統計學(原書第6版)(簡體書)
商品資訊
系列名:統計學精品譯叢
ISBN13:9787111603658
出版社:機械工業出版社
作者:(美)威廉‧M.門登霍爾
譯者:關靜
出版日:2018/08/01
裝訂/頁數:平裝/934頁
規格:24cm*18.6cm (高/寬)
版次:一版
商品簡介
目次
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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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