性



    第14章试验设计的方差分析

    14.1引言

    14.2方差分析中的逻辑

    14.3单因子完全随机化设计

    14.4随机化区组设计

    14.5双因子析因试验

    14.6更复杂的析因设计

    14.7套式抽样设计

    14.8处理均值的多重比较

    14.9检查ANOVA假定



    第15章非参数统计

    15.1引言:分布自由检验

    15.2检验单个总体的位置

    15.3比较两个总体:独立随机样本

    15.4比较两个总体:配对设计

    15.5比较三个或更多总体:完全随机化设计

    15.6比较三个或更多总体:随机化区组设计

    15.7非参数回归



    第16章统计过程和质量控制

    16.1全面质量管理

    16.2计量控制图

    16.3均值控制图:x图

    16.4过程变异控制图:R图

    16.5发现控制图中的趋势:游程分析

    16.6不合格品百分率控制图:P图

    16.7每个个体缺陷数控制图:c图

    16.8容许限

    16.9能力分析

    16.10不合格品的抽样验收

    16.11其他抽样计划

    16.12调优操作



    第17章产品和系统的可靠性

    17.1引言

    17.2失效时间分布

    17.3危险率

    17.4寿命试验:删失抽样

    17.5估计指数失效时间分布的参数

    17.6估计威布尔失效时间分布的参数

    17.7系统可靠性

    附录A矩阵代数

    附录B有用的统计表

    附录CSAS的视窗指导

    附录DMINITAB视窗指导

    附录ESPSS视窗指导

    习题简答
  • 内容简介:
      《统计学(原书第5版)》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章,主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外,《统计学(原书第5版)》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。

      《统计学(原书第5版)》内容丰富,很少涉及统计学理论的严格数学证明,绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习,适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材,也可作为相关领域研究人员的参考读物。
  • 作者简介:
      WilliamMendenhali拥有北卡罗来纳州立大学博士学位,曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授,1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。

      TerrySincich拥有佛罗里达大学统计学博士学位,目前为南佛罗里达大学商业管理学院信息系统与决策科学系副教授,并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖,现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。
  • 目录:
    译者序

