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1.1 引言 1

译者的话 1

目 录 1

第一章绪论 1

1.3 抽样调查的例子 2

1.2 本章的目的 2

1.4 抽样的问题 3

原著者简介 3

原著者序 4

1.5 有偏抽样 4

1.6 随机抽样 5

常用符号 6

1.7 随机数字表 7

1.8 估计值的抽样分布 8

1.9 不同剂型比较效应的研究 11

1.10从比较研究得出结论的问题 12

1.11 小儿麻痹症疫苗的有效性 13

1.12不同吸烟组的死亡率 15

1.13观测研究 15

1.14概要 16

术语 18

参考文献 19

第二章频数分布 21

2.1 定量数据 21

2.2 频数分布 21

2.3 分组的频数分布 22

2.4 组限 25

2.5 累积频数分布 26

2.6 概率分布 29

参考文献 32

术语 32

第三章平均数与标准差 33

3.1 算术平均数 33

3.2 总体平均数 35

3.3 总体标准差 37

3.4 两状态总体 38

3.5 样本标准差 39

3.6 关于计算机的注记 43

3.7 用频数分布计算X和s 44

3.8 数值例子 45

3.9 变异系数 48

术语 49

参考文献 50

第四章正态分布 51

4.1 正态分布的总体 51

4.2 采用正态分布的原因 53

4.3 正态分布表 53

1.4 样本平均数的标准差 57

4.6 三个实例 59

4.5 样本平均数的频率分布 59

4.7σ已知时μ的置信限 65

4.8 样本容量 68

4.9 学生氏t分布 70

4.10 μ基于t分布的置信限 72

4.11t分布的试验抽样 74

4.12置信区间的样本验证 76

4.13概率纸 76

4.14模拟正态的有限总体 80

术语 81

参考文献 82

第五章假设检验 83

5.1 引言 83

5.2 正态总体的均值检验（σ已知） 83

5.3 显著性检验和置信区间 85

5.4 显著性检验的实际应用 86

5.5 单边或单尾检验 87

5.6 显著性检验的能力 89

5.7 σ未知时，平均数的检验 92

5.8 其他显著性检验 95

5.9 s2的频数分布 96

5.10 σ2的区间估计 97

5.11 关于σ2值的原假设的检验 98

5.12 x2拟合优度检验 99

5.13偏斜度检验 103

5.14峰度检验 105

术语 107

参考文献 107

第六章两个样本的比较 109

6.1 差值的估计量与检验 109

6.2 模拟的配对试验 110

6.3 配对试验的例子 113

6.4 配对的条件 115

6.5 两独立样本平均数的比较 116

6.6 差值的方差 117

6.7 方差的合并估计量 118

6.8 比较两个相同容量的样本的试验 119

6.9 不等容量的样本 121

6.10防偏措施：随机化 124

6.11 σ1≠σ2时独立样本的分析 126

6.12两方差齐性的检验 128

6.13配对样本与独立样本 130

6.14比较试验中的样本容量 134

术语 138

参考文献 138

第七章二项分布 140

7.1 引言 140

7.2 一些简单的概率法则 140

7.3 二项分布 145

7.4 对二项分布抽样 147

7.5 至少有一次成功的概率 150

7.6 正态近似及连续性校正 153

7.7 二项比例的显著性检验 157

7.8 二项比例的置信限 158

7.9 配对样本的比例比较 159

7.10独立样本的比例比较：2×2表 162

7.11 2×2联列表中的x2检验 165

7.12两属性的独立性检验 168

7.13比较两个比例所需的样本容量 169

7.14 Poisson分布 171

参考文献 175

术语 175

第八章简捷法与非参数法 177

8.1 引言 177

8.2 样本中位数 177

8.3 由样本极差估计σ 180

8.4 符号检验 181

8.5 基于极差的t检验替代 184

8.6 符号秩检验 185

8.7 两独立样本的Lord检验 187

8.8 两独立样本的秩和检验 189

8.9 秩检验与正态检验的比较 191

8.10取有限个值的离散型标量：随机化检验 192

术语 195

参考文献 195

第九章回归 197

9.1 引言 197

9.2 拟合线性回归的计算 197

9.3 线性回归的数学模型 202

9.4 线性回归的方差分析 207

9.5 最小二乘法 209

9.6 观测研究中的回归 211

9.7 数值例子 213

9.8 由X预报Y 216

9.9 预报总体回归线 217

9.10 预报新的个体Y 219

9.11 对可疑大离差的检验 221

9.12 由Y预报X：线性校准 222

9.13 Galton使用的“回归”术语 225

9.14 X有误差时的回归 225

9.15 拟合通过原点的直线 227

术语 229

参考文献 230

第十章相关 231

10.1样本相关系数r 231

10.2 r的性质 233

10.3二元正态分布 235

10.4相关系数的一些应用 238

10.5原假设：ρ=0的检验 244

10.6 ρ的置信限与假设检验 245

10.7线性函数的方差 248

10.8配对样本中两个相关方差的比较 251

10.9非参数法：秩相关 253

术语 255

参考文献 255

第十一章单向分类与双向分类的频数分析 257

11.1引言 257

11.2有两类以上的单向分类 257

11.3具有相同期望值的单向分类 261

11.4检验Poisson总体具有相同平均数 262

11.5附加检验 263

11.6双向分类：2×C列联表 265

11.7二项总体的齐性检验 267

11.8有序分类 270

11.9检验各项比例中的线性趋势 274

11.10 R×C列联表 276

