统计学方法与数据分析引论 上 原书第5版2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

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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