醉染图书统计学9787111603658

译者序
前言
章绪论
活动中的统计学：田纳西河中鱼的DDT污染
1.1统学：据的科学
1.2统计学的基本要素
1.3数据类型
1.4收集数据：抽样
1.5统计学在批判思考中的作用
1.6本书介绍的统计方法导引
活动中的统计学回顾：田纳西河中鱼的DDT污染——确定数据收集的方法、总体、样本和数据类型
第2章描述统计
活动中的统计学：亚拉巴马州田纳西河中
污染鱼的特征
2.1描述定数据的图形法和数值法
2.2描述定量数据的图形法
.描述定量数据的数值法
2.4中心趋势的度量
2.5变异的度量
2.6相对位置的度量
2.7检测异常值的方法
2.8描述统计歪曲事实活动中的统计学回顾：亚拉巴马州田纳西河中
污染鱼的特征
第3章概率
活动中的统计学：NASA太空船仪表码中的软件缺陷评估预测器
3.1概率在统计学中的作用
3.2事件、样本空间和概率
3.3复合事件
3.4补事件
3.5条件概率
3.6并和交的概率法则
3.7贝叶斯法则
3.8法则
3.9概率和统计的示例
活动中的统计学回顾：NASA太空船仪表码中的软件缺陷评估预测器
第4章离散随机变量
活动中的统计学：“一次”装置的可靠
4.1离散随机变量的定义
4.2离散随机变量的概率分布
4.3随机变量的期望值
4.4-些有用的期望值定理
4.5伯努利试验
4.6二项概率分布
4.7多项概率分布
4.8负二项概率分布和几何概率分布
4.9超几何概率分布
4.10泊松概率分布
4.11矩和矩母函数
活动中的统计学回顾：“一次”装置的可靠
第5章连续随机变量
活动中的统计学：不错武器的开发——优化命中率
5.1连续随机变量的定义
5.2连续随机变量的密度函数
5.3连续随机变量的期望值
5.4均匀概率分布
5.5正态概率分布
5.6判定正态的描述方法
5.7r型概率分布
5.8威布尔概率分布
5.9β型概率分布
5.10矩和矩母函数
活动中的统计学回顾：不错武器的开发——优化命中率
第6章二元概率分布及抽样分布
活动中的统计学：Up/Down维修系统的可用
6.1离散随机变量的二元概率分布
6.2连续随机变量的二元概率分布
6.3两个随机变量函数的期望值
6.4独立
6.5两个随机变量的协方差和相关
6.6随机变量函数的概率分布和期望值
6.7抽样分布
6.8用模拟近抽分布
6.9均值与和的抽样分布
6.10二项分布的正态逼近
6.11与正态分布有关的抽样分布
活动中的统计学回顾：Up/Down维修系统的可用
第7章用置信区间估计
活动中的统计学：PET饮料瓶的破裂强度
7.1点估计及其质
7.2求点估计：经典估计方法
7.3求区间估计：枢轴法
7.4总体均值的估计
7.5两个总体均值差的估计：独立样本
7.6两个总体均值差的估计：配对
7.7总体比率的估计
7.8两个总体比率差的估计
7.9总体方差的估计
7.10两个总体方差比的估计
7.11选择样本容量
7.12区间估计方法：自法和贝叶斯法
活动中的统计学回顾：PET饮料瓶的破裂强度
第8章设检验
活动中的统计学：比较溶解药片方法——溶解方法等效检验
8.1设统计检验与置信区间的关系
8.2统计检验的要素与质
8.3求统计检验：经典方法
8.4选择原设和备择设
8.5检验的观测显著水平
8.6检验总体均值
8.7检验两个总体均值的差：独立样本
8.8检验两个总体均值的差：配对
8.9检验总体比率
8.10检验两个总体比率的差
8.11检验总体方差
8.12检验两个总体方差的比
8.13检验方法：自法和贝叶斯法
活动中的统计学回顾：比较溶解药片方法一溶解方法等效检验
第9章分类数据分析
活动中的统计学：残忍的组织移植案例——谁应该为损害赔偿负责
9.1分类数据和多项概率
9.2估计单向表中的类型概率
9.3检验单向表中的类型概率
9.4关于双向表（列联表）中类型概率的推断
9.5固定边缘和的列联表
9.6列联表分析中独立的准确检验
活动中的统计学回顾：残忍的组织移植案例——谁应该为损害赔偿负责
0章简单线回归
活动中的统计学：探矿魔杖真的能发现水10.1回归模型
10.2模型定
10.3估计β0和β1：二乘法
10.4二乘估计的质
10.5σ2的估计量
……
1章多重回归分析
2章模型构建
3章试验设计的原理
4章试验设计的方差分析
5章非参数统计
6章统计过程和质量控制
7章产品和系统的可靠
附录A矩阵代数
附录B有用的统计表
附录CSAS的Windows指导
附录DMINITAB的Windows指导
附录ESPSS的Windows指导
参考文献
部分奇数练习

威廉·M.门登霍尔（William M.Mendenhall），拥有北卡罗来纳州立大学博士，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授， 1963年至1977年担任罗里达大学统计系主任，1978年后，担任罗里达大学名誉教授。
特里·L.辛西奇（Terry L.Sincich），拥有罗里达大学统计学博士，曾任教于罗里达大学以及南罗里达大学，并获得了许多和生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。

