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商品簡介
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商品簡介
本書是一本聯繫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、二元概率分佈及抽樣分佈、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件的使用方法。
目次
目 錄
譯者序
前言
第1章 緒論1
活動中的統計學： 田納西河中魚的DDT污染1
1.1 統計學： 數據的科學1
1.2 統計學的基本要素2
1.3 數據類型4
1.4 收集數據： 抽樣6
1.5 統計學在批判性思考中的作用11
1.6 本書介紹的統計方法導引12
活動中的統計學回顧： 田納西河中魚的DDT
污染――確定數據收集的方法、 總體、 樣本和數據類型13
第2章 描述性統計15
活動中的統計學： 亞拉巴馬州田納西河中污染魚的特徵15
2.1 描述定性數據的圖形法和數值法15
2.2 描述定量數據的圖形法20
2.3 描述定量數據的數值法27
2.4 中心趨勢的度量28
2.5 變異性的度量33
2.6 相對位置的度量38
2.7 檢測異常值的方法40
2.8 描述性統計歪曲事實真相44
活動中的統計學回顧: 亞拉巴馬州田納西河中污染魚的特徵48
第3章 概率58
活動中的統計學： NASA太空船儀錶碼中的軟件缺陷評估預測器58
3.1 概率在統計學中的作用58
3.2 事件、 樣本空間和概率59
3.3 複合事件67
3.4 補事件69
3.5 條件概率72
3.6 並和交的概率法則76
*3.7 貝葉斯法則84
3.8 計數法則87
3.9 概率和統計的示例96
活動中的統計學回顧： NASA太空船儀錶碼中的軟件缺陷評估預測器97
第4章 離散隨機變量104
活動中的統計學： “一次性”裝置的可靠性104
4.1 離散隨機變量的定義104
4.2 離散隨機變量的概率分佈105
4.3 隨機變量的期望值109
4.4 一些有用的期望值定理112
4.5 伯努利試驗113
4.6 二項概率分佈114
4.7 多項概率分佈120
4.8 負二項概率分佈和幾何概率分佈124
4.9 超幾何概率分佈128
4.10 泊松概率分佈131
*4.11 矩和矩母函數137
活動中的統計學回顧: “一次性”裝置的可靠性139
第5章 連續隨機變量146
活動中的統計學： 超級武器的開發――優化命中率146
5.1 連續隨機變量的定義146
5.2 連續隨機變量的密度函數148
5.3 連續隨機變量的期望值150
5.4 均勻概率分佈154
5.5 正態概率分佈156
5.6 判定正態性的描述性方法161
5.7 Γ型概率分佈166
5.8 威布爾概率分佈170
5.9 β型概率分佈173
*5.10 矩和矩母函數176
活動中的統計學回顧： 超級武器的開發――優化命中率177
第6章 二元概率分佈及抽樣分佈185
活動中的統計學： Up/Down維修系統的可用性185
6.1 離散隨機變量的二元概率分佈185
6.2 連續隨機變量的二元概率分佈190
6.3 兩個隨機變量函數的期望值193
6.4 獨立性194
6.5 兩個隨機變量的協方差和相關性196
*6.6 隨機變量函數的概率分佈和期望值199
6.7 抽樣分佈205
6.8 用蒙特卡羅模擬逼近抽樣分佈205
6.9 均值與和的抽樣分佈208
6.10 二項分佈的正態逼近212
6.11 與正態分佈有關的抽樣分佈215
活動中的統計學回顧： Up/Down維修系統的可用性219
第7章 用置信區間估計227
活動中的統計學： PET飲料瓶的破裂強度227
7.1 點估計及其性質227
7.2 求點估計： 經典估計方法231
7.3 求區間估計: 樞軸法236
7.4 總體均值的估計242
7.5 兩個總體均值差的估計: 獨立樣本247
7.6 兩個總體均值差的估計: 配對253
7.7 總體比率的估計259
7.8 兩個總體比率差的估計262
7.9 總體方差的估計265
7.10 兩個總體方差比的估計269
7.11 選擇樣本容量273
*7.12 其他區間估計方法: 自助法和貝葉斯法276
活動中的統計學回顧： PET飲料瓶的破裂強度281
第8章 假設檢驗292
活動中的統計學： 比較溶解藥片方法――溶解方法等效性檢驗292
8.1 假設統計檢驗與置信區間的關係293
8.2 統計檢驗的要素與性質293
8.3 求統計檢驗: 經典方法298
8.4 選擇原假設和備擇假設301
8.5 檢驗的觀測顯著性水平302
8.6 檢驗總體均值304
8.7 檢驗兩個總體均值的差: 獨立樣本311
8.8 檢驗兩個總體均值的差： 配對319
8.9 檢驗總體比率324
8.10 檢驗兩個總體比率的差327
8.11 檢驗總體方差332
8.12 檢驗兩個總體方差的比335
*8.13 其他檢驗方法: 自助法和貝葉斯法340
活動中的統計學回顧：比較溶解藥片方法――溶解方法等效性檢驗344
第9章 分類數據分析354
活動中的統計學： 殘忍的組織移植案例――誰應該為損害賠償負責354
9.1 分類數據和多項概率355
9.2 估計單向表中的類型概率355
9.3 檢驗單向表中的類型概率359
9.4 關於雙向表(列聯表)中類型概率的推斷363
9.5 固定邊緣和的列聯表369
*9.6 列聯表分析中獨立性的精確檢驗373
活動中的統計學回顧： 殘忍的組織移植案例――誰應該為損害賠償負責379
第10章 簡單線性回歸387
活動中的統計學： 探礦魔杖真的能發現水嗎387
