概率与统计 理工类 第9版PDF电子书下载

第1章 统计与数据分析导言 1

1.1 概述：统计推断、样本、总体及概率的作用 1

1.2 抽样过程与数据采集 4

1.3 位置测度：样本均值和中位数 7

1.4 变异的测度 9

1.5 离散型和连续型数据 11

1.6 统计建模、科学检验以及图形诊断 11

1.7 统计研究的一般类型：设计性试验、观测性研究以及回溯性研究 18

第2章 概 率 22

2.1 样本空间 22

2.2 事件 24

2.3 样本点计数 28

2.4 事件的概率 33

2.5 加法法则 35

2.6 条件概率、独立性及乘积法则 39

2.7 贝叶斯准则 45

2.8 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 51

第3章 随机变量和概率分布 53

3.1 随机变量的概念 53

3.2 离散型概率分布 55

3.3 连续型概率分布 58

3.4 联合概率分布 62

3.5 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 73

第4章 数学期望 75

4.1 随机变量的均值 75

4.2 随机变量的方差和协方差 80

4.3 随机变量的线性组合的均值和方差 87

4.4 切贝雪夫定理 93

4.5 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 97

第5章 几个离散型概率分布 98

5.1 引言与动机 98

5.2 二项分布和多项式分布 98

5.3 超几何分布 104

5.4 负二项分布和几何分布 109

5.5 泊松分布和泊松过程 111

5.6 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 117

第6章 几个连续型概率分布 118

6.1 连续型均匀分布 118

6.2 正态分布 119

6.3 正态曲线下的面积 121

6.4 正态分布的应用 126

6.5 二项分布的正态近似 131

6.6 伽马分布和指数分布 136

6.7 卡方分布 141

6.8 贝塔分布 141

6.9 对数正态分布 142

6.10 韦布尔分布 143

6.11 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 147

第7章 基本的抽样分布和描述性数据分析 149

7.1 随机抽样 149

7.2 一些重要的统计量 150

7.3 抽样分布 153

7.4 均值的抽样分布和中心极限定理 154

7.5 S2的抽样分布 160

7.6 t分布 163

7.7 F分布 166

7.8 分位图和概率图 169

7.9 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 174

第8章 单样本和两样本的估计问题 175

8.1 引言 175

8.2 统计推断 175

8.3 经典估计方法 175

8.4 单样本：均值估计 178

8.5 点估计的标准误 183

8.6 预测区间 184

8.7 容忍限 186

8.8 两样本：两个均值之差的估计 188

8.9 配对观测 193

8.10 单样本：比例的估计 196

8.11 两样本：两个比例之差的估计 199

8.12 单样本：方差估计 201

8.13 两样本：两个方差之比的估计 203

8.14 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 207

第9章 单样本和两样本假设检验 209

9.1 统计假设：基本概念 209

9.2 统计假设的检验 210

9.3 利用P值在假设检验中进行决策 218

9.4 单样本：与单个均值相关的检验 220

9.5 两样本：两个均值的检验问题 226

9.6 均值检验问题中样本容量的选取 232

9.7 均值比较的图形方法 235

9.8 单样本：单个比例的检验 238

9.9 两样本：两个比例的检验问题 240

9.10 方差的单样本和两样本检验问题 242

9.11 拟合优度检验 245

9.12 独立性检验（分类数据） 248

9.13 齐性检验 250

9.14 两样本的案例研究 252

9.15 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 257

第10章 简单线性回归和相关性 259

10.1 线性回归简介 259

10.2 简单线性回归模型 260

10.3 最小二乘和拟合模型 263

10.4 最小二乘估计的性质 267

10.5 回归系数的推断 269

10.6 预测 274

10.7 对回归模型的选取 277

10.8 方差分析 278

10.9 回归问题中线性性的检验：具有重复观测的数据 280

10.10 数据的图形和变换 285

10.11 简单线性回归的案例研究 289

10.12 相关性 292

10.13 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 301

第11章 多元线性回归和一些非线性回归模型 303

11.1 引言 303

11.2 系数的估计 303

11.3 矩阵形式的线性回归模型 307

11.4 最小二乘估计量的性质 311

11.5 多元线性回归中的推断 312

11.6 通过假设检验来选取拟合模型 317

11.7 分类变量或示性变量 321

11.8 模型选择的序贯方法 324

11.9 残差问题及违背假设的情况（模型检验） 329

11.10 交叉验证、Cp以及模型选择的其他准则 333

11.11 非理想条件下特殊的非线性模型 340

11.12 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 346

第12章 单因子试验：一般性问题 347

12.1 方差分析技术 347

12.2 试验设计策略 348

12.3 单边方差分析：完全随机化设计 348

12.4 方差齐性检验 354

12.5 自由度为1的对照 357

12.6 多重比较 360

12.7 对区组中的处理进行比较的问题 366

12.8 完全随机区组化设计 366

12.9 图形方法与模型诊断 372

12.10 方差分析中的数据变换 375

12.11 随机效应模型 377

12.12 案例研究 380

12.13 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 386

第13章 因子试验（两因子或多因子） 387

13.1 引言 387

13.2 两因子试验中的交互效应 388

13.3 两因子方差分析 389

13.4 三因子试验 400

13.5 随机效应和混合效应模型的因子试验 407

13.6 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 414

第14章 2k因子试验和部分因子试验 415

14.1 引言 415

14.2 2k因子试验：效应的估计和方差分析 416

14.3 无重复2k因子试验 420

14.4 回归中的因子试验 425

14.5 正交设计 428

14.6 部分因子试验 435

14.7 对部分因子试验的分析 440

14.8 高阶部分因子试验和筛选设计 443

14.9 以8，16，32个设计点构造解析度为Ⅲ和Ⅳ的设计 443

14.10 解析度为Ⅲ的其他两水平设计；Plackett-Burman设计 445

14.11 稳健参数设计 445

14.12 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 453

第15章 非参数统计 454

15.1 非参数检验 454

15.2 符号秩检验 457

15.3 Wilcoxon秩和检验 460

15.4 Kruskal-Wallis检验 463

15.5 游程检验 465

15.6 容忍限 467

15.7 秩相关系数 467

第16章 统计质量控制 471

16.1 引言 471

16.2 控制限的性质 472

16.3 控制图的用途 472

16.4 变量型控制图 472

16.5 属性控制图 484

16.6 累积和控制图 489

参考文献 493