統計學(原書第五版) (美)William MendenhallTerr…|192979 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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[美] William Mendenhal 著，梁馮珍，關靜譯

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齣版社：機械工業齣版社

ISBN：9787111264378

商品編碼：10267169931

叢書名：統計學精品譯叢

齣版時間：2009-10-01

頁數：814

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具體描述

書[0名0]：	統計[0學0](原書[0第0]五版)\|192979
圖書定價：	128元
圖書作者：	(美)William Mendenh[0all0];Terry Sincich
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN號：	9787111264378
開本：	16開
頁數：	814
版次：	5-1

作者簡介

William Mendenh[0all0]，擁有北卡羅來納州立[0大0][0學0]博士[0學0]位，曾任賓夕[0法0]尼亞州Bucknell[0大0][0學0]數[0學0]係教授，1963年至1977年擔任佛羅裏達[0大0][0學0]統計係主任。

內容簡介

本書是一本聯係實際應用的統計教材。全書共17章，主要介紹描述性統計、概率、離散隨機變量、連續隨機變量、二元概率分布及抽樣分布、置信區間估計、假設檢驗、分類數據分析、簡單綫性迴歸、多重迴歸分析、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、統計過程和質量控製、産[0品0]和係統的可靠性。此外，本書的附錄部分還介紹瞭一些統計軟件的使用方[0法0]。.
本書內容豐富，很少涉及統計[0學0]理論的嚴格數[0學0]證明，絕[0大0]部分是與實際應用緊密聯係的例子和練習，適閤作為理工科各專業本科生、研究生的統計[0學0]教材，也可作為相關[0領0]域研究人員的參考讀物。..
本書是統計[0學0]方麵的一本經典教材，與其他同類教材相比，本書以清晰、簡潔的方式介紹瞭統計[0學0]的基本概念，書中很少涉及統計理論的嚴格數[0學0]證明，而是給齣瞭[0大0]量與實際應用緊密聯係的例子和練習，這些例子涉及數、理、化、天文、地理、生物等自然科[0學0]以及幾乎所有工程技術[0領0]域，有助於激發[0學0]生的[0學0]習興趣和啓發[0學0]生利用所[0學0]方[0法0]解決實際問題。此外，本書附錄部分還介紹瞭SAS、MINITAB、SPSS等統計軟件的使用方[0法0]。
本書可作為理工科各專業本科生或研究生的統計[0學0]教材，也可作為工程技術[0領0]域研究人員的參考書。...

