統計學（原書第5版）

《統計學（原書第5版）》是2017年12月機械工業出版社出版的圖書，作者是（美）William Mendenhall。

基本介紹

• 書名：統計學（原書第5版）
• 作者：（美）William Mendenhall
• ISBN：9787111264378
• 定價：128元
• 出版社：機械工業出版社
• 出版時間：2017年12月
• 開本：16開

內容簡介

本書是一本聯繫實際套用的統計教材.全書共17章， 主要介紹描述性統計、 機率、 離散隨機變數、 連續隨機變數、 二元機率分布及抽樣分布、 置信區間估計、 假設檢驗、 分類數據分析、 簡單線性回歸、 多重回歸分析、 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、 統計過程和質量控制、 產品和系統的可靠性.此外， 本書的附錄部分還介紹了一些統計軟體的使用方法. 本書內容豐富， 很少涉及統計學理論的嚴格數學證明， 絕大部分是與實際套用緊密聯繫的例子和練習， 適合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.

圖書目錄

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描述性統計歪曲事實真相

第3章機率

3.1機率在統計學中的作用

3.2事件、 樣本空間和機率

3.3複合事件

3.4補事件

3.5條件機率

3.6並和交的機率法則

*3.7貝葉斯法則

3.8計數法則

3.9機率和統計的示例

3.10隨機抽樣

第4章離散隨機變數

4.1離散隨機變數的定義

4.2離散隨機變數的機率分布

4.3隨機變數的期望值

4.4一些有用的期望值定理

4.5伯努利試驗

4.6二項機率分布

4.7多項機率分布

4.8負二項機率分布和幾何機率分布

4.9超幾何機率分布

4.10泊松機率分布

*4.11矩和矩母函式

第5章連續隨機變數

5.1連續隨機變數

5.2連續隨機變數的密度函式

5.3連續隨機變數的期望值

5.4均勻機率分布

5.5正態機率分布

5.6判定正態性的描述性方法

5.7Γ型機率分布

5.8威布爾機率分布

5.9β型機率分布

*5.10矩和矩母函式

第6章二元機率分布及抽樣分布

6.1二元離散隨機變數的機率分布

6.2二元連續隨機變數的機率分布

6.3兩個隨機變數的函式的期望值

6.4獨立性

6.5兩個隨機變數的協方差和相關性

*6.6隨機變數函式的機率分布和

期望值

6.7抽樣分布

6.8用蒙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與常態分配有關的抽樣分布

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: 自助法和

貝葉斯法

第9章分類數據分析

9.1分類數據和多項機率

9.2估計單向表中的類型機率

9.3檢驗單向表中的類型機率

9.4關於雙向表(列聯表)中類型

機率的推斷

9.5固定邊緣和的列聯表

*9.6列聯表分析中獨立性的精確檢驗

第10章簡單線性回歸

10.1回歸模型

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

10.5σ2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簡單線性回歸步驟的小結

第11章多重回歸分析

11.1多重回歸模型的一般形式

11.2模型假定

11.3擬合模型: 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

11.6E(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定量預測量的互動作用模型

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、 多重共線性

和外推

11.12多重回歸分析的步驟總結

第12章模型構建

12.1引言: 為什麼模型構建是重要的

12.2自變數的兩種類型: 定量的和

定性的

12.3一元定量自變數模型

12.4二元定量自變數模型

*12.5編碼定量自變數

12.6一元定性自變數模型

12.7定量和定性自變數模型

12.8比較嵌套模型的檢驗

12.9外部模型確認

12.10逐步回歸

第13章試驗設計的原理

13.1引言

13.2試驗設計術語

13.3控制試驗中的信息

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更複雜的析因設計

*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非參數回歸

第16章統計過程和質量控制

16.1全面質量管理

16.2計量控制圖

16.3均值控制圖： 圖

16.4過程變異控制圖： R圖

16.5發現控制圖中的趨勢： 遊程分析

16.6不合格品百分率控制圖： p圖

16.7每個個體缺陷數控制圖： c圖

16.8容許限

*16.9能力分析

16.10不合格品的抽樣驗收

*16.11其他抽樣計畫

*16.12調優操作

第17章產品和系統的可靠性

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系統可靠性

附錄A矩陣代數

附錄B有用的統計表

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