    前言

    第1章绪论

    1.1统计学:数据的科学

    1.2统计学的基本要素

    1.3数据类型

    1.4统计学在批判性思考中的作用

    1.5本书介绍的统计方法导引



    第2章描述性统计

    2.1描述定性数据的图形法和数值法

    2.2描述定量数据的图形法

    2.3描述定量数据的数值法

    2.4中心趋势的度量

    2.5变异性的度量

    2.6相对位置的度量

    2.7检测异常值的方法

    2.8描述性统汁歪曲事实真相



    第3章概率

    3.1概率在统计学中的作用

    3.2事件.样本空间和概率

    3.3复合事件

    3.4补事件

    3.5条件概率

    3.6并和交的概率法则

    3.7贝叶斯法则

    3.8计数法则

    3.9概率和统计的示例

    3.10随机抽样



    第4章离散随机变量

    4.1离散随机变量的定义

    4.2离散随机变量的概率分布

    4.3随机变量的期望值

    4.4一些有用的期望值定理

    4.5伯努利试验

    4.6二项概率分布

    4.7多项概率分布

    4.8负二项概率分布和几何概率分布

    4.9超几何概率分布

    4.10泊松概率分布

    4.11矩和矩母函数



    第5章连续随机变量

    5.1连续随机变员

    5.2连续随机变量的密度函数

    5.3连续随机变量的期望值

    5.4均匀概率分布

    5.5正态概率分布

    5.6判定正态性的描述性方法

    5.7Γ型概率分布

    5.8威布尔概率分布

    5.9β型概率分布

    5.10矩和矩母函数



    第6章二元概率分布及抽样分布

    6.1二元离散随机变量的概率分布

    6.2二元连续随机变量的概率分布

    6.3两个随机变量的函数的期望值

    6.4独立性

    6.5两个随机变量的协方差和相关性

    6.6随机变量函数的概率分布和期望值

    6.7抽样分布

    6.8用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布

    6.9均值与和的抽样分布

    6.10二项分布的正态逼近

    6.11与正态分布有关的抽样分布



    第7章用置信区间估计

    7.1点估计及其性质

    7.2求点估计:经典估计方法

    7.3求区间估计:枢轴法

    7.4总体均值的估计

    7.5两个总体均值差的估计:独立样本

    7.6两个总体均值差的估计:配对

    7.7总体比率的估计

    7.8两个总体比率差的估计

    7.9总体方差的估计

    7.10两个总体方差比的估计

    7.11选择样本容量

    7.12其他区间估计方法:自助法和贝叶斯法



    第8章假设检验

    8.1假设统计检验与置信区间的关系

    8.2统计检验的要素与性质

    8.3求检验统计量:经典方法

    8.4选择原假设和备择假设

    8.5检验总体均值

    8.6检验的观测显著性水平

    8.7检验两个总体均值的差:独立样本

    8.8检验两个总体均值的差:配对

    8.9检验总体比率

    8.10检验两个总体比率的差

    8.11检验总体方差

    8.12检验两个总体方差的比

    8.13其他检验方法:白助法和贝叶斯法



    第9章分类数据分析

    9.1分类数据和多项概率

    9.2估计单向表中的类型概率

    9.3检验单向表中的类型概率

    9.4关于双向表(列联表)中类型概率的推断

    9.5固定边缘和的列联表

    9.6列联表分析中独立性的精确检验



    第10章简单线性回归

    10.1回归模型

    10.2模型假定

    10.3估计β0和β1:最小二乘法

    10.4最小二乘估计的性质

    10.5σ2的估计量

    10.6评价模型的效用:进行关于斜率β1的推断

    10.7相关系数

    10.8决定系数

    10.9利用模型估计和预测

    10.10一个完整的例子

    10.11简单线性回归步骤的小结



    第11章多重回归分析

    11.1多重回归模型的一般形式

    11.2模型假定

    11.3拟合模型:最小二乘法

    11.4用矩阵代数计算:关于单个β参数的估计和推断

    11.5评价整体模型的恰当性

    11.6E(y)的置信区间和未来值y的预测区间

    11.7定量预测量的一阶模型

    11.8定量预测量的交互作用模型

    11.9定量预测量的二阶(二次)模型

    11.10检查假定:残差分析

    11.11某些陷阱:可估性.多重共线性和外推

    11.12多重回归分析的步骤总结



    第12章模型构建

    12.1引言:为什么模型构建是重要的

    12.2白变量的两种类型:定量的和定性的

    12.3一元定量自变量模型

    12.4二元定量自变量模型

    12.5编码定量自变量

    12.6一元定性自变量模型

    12.7定量和定性自变量模型

    12.8比较嵌套模型的检验

    12.9外部模型确认

    12.10逐步回归



    第13章试验设计的原理

    13.1引言

    13.2试验设计术语

    13.3控制试验中的信息

    13.4减少噪声的设计

    13.5增加容量设计

    13.6选择样本容量

    13.7随机化的重要性



    第14章试验设计的方差分析

    14.1引言

    14.2方差分析中的逻辑

    14.3单因子完全随机化设计

    14.4随机化区组设计

    14.5双因子析因试验

    14.6更复杂的析因设计

    14.7套式抽样设计

    14.8处理均值的多重比较

    14.9检查ANOVA假定



    第15章非参数统计

    15.1引言:分布自由检验

    15.2检验单个总体的位置

    15.3比较两个总体:独立随机样本

    15.4比较两个总体:配对设计

    15.5比较三个或更多总体:完全随机化设计

    15.6比较三个或更多总体:随机化区组设计

    15.7非参数回归



    第16章统计过程和质量控制

    16.1全面质量管理

    16.2计量控制图

    16.3均值控制图:x图

    16.4过程变异控制图:R图

    16.5发现控制图中的趋势:游程分析

    16.6不合格品百分率控制图:P图

    16.7每个个体缺陷数控制图:c图

    16.8容许限

    16.9能力分析

    16.10不合格品的抽样验收

    16.11其他抽样计划

    16.12调优操作



    第17章产品和系统的可靠性

    17.1引言

    17.2失效时间分布

    17.3危险率

    17.4寿命试验:删失抽样

    17.5估计指数失效时间分布的参数

    17.6估计威布尔失效时间分布的参数

    17.7系统可靠性

    附录A矩阵代数

    附录B有用的统计表

    附录CSAS的视窗指导

    附录DMINITAB视窗指导

    附录ESPSS视窗指导

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