统计学方法与数据分析引论 上 原书第5版PDF电子书下载

上册 3

第一部分　引论 3

第一章　什么是统计 3

1.1 引言 3

1.2 为什么学习统计 7

1.3 当前统计的一些应用 7

1.4 统计学家做什么 11

1.5 质量和工序改进 12

1.6 学生注意 14

1.7 小结 15

补充练习 15

第二部分　收集数据 19

第二章 利用调查和科学研究来收集数据 19

2.1 引言 19

2.2 调查 20

2.3 科学研究 28

2.4 观察研究 35

2.5 数据整理：为概括和分析准备数据 36

2.6 小结 40

第三部分　概括数据 43

第三章　数据的描述 43

3.1 引言 43

3.2 计算器、计算机及软件系统 44

3.3 单个变量数据的描述：图表法 46

3.4 单个变量数据的描述：中心趋势的度量 76

3.5 单个变量数据的描述：变异性度量 88

3.6 盒形图 103

3.7 多变量数据的概括 109

3.8 小结 119

重要公式 120

补充练习 120

第四部分　工具和概念 135

第四章　概率和概率分布 135

4.1 如何应用概率进行推断 135

4.2 确定一个事件的概率 138

4.3 基本的事件关系和概率法则 141

4.4 条件概率和独立性 144

4.5 Bayes公式 150

4.6 离散变量和连续变量 155

4.7 离散随机变量的概率分布 157

4.8 一个常用的离散随机变量：二项分布 158

4.9 连续随机变量的概率分布 169

4.10 一个常用的连续随机变量：正态分布 172

4.11 随机抽样 184

4.12 抽样分布 189

4.13 二项分布的正态逼近 201

4.14 Minitab指令 204

4.15 小结 205

重要公式 206

补充练习 206

第五部分　数据分析：中心值，方差和比例第五章　关于总体中心值的推断 215

5.1 引言和案例 215

5.2 μ的估计 218

5.3 估计μ时样本容量的选取 228

5.4 关于μ的统计检验 231

5.5 对于μ进行检验时样本容量的选取 242

5.6 统计检验的显著性水平 248

5.7 正态总体均值μ的统计推断，σ未知 253

5.8 关于中位数的推断 267

5.9 小结 276

重要公式 277

补充练习 278

第六章　两总体中心值的比较 290

6.1 引言和案例 290

6.2 关于μ1-μ2的推断：独立样本 294

6.3 非参数推断方法：Wilcoxon秩和检验 315

6.4 关于μ1-μ2的推断：成对数据 328

6.5 非参数推断方法：Wilcoxon符号秩检验 336

6.6 推断μ1-μ2时样本容量的选取 343

6.7 小结 345

重要公式 346

补充练习 348

第七章　关于总体方差的推断 371

7.1 引言和案例 371

7.2 单个总体方差的估计和检验 374

7.3 比较两个总体方差时的估计和检验 386

7.4 比较多个总体方差时的检验 397

7.5 小结 406

重要公式 406

补充练习 407

第八章　两个以上总体的中心值的推断 413

8.1 引言和案例 413

8.2 两个以上总体均值的统计检验：方差分析 418

8.3 完全随机化设计中观测值的模型 428

8.4 方差分析条件的检查 431

8.5 其他的分析方法：数据变换 439

8.6 另一种非参数方法：Kruskal-Wallis检验 446

8.7 小结 451

重要公式 452

补充练习 453

第九章　多重比较 465

9.1 引言和案例 465

9.2 线性对照 469

9.3 控制哪个错误率 476

9.4 Fisher（费舍尔）最小显著差异法 479

9.5 Tukey的W方法 483

9.6 Student-Newman-Keuls方法 486

9.7 Dunnett方法：处理组与对照组的比较 489

9.8 Scheffé的S方法 491

9.9 小结 498

重要公式 499

补充练习 499

第十章　类型数据 511

10.1 引言和案例 511

10.2 总体比例π的推断 513

10.3 两总体比例之差π1-π2的推断 525

10.4 多比例的推断：卡方拟合优度检验 532

10.5　Poisson（泊松）分布 541

10.6 列联表：独立性检验和齐性检验 546

10.7 相关程度的度量 557

10.8 几率和优比 563

10.9 小结 566

重要公式 567

补充练习 568