前    言本书概要本书是为工程专业和自然科学专业的学生设计的、  供两个学期使用的统计学课程教材.一旦这些学生， 并且找到了工作， 他们就将涉及数据的收集和分析， 并且需要批判地思考结果.这就要求他们了解数据描述及统计推断的基本概念， 并且熟悉工作中需要用到的统计方法.教学法~6章介绍学习统计学的目的， 说明如何描述数据集， 并且给出一些概率论的基本概念.第7章和第8章介绍关于总体参数的两种推断方法： 用置信区间估计和设检验.这些概念在其余几章中被扩展为在分析工程和科学数据时有用的主题， 包括分类数据分析（第9章）、 回归分析以及模型构建（0～12章）、 试验设计的方差分析（3~14章）、 非参数统计（5章）、 统计质量控制（6章）以及产品和系统的可靠（7章）.本书特色本书的主要特色如下：    1. 理论和应用相结合.将数理统计的基本理论概念整合为一门统计方法的课程， 供两个学期讲授.因此， 教师可以选择将本书作为以基本概念和应用统计为重点的一门课程， 也可以作为偏向应用又介绍基本统计推断理论方法的一门课程.2. 统计软件应用指导.老师和学生可以选用统计软件进行统计计算.本书介绍了三个流行的统计软件包（SAS、 SS以MINITAB）的输出结果以及Microsoft Excel的输出结果.附录C、 附录D以及附录E介绍了菜单屏幕和对话框的使用， 是为初学者设计的， 这些辅导材料不需要有预先使用这些软件的经验.3. 主题和应用的结合范围.为了满足未来和科学家的种种需要， 本书提供了覆盖范围广泛的数据分析主题.本书对多元回归以及模型构建（1章和2章）、 试验设计的原理（3章）、 质量控制（6章）以及可靠（7章）等内容的安排与通常的初等统计学教程不同.虽然这些题材通常涉及理论概念， 但讲述是面向应用的.4. 基于大量实际数据的示例和练习.本书包含了大量的示例和练习， 主要是为了激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题.几乎每一个练习和示例都是基于摘自专业期刊或者从工程和自然科学团体得到的数据或试验结果.应用练习放在每章重点节的末尾以及各章的末尾.5. “活动中的统计学”案例研究.每章都以一个当代的实际科学问题（“活动中的统计学”）讨论开始， 并附带数据.由案例研究得到的分析和推断是每章的重点（“活动中的统计学回顾”）.我们的目的是向学生展示在评价结果和思考涉及的统计问题时， 应用正确统计方法的重要6. 章末的总结材料.在每一章的末尾， 我们通过“快速回顾”——“重要公式” “符号汇集”以及“本章总结提示”， 提供一个主题概要.这些可以帮学生总结和提炼本章的重点， 是有用的学习工具.7. 随机变量的标准数学符号.在有关随机变量的各章中， 我们使用标准的数学符号来表示随机变量.大写字母表示随机变量， 小写字母表示随机变量的可能取值.8. 自法和贝叶斯法.在选学章节给出了科学研究中更为流行的两种估计方法（7.12节）以及设检验方法（8.13节）——自法和贝叶斯法.9. 在线提供数据集.与例题、 练习以及案例有关的所有数据集都可以从www.crcpress.com/product/isbn/9781498728850在线获得.每个数据集在本书中都有一个图标和文件名.数据文件以4种不同的格式MINITAB、 SAS、 SPSS和Excel保存.利用统计软件分析这些数据， 将计算减少到大力度优惠限度， 使学生可以集中精力解释结果.第6版的更新之处虽然目的和范围与以前版本是一样的， 但是本书第6版包含若干重要的改动、 增补和加强：    1. 超过1000个练习， 修改和更新达到30％.增加了许多新的和更新的练习， 这些练习都是基于当代工程和自然科学相关的研究， 并附带实际数据.其中很多练习选自科学期刊，可以培养和提升批判思维能力.2. 更新技术.整本书增加了很多统计软件的输出.所有的输出来自统计软件（SAS、 SPSS和MINITAB）， 相应的使用说明已经修订在近期新版本的软件中.3. 活动中的统计学回顾.对于第6版， 每章开始介绍“活动中的统计学”案例（见上）.讲完所需要的方法之后， 在章末“活动中的统计学回顾”中给出解决方法（数据分析和推断）和讨论.4. 章： 收集数据／抽样.所有关于抽样概念的内容（如随机抽样和抽样调查设计）已经简化并移到1.4节， 目的是让学生早点了解重要的抽样问题.5. 第7章： 配对和独立样本.增加了一个例子（例7.12）， 直接比较用配对法和独立样本t检验法分析相同的数据.6. 第8章： 设检验／p值.设检验中p值一节（8.5节）转为强调它在工程与科学相关问题中应用的重要本书其余部分， 由设检验得到的结论都是基于p值.7. 0章和1章： 回归残差.增加了一节新的内容（10.8节）， 它是关于用回归残差来检验简单线回归分析中所需的设.多元回归一章中的类似节（11.10节）已经更改， 重点介绍回归残差的不同使用， 包括设明和检测异常值及有影响的观测值.8. 3章： 试验设计.增加了两个新的例子（例13.6和例13.7）， 它们是关于试验设计中样本大小的选择.9. 4章： 方差分析.增加了两个新的例子（例14.8和例14.10）， 它们是有定量因子的双因子试验.个