统计学 原书第5版PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 统计学：数据的科学 1

1.2 统计学的基本要素 1

1.3 数据类型 4

1.4 统计学在批判性思考中的作用 5

1.5 本书介绍的统计方法导引 6

第2章 描述性统计 9

2.1 描述定性数据的图形法和数值法 9

2.2 描述定量数据的图形法 13

2.3 描述定量数据的数值法 20

2.4 中心趋势的度量 20

2.5 变异性的度量 24

2.6 相对位置的度量 28

2.7 检测异常值的方法 31

2.8 描述性统计歪曲事实真相 34

第3章 概率 46

3.1 概率在统计学中的作用 46

3.2 事件、样本空间和概率 46

3.3 复合事件 54

3.4 补事件 57

3.5 条件概率 60

3.6 并和交的概率法则 63

3.7 贝叶斯法则 71

3.8 计数法则 73

3.9 概率和统计的示例 82

3.10 随机抽样 83

第4章 离散随机变量 94

4.1 离散随机变量的定义 94

4.2 离散随机变量的概率分布 94

4.3 随机变量的期望值 98

4.4 一些有用的期望值定理 101

4.5 伯努利试验 103

4.6 二项概率分布 104

4.7 多项概率分布 109

4.8 负二项概率分布和几何概率分布 114

4.9 超几何概率分布 117

4.10 泊松概率分布 121

4.11 矩和矩母函数 126

第5章 连续随机变量 136

5.1 连续随机变量 136

5.2 连续随机变量的密度函数 137

5.3 连续随机变量的期望值 139

5.4 均匀概率分布 143

5.5 正态概率分布 145

5.6 判定正态性的描述性方法 149

5.7 Γ型概率分布 153

5.8 威布尔概率分布 157

5.9 β型概率分布 159

5.10 矩和矩母函数 162

第6章 二元概率分布及抽样分布 170

6.1 二元离散随机变量的概率分布 170

6.2 二元连续随机变量的概率分布 174

6.3 两个随机变量的函数的期望值 177

6.4 独立性 178

6.5 两个随机变量的协方差和相关性 180

6.6 随机变量函数的概率分布和期望值 182

6.7 抽样分布 189

6.8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布 189

6.9 均值与和的抽样分布 191

6.10 二项分布的正态逼近 196

6.11 与正态分布有关的抽样分布 199

第7章 用置信区间估计 210

7.1 点估计及其性质 210

7.2 求点估计：经典估计方法 213

7.3 求区间估计：枢轴法 219

7.4 总体均值的估计 224

7.5 两个总体均值差的估计：独立样本 229

7.6 两个总体均值差的估计：配对 234

7.7 总体比率的估计 239

7.8 两个总体比率差的估计 241

7.9 总体方差的估计 244

7.10 两个总体方差比的估计 246

7.11 选择样本容量 250

7.12 其他区间估计方法：自助法和贝叶斯法 253

第8章 假设检验 266

8.1 假设统计检验与置信区间的关系 266

8.2 统计检验的要素与性质 266

8.3 求检验统计量：经典方法 270

8.4 选择原假设和备择假设 274

8.5 检验总体均值 275

8.6 检验的观测显著性水平 280

8.7 检验两个总体均值的差：独立样本 283

8.8 检验两个总体均值的差：配对 288

8.9 检验总体比率 293

8.10 检验两个总体比率的差 295

8.11 检验总体方差 298

8.12 检验两个总体方差的比 301

8.13 其他检验方法：自助法和贝叶斯法 304

第9章 分类数据分析 318

9.1 分类数据和多项概率 318

9.2 估计单向表中的类型概率 318

9.3 检验单向表中的类型概率 322

9.4 关于双向表（列联表）中类型概率的推断 324

9.5 固定边缘和的列联表 331

9.6 列联表分析中独立性的精确检验 335

第10章 简单线性回归 350

10.1 回归模型 350

10.2 模型假定 350

10.3 估计β0和β1：最小二乘法 352

10.4 最小二乘估计的性质 361

10.5 σ2的估计量 363

10.6 评价模型的效用：进行关于斜率β1的推断 366

10.7 相关系数 370

10.8 决定系数 373

10.9 利用模型估计和预测 377

10.10 一个完整的例子 383

10.11 简单线性回归步骤的小结 385

第11章 多重回归分析 396

11.1 多重回归模型的一般形式 396

11.2 模型假定 397

11.3 拟合模型：最小二乘法 397

11.4 用矩阵代数计算：关于单个β参数的估计和推断 398

11.5 评价整体模型的恰当性 404

11.6 E（y）的置信区间和未来值y的预测区间 407

11.7 定量预测量的一阶模型 414

11.8 定量预测量的交互作用模型 423

11.9 定量预测量的二阶（二次）模型 427

11.10 检查假定：残差分析 433

11.11 某些陷阱：可估性、多重共线性和外推 448

11.12 多重回归分析的步骤总结 454

第12章 模型构建 467

12.1 引言：为什么模型构建是重要的 467

12.2 自变量的两种类型：定量的和定性的 468

12.3 一元定量自变量模型 469

12.4 二元定量自变量模型 475

12.5 编码定量自变量 481

12.6 一元定性自变量模型 485

12.7 定量和定性自变量模型 490

12.8 比较嵌套模型的检验 498

12.9 外部模型确认 505

12.10 逐步回归 506

第13章 试验设计的原理 522

13.1 引言 522

13.2 试验设计术语 522

13.3 控制试验中的信息 523

13.4 减少噪声的设计 524

13.5 增加容量设计 529

13.6 选择样本容量 533

13.7 随机化的重要性 534

第14章 试验设计的方差分析 539

14.1 引言 539

14.2 方差分析中的逻辑 539

14.3 单因子完全随机化设计 540

14.4 随机化区组设计 550

14.5 双因子析因试验 560

14.6 更复杂的析因设计 573

14.7 套式抽样设计 580

14.8 处理均值的多重比较 589

14.9 检查ANOVA假定 595

第15章 非参数统计 609

15.1 引言：分布自由检验 609

15.2 检验单个总体的位置 610

15.3 比较两个总体：独立随机样本 614

15.4 比较两个总体：配对设计 621

15.5 比较三个或更多总体：完全随机化设计 626

15.6 比较三个或更多总体：随机化区组设计 629

15.7 非参数回归 633

第16章 统计过程和质量控制 647

16.1 全面质量管理 647

16.2 计量控制图 647

16.3 均值控制图：？图 651

16.4 过程变异控制图：R图 659

16.5 发现控制图中的趋势：游程分析 663

16.6 不合格品百分率控制图：p图 664

16.7 每个个体缺陷数控制图：c图 668

16.8 容许限 671

16.9 能力分析 674

16.10 不合格品的抽样验收 679

16.11 其他抽样计划 682

16.12 调优操作 683

第17章 产品和系统的可靠性 693

17.1 引言 693

17.2 失效时间分布 693

17.3 危险率 694

17.4 寿命试验：删失抽样 697

17.5 估计指数失效时间分布的参数 697

17.6 估计威布尔失效时间分布的参数 701

17.7 系统可靠性 705

附录A 矩阵代数 713

附录B 有用的统计表 725

附录C SAS的视窗指导 759

附录D MINITAB视窗指导 772

附录E SPSS视窗指导 787

习题简答 801