統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析pdf格式免費(fèi)版

本節(jié)內(nèi)容小編為大家整理帶來的是統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析（統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析引論上/下冊(cè)）pdf格式免費(fèi)版，有需要的小伙伴們可以下載下來進(jìn)行查看哦！

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統(tǒng)計(jì)學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書內(nèi)容分為八個(gè)部分。共20章，分上、下兩冊(cè)，每?jī)?cè)10章。各章均有大量習(xí)題。本書給出了大量的實(shí)際例子，這些例子涉及眾多的學(xué)科和實(shí)際領(lǐng)域，但又不過于專門，容易理解。在大部分章節(jié)中都使用實(shí)例未引入主題，并把統(tǒng)計(jì)概念和這些非常實(shí)際的問題聯(lián)系在一起進(jìn)行講解，深入淺出，從而可以避免許多人對(duì)統(tǒng)計(jì)所抱有的粗淺的感性認(rèn)識(shí)，即認(rèn)為統(tǒng)計(jì)僅僅是另一門數(shù)學(xué)課程。作者把統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的收集與分析過程總結(jié)成\"四步法\"，并把\"四步法\"的講解貫穿始終，利用實(shí)例逐步展開并闡明在設(shè)計(jì)調(diào)查研究或試驗(yàn)時(shí)所需要的統(tǒng)計(jì)技術(shù)和思路，然后講解用直觀、有效的\"四步法\"來收集并分析數(shù)據(jù)，非常利于初學(xué)者和實(shí)際工作人員抓住有關(guān)統(tǒng)計(jì)方法和模型的本質(zhì)。書中提供了多種多樣的圖示，如正態(tài)概率圖、盒形圖、散點(diǎn)圖、矩陣圖和殘差圖等，通過這些圖，讀者可以一方面理解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和概括數(shù)據(jù)的方法，--方面進(jìn)一步理解有關(guān)統(tǒng)計(jì)方法的基本思想和特點(diǎn)。作者很重視統(tǒng)計(jì)在解決實(shí)際問題中的作用，在全書中用許多篇幅討論如何解釋數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，并專門用一章講述了如何寫數(shù)據(jù)分析報(bào)告。

本書適用于作為我國(guó)文科各專業(yè)的統(tǒng)計(jì)學(xué)引論教程。以及理工科各專業(yè)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的教材或教學(xué)參考書;也可作為有關(guān)方面實(shí)際工作人員的統(tǒng)計(jì)入門書。閱讀本書不需要其他統(tǒng)計(jì)方面的基礎(chǔ)，也不需要高等數(shù)學(xué)知識(shí)。

序言

第一部分引論

第一章什么是統(tǒng)計(jì)

1.1引言

1.2為什么學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)

1.3當(dāng)前統(tǒng)計(jì)的一些應(yīng)用

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)家做什么

1.5質(zhì)量和工序改進(jìn)

1.6學(xué)生注意

1.7小結(jié)

補(bǔ)充練習(xí)

第二部分收集數(shù)據(jù)

第二章利用調(diào)查和科學(xué)研究來收集數(shù)據(jù)-

2.1引言

2.2調(diào)查

2.3科學(xué)研究

2.4觀察研究

2.5數(shù)據(jù)整理:為概括和分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

2.6小結(jié)

第三部分概括數(shù)據(jù)

第三章數(shù)據(jù)的描述

3.1引言

3.2計(jì)算器、計(jì)算機(jī)及軟件系統(tǒng)

3.3單個(gè)變量數(shù)據(jù)的描述:圖表法

3.4單個(gè)變量數(shù)據(jù)的描述:中心趨勢(shì)的度量

3.5單個(gè)變雖數(shù)據(jù)的描述:變異性度量

3.6盒形圖

3.7多變量數(shù)據(jù)的概括

3.8小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第四部分工具和概念

第四章概率和概率分布

4.1如何應(yīng)用概率進(jìn)行推斷

4.2確定一個(gè)事件的概率

4.3基本的事件關(guān)系和概率法則

4.4條件概率和獨(dú)立性

4.5Bayes公式

4.6離散變最和連續(xù)變量

4.7離散隨機(jī)變量的概率分布

4.8一個(gè)常用的離散隨機(jī)變量:二項(xiàng)分布

4.9連續(xù)隨機(jī)變量的概率分布

4.10一個(gè)常用的連續(xù)隨機(jī)變量:正態(tài)分布

4.11隨機(jī)抽樣

4.12抽樣分布

4.13二項(xiàng)分布的正態(tài)逼近

4.14Minitab指令

4.15小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第五部分?jǐn)?shù)據(jù)分析:中心值方差和比例

第五章關(guān)于總體中心值的推斷

5.1引言和案例

5.2μ的估計(jì)

5.3估計(jì)μ時(shí)樣本容量的選取

5.4關(guān)于μ的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

5.5對(duì)于進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)樣本容量的選取

5.6統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的顯著性水十

5.7正態(tài)總體均值p的統(tǒng)計(jì)推斷。未知

5.8關(guān)于中位數(shù)的推斷

5.9小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第六章兩總體中心值的比較

6.1引言和案例

6.2關(guān)于μ1-μ2的推斷:獨(dú)立樣本

6.3非參數(shù)推斷方法:Wilcoxon秩和檢驗(yàn)

6.4關(guān)于μ1-μ2的推斷:成對(duì)數(shù)據(jù)

6.5非參數(shù)推斷方法:Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)

6.6惟斷μ1-μ2時(shí)樣本容量的選取

6.7小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第七章關(guān)于總體方差的推斷

7.1引言和案例

7.2單個(gè)總體方差的估計(jì)和檢驗(yàn)