10.1 回歸模型388
10.2 模型假定389
10.3 估計β0和β1： 最小二乘法391
10.4 最小二乘估計的性質401
10.5 σ2的估計量403
10.6 評價模型的效用：
譯者序
前言
第1章 緒論1
活動中的統計學： 田納西河中魚的DDT污染1
1.1 統計學： 數據的科學1
1.2 統計學的基本要素2
1.3 數據類型4
1.4 收集數據： 抽樣6
1.5 統計學在批判性思考中的作用11
1.6 本書介紹的統計方法導引12
活動中的統計學回顧： 田納西河中魚的DDT
污染――確定數據收集的方法、 總體、 樣本和數據類型13
第2章 描述性統計15
活動中的統計學： 亞拉巴馬州田納西河中污染魚的特徵15
2.1 描述定性數據的圖形法和數值法15
2.2 描述定量數據的圖形法20
2.3 描述定量數據的數值法27
2.4 中心趨勢的度量28
2.5 變異性的度量33
2.6 相對位置的度量38
2.7 檢測異常值的方法40
2.8 描述性統計歪曲事實真相44
活動中的統計學回顧: 亞拉巴馬州田納西河中污染魚的特徵48
第3章 概率58
活動中的統計學： NASA太空船儀錶碼中的軟件缺陷評估預測器58
3.1 概率在統計學中的作用58
3.2 事件、 樣本空間和概率59
3.3 複合事件67
3.4 補事件69
3.5 條件概率72
3.6 並和交的概率法則76
*3.7 貝葉斯法則84
3.8 計數法則87
3.9 概率和統計的示例96
活動中的統計學回顧： NASA太空船儀錶碼中的軟件缺陷評估預測器97
第4章 離散隨機變量104
活動中的統計學： “一次性”裝置的可靠性104
4.1 離散隨機變量的定義104
4.2 離散隨機變量的概率分佈105
4.3 隨機變量的期望值109
4.4 一些有用的期望值定理112
4.5 伯努利試驗113
4.6 二項概率分佈114
4.7 多項概率分佈120
4.8 負二項概率分佈和幾何概率分佈124
4.9 超幾何概率分佈128
4.10 泊松概率分佈131
*4.11 矩和矩母函數137
活動中的統計學回顧: “一次性”裝置的可靠性139
第5章 連續隨機變量146
活動中的統計學： 超級武器的開發――優化命中率146
5.1 連續隨機變量的定義146
5.2 連續隨機變量的密度函數148
5.3 連續隨機變量的期望值150
5.4 均勻概率分佈154
5.5 正態概率分佈156
5.6 判定正態性的描述性方法161
5.7 Γ型概率分佈166
5.8 威布爾概率分佈170
5.9 β型概率分佈173
*5.10 矩和矩母函數176
活動中的統計學回顧： 超級武器的開發――優化命中率177
第6章 二元概率分佈及抽樣分佈185
活動中的統計學： Up/Down維修系統的可用性185
6.1 離散隨機變量的二元概率分佈185
6.2 連續隨機變量的二元概率分佈190
6.3 兩個隨機變量函數的期望值193
6.4 獨立性194
6.5 兩個隨機變量的協方差和相關性196
*6.6 隨機變量函數的概率分佈和期望值199
6.7 抽樣分佈205
6.8 用蒙特卡羅模擬逼近抽樣分佈205
6.9 均值與和的抽樣分佈208
6.10 二項分佈的正態逼近212
6.11 與正態分佈有關的抽樣分佈215
活動中的統計學回顧： Up/Down維修系統的可用性219
第7章 用置信區間估計227
活動中的統計學： PET飲料瓶的破裂強度227
7.1 點估計及其性質227
7.2 求點估計： 經典估計方法231
7.3 求區間估計: 樞軸法236
7.4 總體均值的估計242
7.5 兩個總體均值差的估計: 獨立樣本247
7.6 兩個總體均值差的估計: 配對253
7.7 總體比率的估計259
7.8 兩個總體比率差的估計262
7.9 總體方差的估計265
7.10 兩個總體方差比的估計269
7.11 選擇樣本容量273
*7.12 其他區間估計方法: 自助法和貝葉斯法276
活動中的統計學回顧： PET飲料瓶的破裂強度281
第8章 假設檢驗292
活動中的統計學： 比較溶解藥片方法――溶解方法等效性檢驗292
8.1 假設統計檢驗與置信區間的關係293
8.2 統計檢驗的要素與性質293
8.3 求統計檢驗: 經典方法298
8.4 選擇原假設和備擇假設301
8.5 檢驗的觀測顯著性水平302
8.6 檢驗總體均值304
8.7 檢驗兩個總體均值的差: 獨立樣本311
8.8 檢驗兩個總體均值的差： 配對319
8.9 檢驗總體比率324
8.10 檢驗兩個總體比率的差327
8.11 檢驗總體方差332
8.12 檢驗兩個總體方差的比335
*8.13 其他檢驗方法: 自助法和貝葉斯法340
活動中的統計學回顧：比較溶解藥片方法――溶解方法等效性檢驗344
第9章 分類數據分析354
活動中的統計學： 殘忍的組織移植案例――誰應該為損害賠償負責354
9.1 分類數據和多項概率355
9.2 估計單向表中的類型概率355
9.3 檢驗單向表中的類型概率359
9.4 關於雙向表(列聯表)中類型概率的推斷363
9.5 固定邊緣和的列聯表369
*9.6 列聯表分析中獨立性的精確檢驗373
活動中的統計學回顧： 殘忍的組織移植案例――誰應該為損害賠償負責379
第10章 簡單線性回歸387
活動中的統計學： 探礦魔杖真的能發現水嗎387
10.1 回歸模型388
10.2 模型假定389
10.3 估計β0和β1： 最小二乘法391
10.4 最小二乘估計的性質401
10.5 σ2的估計量403
10.6 評價模型的效用：
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