譯者序.
前言
[0第0]1章緒論
1.1 統計[0學0]：數據的科[0學0]
1.2 統計[0學0]的基本要素
1.3 數據類型
1.4 統計[0學0]在批判性思考中的作用
1.5 本書介紹的統計方[0法0]導引
[0第0]2章描述性統計
2.1 描述定性數據的圖形[0法0]和數值[0法0]
2.2 描述定量數據的圖形[0法0]
2.3 描述定量數據的數值[0法0]
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[0法0]
2.8 描述性統汁歪麯事實真相
[0第0]3章概率
3.1 概率在統計[0學0]中的作用
3.2 事件、樣本空間和概率
3.3 復閤事件
3.4 補事件
3.5 條件概率
3.6 並和交的概率[0法0]則
3.7 貝葉斯[0法0]則
3.8 計數[0法0]則
3.9 概率和統計的示例
3.10 隨機抽樣
[0第0]4章離散隨機變量
4.1 離散隨機變量的定義
4.2 離散隨機變量的概率分布
4.3 隨機變量的期望值
4.4 一些有用的期望值定理
4.5 伯努利試驗
4.6 二項概率分布
4.7 多項概率分布
4.8 負二項概率分布和幾何概率分布
4.9 [0超0]幾何概率分布
4.10 泊鬆概率分布
4.11 矩和矩母函數
[0第0]5章連續隨機變量
5.1 連續隨機變員
5.2 連續隨機變量的密度函數
5.3 連續隨機變量的期望值
5.4 均勻概率分布
5.5 正態概率分布
5.6 判定正態性的描述性方[0法0]
5.7 Γ型概率分布
5.8 威布爾概率分布
5.9 β型概率分布
5.10 矩和矩母函數
[0第0]6章二元概率分布及抽樣分布
6.1 二元離散隨機變量的概率分布
6.2 二元連續隨機變量的概率分布
6.3 兩個隨機變量的函數的期望值
6.4 [0獨0]立性
6.5 兩個隨機變量的協方差和相關性
6.6 隨機變量函數的概率分布和期望值
6.7 抽樣分布
6.8 用濛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 與正態分布有關的抽樣分布
[0第0]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[0法0]
7.3 求區間估計：樞軸[0法0]
7.4 總體均值的估計
7.5 兩個總體均值差的估計：[0獨0]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[0法0]：自助[0法0]和貝葉斯[0法0]
[0第0]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[0法0]
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：[0獨0]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[0法0]：白助[0法0]和貝葉斯[0法0]
[0第0]9章分類數據分析
9.1 分類數據和多項概率
9.2 估計單嚮錶中的類型概率
9.3 檢驗單嚮錶中的類型概率..
9.4 關於[0[0雙0]0]嚮錶(列聯錶)中類型概率的推斷
9.5 固定邊緣和的列聯錶
9.6 列聯錶分析中[0獨0]立性的精確檢驗
[0第0]10章簡單綫性迴歸
10.1 迴歸模型
10.2 模型假定
10.3 估計β0和β1：小二乘[0法0]
10.4 小二乘估計的性質
10.5 σ2的估計量
10.6 [0評0]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 簡單綫性迴歸步驟的小結
[0第0]11章多重迴歸分析
11.1 多重迴歸模型的一般形式
11.2 模型假定
11.3 擬閤模型：小二乘[0法0]
11.4 用矩陣代數計算：關於單個β參數的估計和推斷
11.5 [0評0]價整體模型的恰[0當0]性
11.6 E(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 定量預測量的交互作用模型
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、多重共綫性和外推
11.12 多重迴歸分析的步驟總結
[0第0]12章模型構建
12.1 引言：為什麼模型構建是重要的
12.2 白變量的兩種類型：定量的和定性的
12.3 一元定量自變量模型
12.4 二元定量自變量模型
12.5 編碼定量自變量
12.6 一元定性自變量模型
12.7 定量和定性自變量模型
12.8 比較嵌套模型的檢驗
12.9 外部模型確認
12.10 逐步迴歸
[0第0]13章試驗設計的原理-
13.1 引言
13.2 試驗設計術語
13.3 控製試驗中的信息
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
[0第0]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 [0[0雙0]0]因子析因試驗
14.6 更復雜的析因設計
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
[0第0]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：[0獨0]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 非參數迴歸
[0第0]16章統計過程和質量控製
16.1 全麵質量管理
16.2計量控製圖
16.3 均值控製圖：x圖
16.4 過程變異控製圖：R圖
16.5 發現控製圖中的趨勢：遊程分析
16.6 不閤格[0品0]百分率控製圖：P圖
16.7 每個個體缺陷數控製圖：c圖
16.8 容許限
16.9 能力分析
16.10 不閤格[0品0]的抽樣驗收
16.11 其他抽樣計劃
16.12 調[0優0]操作
[0第0]17章産[0品0]和係統的可靠性
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 係統可靠性
附錄A 矩陣代數
附錄B 有用的統計錶
附錄C SAS的視窗指導
附錄D MINITAB視窗指導
附錄E SPSS視窗指導
習題簡答...

編輯推薦

“本書在利用實際數據方麵做瞭非常好的工作……” ——Melinda McCann俄剋拉荷馬州立[0大0][0學0] “嚮[0學0]生[0極0]其清楚地講述瞭統計[0學0]、概率論的基本概念” ——Ar[0no0]ld Sweet普度[0大0][0學0]

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