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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。
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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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不錯，正版書籍，便宜，傳統書籍

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同濟大學的教材就是不錯。

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