7.3比較兩個(gè)總體方差時(shí)的估計(jì)和檢驗(yàn)

7.4比較多個(gè)總體方差時(shí)的檢驗(yàn)

7.5小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第八章兩個(gè)以上總體的中心值的推斷

8.1引言和案例

8.2兩個(gè)以上總體均值的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn):方差分析

8.3完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)中觀測(cè)值的模型

8.4方差分析條件的檢查

8.5其他的分析方法:數(shù)據(jù)變換

8.6另一種非參數(shù)方法:Kruskal-Wallis檢驗(yàn)

8.7小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第九章多重比較

9.1引言和案例

9.2線性對(duì)照

9.3控制哪個(gè)錯(cuò)誤率

9.4Fisher(費(fèi)舍爾)最小顯著差異法

9.5Tukey的W方法

9.6Student-Newman-Keuls方法

9.7Dunnett方法:處理組與對(duì)照組的比較

9.8Scheffe的S方法

9.9小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第十章類型數(shù)據(jù)

10.1引言和案例

10.2總體比例π的推斷

10.3兩總體比例之差π1-π2的推斷

10.4多比例的推斷:卡方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)

10.5Pokmn(泊松)分布-

10.6列聯(lián)表:獨(dú)立性檢驗(yàn)和齊性檢驗(yàn)

10.7柏關(guān)程度的度量

10.8幾率和優(yōu)比

10.9小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第六部分?jǐn)?shù)據(jù)分析:回歸方法和模型的建立

第十一章線性回歸和相關(guān)

11.1引言和案例

11.2估計(jì)模型中的參數(shù)

11.3回歸參數(shù)的推斷

11.4利用同歸預(yù)測(cè)新的y值

11.5線性回歸中擬合不足的考察

11.6逆回歸問題(校準(zhǔn))

11.7相關(guān)

11.8小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第十二章多元回歸與一般線性模型

12.1引言和案例

12.2一般線性模型

12.3估計(jì)多元回歸系數(shù)

12.4多元回歸中的推斷

12.5回歸系數(shù)子集的檢驗(yàn)

12.6用多元回歸進(jìn)行的預(yù)測(cè)

12.7比較幾條回歸線的斜率

12.8Logistic回歸

12.9多元回歸的一些理論結(jié)果(任選)

12.10小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第十三章多元回歸續(xù)論

13.1引言和案例

13.2變量的挑選(第一步)

I3.3模型形式的確定(第二步)

13.4模型假設(shè)的檢查(第三步)

13.5小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第七部分試驗(yàn)設(shè)計(jì)與方差分析

第十四章試驗(yàn)和研究的設(shè)計(jì)概念

14.1引言

14.2研究的類型

14.3設(shè)計(jì)的試驗(yàn):術(shù)語(yǔ)

14.4控制試驗(yàn)誤差

14.5試驗(yàn)單元對(duì)處理的隨機(jī)化

14.6確定重復(fù)試驗(yàn)的次數(shù)

14.7小結(jié)

第十五章標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)的方差分析

15.1引言和案例

15.2單因子的完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)

15.3隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)

15.4拉丁方設(shè)計(jì)

15.5完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)中的因子處理結(jié)構(gòu)

15.6隨機(jī)化完全區(qū)組設(shè)計(jì)中的因子處理結(jié)構(gòu)

15.7處理差異的估計(jì)和處理均值的比較

15.8小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第十六章協(xié)方差分析

16.1引言和案例

16.2具有一個(gè)協(xié)變量的完全隨機(jī)化設(shè)計(jì)

16.3外推問題

16.4多維協(xié)變量和更復(fù)雜的設(shè)計(jì)

16.5小結(jié)

補(bǔ)充練習(xí)

第十七章一些固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和混合效應(yīng)模型的方差分析17.1引言和案例

17.2具有隨機(jī)處理效應(yīng)的單因子試驗(yàn):隨機(jī)效應(yīng)模型17.3隨機(jī)效應(yīng)模型的擴(kuò)充

17.4混合效應(yīng)模型

17.5計(jì)算期望均方的規(guī)則

17.6套抽樣和裂區(qū)設(shè)計(jì)

17.7小結(jié)

補(bǔ)充練習(xí)

第十八章重復(fù)測(cè)量與交叉設(shè)計(jì)

18.1引言和案例

18.2有重復(fù)觀測(cè)的單因子試驗(yàn)

18.3一個(gè)因子有重復(fù)觀測(cè)的兩因子試驗(yàn)

18.4交叉設(shè)計(jì)

18.5小結(jié)

補(bǔ)充練習(xí)

第十九章一些非平衡設(shè)計(jì)的方差分析

19.1引言和案例

19.2有一個(gè)或多個(gè)缺失觀察值的隨機(jī)化區(qū)組設(shè)計(jì)

19.3有缺失數(shù)據(jù)的拉丁方設(shè)計(jì)

19.4平衡不完全區(qū)組(BIB)設(shè)計(jì)

19.5小結(jié)

重要公式

補(bǔ)充練習(xí)

第二十章分析結(jié)果的傳達(dá)和備案

20.1引言

20.2做好傳達(dá)溝通工作所面臨的困難

20.3傳達(dá)的障礙:圖形的歪曲

20.4傳達(dá)的障礙:有偏抽樣

20.5傳達(dá)的障礙:樣本容量

20.6為統(tǒng)計(jì)分析準(zhǔn)備數(shù)據(jù)

20.7統(tǒng)計(jì)分析的指導(dǎo)原則和報(bào)告

20.8文檔和結(jié)果的保存

20.9小結(jié)

補(bǔ)充練習(xí)

附錄統(tǒng)計(jì)表

參考文獻(xiàn)

索引

譯后記

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