统计学（原书第5版） [Statistics for Engineers and the Sciences,Fifth Edition] 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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编辑推荐

　　《统计学（原书第5版）》是统计学方面的一本经典教材，与其他同类教材相比，《统计学（原书第5版）》以清晰、简洁的方式介绍了统计学的基本概念，书中很少涉及统计理论的严格数学证明，而是给出了大量与实际应用紧密联系的例子和练习，这些例子涉及数、理、化、天文、地理、生物等自然科学以及几乎所有工程技术领域，有助于激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题。此外，《统计学（原书第5版）》附录部分还介绍了SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的使用方法。
　　《统计学（原书第5版）》可作为理工科各专业本科生或研究生的统计学教材，也可作为工程技术领域研究人员的参考书。

内容简介

　　《统计学（原书第5版）》是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，《统计学（原书第5版）》的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。
　　《统计学（原书第5版）》内容丰富，很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。

作者简介

　　William Mendenhali拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授，1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。
　　Terry Sincich拥有佛罗里达大学统计学博士学位，目前为南佛罗里达大学商业管理学院信息系统与决策科学系副教授，并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。

内页插图

精彩书评

　　“本书在利用实际数据方面做了非常好的工作……”
　　——Melinda McCann俄克拉荷马州立大学
　　“向学生极其清楚地讲述了统计学、概率论的基本概念”
　　——Arnold Sweet普度大学

目录

译者序
前言
第1章 绪论
1．1 统计学：数据的科学
1．2 统计学的基本要素
1．3 数据类型
1．4 统计学在批判性思考中的作用
1．5 本书介绍的统计方法导引

第2章 描述性统计
2．1 描述定性数据的图形法和数值法
2．2 描述定量数据的图形法
2．3 描述定量数据的数值法
2．4 中心趋势的度量
2．5 变异性的度量
2．6 相对位置的度量
2．7 检测异常值的方法
2．8 描述性统汁歪曲事实真相

第3章 概率
3．1 概率在统计学中的作用
3．2 事件．样本空间和概率
3．3 复合事件
3．4 补事件
3．5 条件概率
3．6 并和交的概率法则
3．7 贝叶斯法则
3．8 计数法则
3．9 概率和统计的示例
3．10 随机抽样

第4章 离散随机变量
4．1 离散随机变量的定义
4．2 离散随机变量的概率分布
4．3 随机变量的期望值
4．4 一些有用的期望值定理
4．5 伯努利试验
4．6 二项概率分布
4．7 多项概率分布
4．8 负二项概率分布和几何概率分布
4．9 超几何概率分布
4．10 泊松概率分布
4．11 矩和矩母函数

第5章 连续随机变量
5．1 连续随机变员
5．2 连续随机变量的密度函数
5．3 连续随机变量的期望值
5．4 均匀概率分布
5．5 正态概率分布
5．6 判定正态性的描述性方法
5．7 Γ型概率分布
5．8 威布尔概率分布
5．9 β型概率分布
5．10 矩和矩母函数

第6章 二元概率分布及抽样分布
6．1 二元离散随机变量的概率分布
6．2 二元连续随机变量的概率分布
6．3 两个随机变量的函数的期望值
6．4 独立性
6．5 两个随机变量的协方差和相关性
6．6 随机变量函数的概率分布和期望值
6．7 抽样分布
6．8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布
6．9 均值与和的抽样分布
6．10 二项分布的正态逼近
6．11 与正态分布有关的抽样分布

第7章 用置信区间估计
7．1 点估计及其性质
7．2 求点估计：经典估计方法
7．3 求区间估计：枢轴法
7．4 总体均值的估计
7．5 两个总体均值差的估计：独立样本
7．6 两个总体均值差的估计：配对
7．7 总体比率的估计
7．8 两个总体比率差的估计
7．9 总体方差的估计
7．10 两个总体方差比的估计
7．11 选择样本容量
7．12 其他区间估计方法：自助法和贝叶斯法