11.11若干2×2表 280

术语 284

参考文献 284

第十二章单向分类；方差分析 286

12.1 由两样本推广到多个样本 286

12.2四个样本的试验 286

12.3方差分析：模型Ⅰ（固定效应） 288

12.4总体组平均数间差值的效应 292

12.5 F检验 294

12.6只有两组的方差分析 296

12.7方差分析中代数恒等式的证明 297

12.8组平均数间的计划比较 298

12.9正交比较 300

12.10容量不等的样本 303

12.11加权线性回归 305

12.12检验数据提示的效应 309

12.13所有平均数对间差值的检查 311

术语 316

参考文献 317

第十三章随机效应模型 319

13.1模型Ⅱ：随机效应 319

13.2模型Ⅱ与模型Ⅰ之间的关系 320

13.3模型Ⅱ在测量问题中的应用 321

13.4用抽样说明模型Ⅱ的结构 324

13.5组内相关 326

13.6置信限与方差分量的关系 328

13.7容量不等的样本的随机效应 329

13.8扩展为三阶抽样 332

13.9混合模型的三阶抽样 336

13.10方差的假设检验 337

13.11方差齐性的Levene检验 339

术语 341

参考文献 341

第十四章双向分类 343

14.1 引言 343

14.2随机区组试验 344

14.3平均数之间的比较 346

14.4标记法与数学模型 348

14.5估计的方法：最小二乘法 350

14.6来自模型的偏差 352

14.7区组效应 355

14.8每个单元有n个观测值的双向分类 357

14.9处理给定时次序的平衡 360

14.10拉丁方 362

术语 367

参考文献 368

15.2缺失数据的问题 369

第十五章前提的失灵 369

15.1引言 369

15.3缺失值多于一个 372

15.4极端观测 375

15.5单向或双向分类中的嫌疑离群值 376

15.6误差间的相关 378

15.7变换的作用 379

15.8不可加性的检验 379

15.9一种试验的应用 382

15.10方差稳定化变换 385

15.11计数的平方根变换 386

15.12比率的反正弦变换 389

15.13对数变换 391

15.14拉丁方中的不可加性 392

15.15一个变换的不同效应的联合研究 396

术语 398

参考文献 398

16.1引言 400

16.2单因素方法 400

第十六章析因试验 400

16.3析因方法 401

16.4 22析因试验的分析 403

16.5存在交互作用时的22析因 405

16.6一般两因素试验 408

16.7多项式响应曲线 412

16.8两因素试验的响应曲线 414

16.9两因素都定量的一个例子 417

16.10拟合响应曲面 420

16.11三因素试验：23 422

16.12 Yates算法 425

16.13三因素试验：2×3×4 426

16.14均方的期望值 430

16.15裂区设计或套设计 436

16.16具有重复度量的试验 443

术语 446

参考文献 447

第十七章多重线性回归 449

17.1 引言 449

17.2两个独立变量 449

17.3方差分析与F检验 453

17.4方差分析的推广 455

17.5回归系数的方差与协方差 459

17.6用撤换算子计算回归 461

17.7计算机输出的统计量 467

17.8残余的考查 469

17.9预测值的标准误差 471

17.10回归系数的解释 472

17.11被忽略的X变量 474

17.12效应可能的因果关系 477

17.13不同X变量的相对重要性 479

17.14预测变量的选择 481

17.15渐进法与渐退法 484

17.16偏相关 485

术语 488

参考文献 488

第十八章协方差分析 491

18.1 引言 491

18.2完全随机化试验中的协方差 492

18.3调整平均数的F检验 498

18.4多重回归与多向分类分析 500

18.5双向分类的协方差 505

18.6观测研究中回归调整的应用 510

18.7回归调整所存在的问题 511

18.8用协方差来解释组间差异 515

18.9回归直线的比较 517

18.10多重协方差 521

术语 526

参考文献 526

第十九章非线性关系 528

19.1引言 528

19.2指数增长曲线 530

19.3二次多项式 534

19.4对每一X有若干Y的数据 537

19.5用协方差分析来作偏离线性回归的检验 540

19.6正交多项式 541

19.7拟合非线性回归的一般方法 546

19.8渐近回归的拟合 549

术语 553

参考文献 553

20.1引言 555

第二十章具有不等数目和比例的双向表 555

20.2解决的方法 556

20.3单元均值的检验 558

20.4单元均值的不加权分析 560

20.5成比例的观测数分析 563

20.6加法模型的最小二乘拟合 564

20.7双向表的比例分析 571

20.8 p尺度分析：3×2表 574

20.9双向表中的分对数分析：计算 575

20.10分析的结果 578

参考文献 582

术语 582

第二十一章抽样调查 583

21.1引言 583

21.2简单随机抽样的一个例子 584

21.3分层随机抽样的一个例子 586

21.4概率抽样 588

21.5简单随机抽样的标准误差 589

21.6样本的容量 592

21.7分层随机抽样的标准误差 595

21.8层内样本容量的选择 598

21.9系统抽样 602

21.10两阶抽样 604

21.11利用与容量成比例的概率选择 608

21.12比率估计 611

21.13非抽样误差 613

21.14参考文献介绍 615

术语 616

参考文献 617

附录 618

索引 662