统计学(原书第五版) (美)William MendenhallTerr…|192979 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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[美] William Mendenhal 著，梁冯珍，关静译

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发表于2024-11-22

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图书介绍

店铺：互动出版网图书专营店

出版社：机械工业出版社

ISBN：9787111264378

商品编码：10267169931

丛书名：统计学精品译丛

出版时间：2009-10-01

页数：814

图书描述

书[0名0]：	统计[0学0](原书[0第0]五版)\|192979
图书定价：	128元
图书作者：	(美)William Mendenh[0all0];Terry Sincich
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN号：	9787111264378
开本：	16开
页数：	814
版次：	5-1

作者简介

William Mendenh[0all0]，拥有北卡罗来纳州立[0大0][0学0]博士[0学0]位，曾任宾夕[0法0]尼亚州Bucknell[0大0][0学0]数[0学0]系教授，1963年至1977年担任佛罗里达[0大0][0学0]统计系主任。

内容简介

本书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[0品0]和系统的可靠性。此外，本书的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方[0法0]。.
本书内容丰富，很少涉及统计[0学0]理论的严格数[0学0]证明，绝[0大0]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[0学0]教材，也可作为相关[0领0]域研究人员的参考读物。..
本书是统计[0学0]方面的一本经典教材，与其他同类教材相比，本书以清晰、简洁的方式介绍了统计[0学0]的基本概念，书中很少涉及统计理论的严格数[0学0]证明，而是给出了[0大0]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[0学0]以及几乎所有工程技术[0领0]域，有助于激发[0学0]生的[0学0]习兴趣和启发[0学0]生利用所[0学0]方[0法0]解决实际问题。此外，本书附录部分还介绍了SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的使用方[0法0]。
本书可作为理工科各专业本科生或研究生的统计[0学0]教材，也可作为工程技术[0领0]域研究人员的参考书。...

译者序.
前言
[0第0]1章绪论
1.1 统计[0学0]：数据的科[0学0]
1.2 统计[0学0]的基本要素
1.3 数据类型
1.4 统计[0学0]在批判性思考中的作用
1.5 本书介绍的统计方[0法0]导引
[0第0]2章描述性统计
2.1 描述定性数据的图形[0法0]和数值[0法0]
2.2 描述定量数据的图形[0法0]
2.3 描述定量数据的数值[0法0]
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[0法0]
2.8 描述性统汁歪曲事实真相
[0第0]3章概率
3.1 概率在统计[0学0]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[0法0]则
3.7 贝叶斯[0法0]则
3.8 计数[0法0]则
3.9 概率和统计的示例
3.10 随机抽样
[0第0]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 [0超0]几何概率分布
4.10 泊松概率分布
4.11 矩和矩母函数
[0第0]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[0法0]
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
[0第0]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 [0独0]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
[0第0]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[0法0]
7.3 求区间估计：枢轴[0法0]
7.4 总体均值的估计
7.5 两个总体均值差的估计：[0独0]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[0法0]：自助[0法0]和贝叶斯[0法0]
[0第0]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[0法0]
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：[0独0]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[0法0]：白助[0法0]和贝叶斯[0法0]
[0第0]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[0[0双0]0]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[0独0]立性的精确检验
[0第0]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：小二乘[0法0]
10.4 小二乘估计的性质
10.5 σ2的估计量
10.6 [0评0]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
[0第0]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：小二乘[0法0]
11.4 用矩阵代数计算：关于单个β参数的估计和推断
11.5 [0评0]价整体模型的恰[0当0]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
[0第0]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
[0第0]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
[0第0]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 [0[0双0]0]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
[0第0]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：[0独0]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
[0第0]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[0品0]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[0品0]的抽样验收
16.11 其他抽样计划
16.12 调[0优0]操作
[0第0]17章产[0品0]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C SAS的视窗指导
附录D MINITAB视窗指导
附录E SPSS视窗指导
习题简答...

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“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[0大0][0学0] “向[0学0]生[0极0]其清楚地讲述了统计[0学0]、概率论的基本概念” ——Ar[0no0]ld Sweet普度[0大0][0学0]

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