第8章 假设检验
8．1 假设统计检验与置信区间的关系
8．2 统计检验的要素与性质
8．3 求检验统计量：经典方法
8．4 选择原假设和备择假设
8．5 检验总体均值
8．6 检验的观测显著性水平
8．7 检验两个总体均值的差：独立样本
8．8 检验两个总体均值的差：配对
8．9 检验总体比率
8．10 检验两个总体比率的差
8．11 检验总体方差
8．12 检验两个总体方差的比
8．13 其他检验方法：白助法和贝叶斯法

第9章 分类数据分析
9．1 分类数据和多项概率
9．2 估计单向表中的类型概率
9．3 检验单向表中的类型概率
9．4 关于双向表(列联表)中类型概率的推断
9．5 固定边缘和的列联表
9．6 列联表分析中独立性的精确检验

第10章 简单线性回归
10．1 回归模型
10．2 模型假定
10．3 估计β0和β1：最小二乘法
10．4 最小二乘估计的性质
10．5 σ2的估计量
10．6 评价模型的效用：进行关于斜率β1的推断
10．7 相关系数
10．8 决定系数
10．9 利用模型估计和预测
10．10 一个完整的例子
10．11 简单线性回归步骤的小结

第11章 多重回归分析
11．1 多重回归模型的一般形式
11．2 模型假定
11．3 拟合模型：最小二乘法
11．4 用矩阵代数计算：关于单个β参数的估计和推断
11．5 评价整体模型的恰当性
11．6 E(y)的置信区间和未来值y的预测区间
11．7 定量预测量的一阶模型
11．8 定量预测量的交互作用模型
11．9 定量预测量的二阶(二次)模型
11．10 检查假定：残差分析
11．11 某些陷阱：可估性．多重共线性和外推
11．12 多重回归分析的步骤总结

第12章 模型构建
12．1 引言：为什么模型构建是重要的
12．2 白变量的两种类型：定量的和定性的
12．3 一元定量自变量模型
12．4 二元定量自变量模型
12．5 编码定量自变量
12．6 一元定性自变量模型
12．7 定量和定性自变量模型
12．8 比较嵌套模型的检验
12．9 外部模型确认
12．10 逐步回归

第13章 试验设计的原理
13．1 引言
13．2 试验设计术语
13．3 控制试验中的信息
13．4 减少噪声的设计
13．5 增加容量设计
13．6 选择样本容量
13．7 随机化的重要性

第14章 试验设计的方差分析
14．1 引言
14．2 方差分析中的逻辑
14．3 单因子完全随机化设计
14．4 随机化区组设计
14．5 双因子析因试验
14．6 更复杂的析因设计
14．7 套式抽样设计
14．8 处理均值的多重比较
14．9 检查ANOVA假定

第15章 非参数统计
15．1 引言：分布自由检验
15．2 检验单个总体的位置
15．3 比较两个总体：独立随机样本
15．4 比较两个总体：配对设计
15．5 比较三个或更多总体：完全随机化设计
15．6 比较三个或更多总体：随机化区组设计
15．7 非参数回归

第16章 统计过程和质量控制
16．1 全面质量管理
16．2 计量控制图
16．3 均值控制图：x图
16．4 过程变异控制图：R图
16．5 发现控制图中的趋势：游程分析
16．6 不合格品百分率控制图：P图
16．7 每个个体缺陷数控制图：c图
16．8 容许限
16．9 能力分析
16．10 不合格品的抽样验收
16．11 其他抽样计划
16．12 调优操作

第17章 产品和系统的可靠性
17．1 引言
17．2 失效时间分布
17．3 危险率
17．4 寿命试验：删失抽样
17．5 估计指数失效时间分布的参数
17．6 估计威布尔失效时间分布的参数
17．7 系统可靠性
附录A矩阵代数
附录B有用的统计表
附录CSAS的视窗指导
附录DMINITAB视窗指导
附录ESPSS视窗指导
习题简答

