統計學：資料與模型(第3版)（簡體書）

本書介紹了統計學的基礎知識，主要包括：數據種類及其來源，屬性資料的統計描述，定量數據的描述分析，數據分布比較和數據變換，標準差的應用與正態模型，散點圖與相關關系，簡單線性回歸分析，樣本比例與均值的抽樣分布，總體比例的區間估計與假設檢驗，均值推斷分析，配對樣本推斷分析，擬合優度、一致性和獨立性檢驗，回歸推斷分析，單因素和雙因素方差分析，多元回歸分析與建模等。
本書通俗易懂，各章內容緊緊相扣。以文字語言和大量的實例數據解讀統計學的基本概念和方法，避免了復雜的數學表述。不強調統計的計算過程，重在引導讀者如何認識統計數據的處理結果和學會統計學思維方式。閱讀本書不需要多少數學基礎，適合于大學低年級本科生、工商企業統計工作者、數據分析人員學習參考。

理查德?D?德沃 國際知名教育工作者和企業顧問，曾獲得“終身教育奉獻和杰出成就獎”。

保羅?F?威勒曼 美國統計學會會員和美國科學促進協會會員，從事多媒體統計教學和設計，曾獲得統計課程教學計算機工具應用方面的“EDU MEDAL獎”，以及大學數學教學軟件應用創新方面的“ICTCM獎”。在康內爾大學教授統計學課程多年，研究領域主要是統計圖表和數據分析方法。

戴維?E?博克 長期在伊薩卡大學預科學校、湯普金斯?C科特蘭社區學院、伊薩卡學院、康奈爾大學教授統計學課程。曾多次獲得教學獎，包括三次康內爾大學“杰出教師獎”。

導語_點評_推薦詞

第1章統計與數據
1.1什么是統計
1.2數據及其種類
1.3數據的來源

第2章屬性數據的描述分析
2.1屬性資料分析的要領
2.2頻數分布
2.3屬性數據的圖像描述
2.4屬性資料圖表分析實例及注意事項

第3章定量數據的描述分析
3.1定量數據的描述圖形
3.2分布的三種類型
3.3不對稱分布的中心趨勢與離散趨勢
3.4對稱分布的中心趨勢與離散趨勢
3.5實例講解與注意事項

第4章分布比較分析
4.1引言
4.2箱線圖的制作
4.3直方圖和箱線圖在分組比較中的應用
4.4時間序列圖
4.5數據的變換

第5章標準差的應用與正態模型
5.1作為準則用的標準差
5.2改變數據位置與刻度的影響
5.3標準化值的應用
5.4正態模型的應用
5.5正態性檢驗：正態概率圖

第6章散點圖與相關關系
6.1散點圖
6.2相關系數
6.3定序變量的相關性
6.4幾個注意事項

第7章線性回歸分析
7.1引言
7.2線性模型
7.3回歸線的代表性分析
7.4回歸分析的假定條件

第8章線性回歸分析再討論
8.1殘差圖的應用
8.2回歸分析的外推
8.3不正常值與隱變量
8.4分組資料特征數字的回歸

第9章數據變換與回歸分析
9.1引言
9.2數據變換的理由
9.3常用的數據變換方法
9.4數據變換注意事項

第10章樣本比例與均值的抽樣分布
10.1中心極限定理：樣本比例情形
10.2中心極限定理：樣本均值情形
10.3幾點總結

第11章樣本比例的區間估計
11.1樣本比例的置信區間
11.2置信區間的含義
11.3極限誤差與臨界值
11.4總結與注意事項

第12章總體比例的假設檢驗
12.1幾個概念
12.2假設檢驗過程
12.3備擇假設概述
12.4 P-值與決策

第13章假設檢驗與區間估計的再討論
13.1零假設概述
13.2P-值概述
13.3區間估計與假設檢驗
13.4假設檢驗的錯誤

第14章兩總體比例的比較分析
14.1兩總體比例差的估計
14.2兩總體比例差的假設檢驗
14.3總結與注意事項

第15章單均值推斷分析
15.1引言
15.2樣本均值的置信區間
15.3樣本均值的假設檢驗

第16章兩均值推斷分析
16.1兩總體均值差的區間估計
16.3Tukey檢驗與秩和檢驗

第17章配對樣本推斷分析
17.1成對數據的假設檢驗
17.2成對數據的區間估計
17.3符號檢驗

第18章擬合優度、一致性和獨立性檢驗
18.1擬合優度檢驗
18.2一致性檢驗
18.3獨立性檢驗

第19章回歸推斷分析
19.1回歸推斷的假定條件
19.2回歸參數的統計推斷
19.3回歸預測的區間估計
19.4邏輯斯蒂克回歸分析

第20章單因素方差分析
20.1方差分析的基本思想
20.2單因素方差分析模型
20.3均值大小的比較問題

第21章雙因素方差分析
21.1雙因素方差分析原理
21.2雙因素方差分析過程
21.3雙因素實驗的交互效應

第22章多元回歸分析
22.1多元回歸分析概述
22.2多元線性回歸模型及假定條件
22.3多元線性回歸模型推斷分析

第23章多元回歸分析建模
23.1示性自變量
23.2杠桿效應與影響點
23.3多元回歸模型的選擇