精彩书摘

　　第2章 描述性统计
　　目标给出探索、概括以及描述数据的图形法和数值法。
　　2.1 描述定性数据的图形法和数值法
　　假定你已经收集了一个感兴趣的数据集，如何弄清楚它的意义？也就是说，如何去整理、总结这个数据集，使得它比较容易理解、有意义？在这一章里，我们给出几种描述数据的基本统计工具，包含可以快速给出数据直观形象的图表和描述数据某种性质的数值量度。恰当的用法依赖于我们想要描述的数据类型（定量的或定性的）。
　　在描述定性观测值时，我们以这样一种方式来定义类：每个观测值能落入一类并且只能落入一类（或组）。然后给出落入每一类的观测值个数或相对于观测值总数的比例，用这种数值方法来描述数据集合。
　　定义2.1 对给定的类，类（或组）频数是指落入这个类中的观测值的个数。
　　定义2.2 对给定的类，类（或组）相对频率是指落入这个类中的观测值个数相对于观测值总数的比例
　　为了说明这两个概念。考虑一个调查核动力反应堆安全和使用能源的危险的研究人员感兴趣的问题。研究人员发现自1977年以来，全世界有45起与能源有关导致多人死亡的事故，表2.1汇总了研究人员的调查结果。在这个应用中，感兴趣的定性变量是与能源有关的死亡事故的原因。由表2.1可以看到，45起事故数据分为6类（原因），汇总表给出了每类原因的频数和相对频率。很明显，煤气爆炸是最可能引起事故的原因，在45起事故中出现了28次（约占62％）。
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前言/序言

　　本书概要。
　　本书是为工程专业和自然科学专业的学生设计的。供两个学期使用的统计学课程教材。一旦这些学生毕业，并且找到了工作，他们就将涉及数据的收集和分析，并且需要批判性地思考结果。这就要求他们了解数据描述及统计推断的基本概念，并且熟悉丁作中需要用到的统计方法。教学法
　　第1-6章介绍学习统计学的目的，说明如何描述数据集，并且给出一些概率论的基本概念。第7章和第8章介绍关于总体参数的两种推断方法：估计和假设检验。这些概念在其余几章中被扩展为在分析工程和科学数据时有用的主题，包括分类数据分析(第9章)。回归分析以及模型构造(第10-12章)。试验设计的方差分析(第13-14章)。非参数统计(第15章)。统计质量控制(第16章)以及产品和系统的可靠性(第17章)。
　　我们假定读者学习了两个学期的微积分学，即读者对微积分学原理有一个基本了解。要求读者具有运用一元微分法和积分法的能力，但书中也有一些有关多元微积分的例题，作为选学内容。因此，我们在一元范围内只是概括地介绍理论概念，但是教师利用选学内容。例题以及练习可以很容易地将其深入到统计学理论和数学概念之中。
　　本书特色
　　本书的主要特色如下：
　　1.理论和应用相结合。将数理统计的基本理论概念整合为一门统计方法的课程，供两个学期讲授。因此，教师可以选择将其作为以基本概念和应用统计为重点的一门课程，也可以作为偏向应用又介绍基本统计推断理论方法的一门课程。
　　2.统计软件应用指导。老师和学生可以选用统计软件进行统计计算。本书介绍了三个流行的统计软件包(SAS.SPSS以及MINITAB)的输出结果以及MicrosoftExcel的输出结果。附录C附录D以及附录E介绍了菜单屏幕和对话框的使用，是为初学者设计的，这些辅导材料不需要预先使用这些软件的经验。
　　3.主题和应用的结合范围。为了满足未来工程师和科学家的种种需要，本书提供了覆盖范围广泛的数据分析主题。本书对多元回归以及模型构造(第11章和第12章)。试验设计的原理(第13章)。质量控制(第16章)以及可靠性(第17章)等内容的安排与通常的初等统计学教程不同。虽然这些题材通常涉及理论概念，但是讲述是面向应用的。
　　4.基于大量实际数据的练习。本书包含了大量的应用练习，主要是为了激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题。几乎每一个练习都是基于摘自专业期刊或者从工程和自然科学团体得到的数据或试验结果。练习放在每章重点节的末尾以及各章的末尾。
　　5.“活动中的统计学”案例分析。现在本书在每章末尾新增了一个当代的科学研究(“活动中的统计学”)以及附带的数据与分析。我们的目的是向学生展示评估发现和思考涉及的统计问题，以及应用正确的统计方法的重要性。

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