統計學方法與數據分析pdf格式免費版

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統計學方法與數據分析內容簡介

本書內容分為八個部分。共20章，分上、下兩冊，每冊10章。各章均有大量習題。本書給出了大量的實際例子，這些例子涉及眾多的學科和實際領域，但又不過于專門，容易理解。在大部分章節中都使用實例未引入主題，并把統計概念和這些非常實際的問題聯系在一起進行講解，深入淺出，從而可以避免許多人對統計所抱有的粗淺的感性認識，即認為統計僅僅是另一門數學課程。作者把統計數據的收集與分析過程總結成\"四步法\"，并把\"四步法\"的講解貫穿始終，利用實例逐步展開并闡明在設計調查研究或試驗時所需要的統計技術和思路，然后講解用直觀、有效的\"四步法\"來收集并分析數據，非常利于初學者和實際工作人員抓住有關統計方法和模型的本質。書中提供了多種多樣的圖示，如正態概率圖、盒形圖、散點圖、矩陣圖和殘差圖等，通過這些圖，讀者可以一方面理解數據的特點和概括數據的方法，--方面進一步理解有關統計方法的基本思想和特點。作者很重視統計在解決實際問題中的作用，在全書中用許多篇幅討論如何解釋數據分析的結果，并專門用一章講述了如何寫數據分析報告。

本書適用于作為我國文科各專業的統計學引論教程。以及理工科各專業應用統計學課程的教材或教學參考書;也可作為有關方面實際工作人員的統計入門書。閱讀本書不需要其他統計方面的基礎，也不需要高等數學知識。

序言

第一部分引論

第一章什么是統計

1.1引言

1.2為什么學習統計

1.3當前統計的一些應用

1.4統計學家做什么

1.5質量和工序改進

1.6學生注意

1.7小結

補充練習

第二部分收集數據

第二章利用調查和科學研究來收集數據-

2.1引言

2.2調查

2.3科學研究

2.4觀察研究

2.5數據整理:為概括和分析準備數據

2.6小結

第三部分概括數據

第三章數據的描述

3.1引言

3.2計算器、計算機及軟件系統

3.3單個變量數據的描述:圖表法

3.4單個變量數據的描述:中心趨勢的度量

3.5單個變雖數據的描述:變異性度量

3.6盒形圖

3.7多變量數據的概括

3.8小結

重要公式

補充練習

第四部分工具和概念

第四章概率和概率分布

4.1如何應用概率進行推斷

4.2確定一個事件的概率

4.3基本的事件關系和概率法則

4.4條件概率和獨立性

4.5Bayes公式

4.6離散變最和連續變量

4.7離散隨機變量的概率分布

4.8一個常用的離散隨機變量:二項分布

4.9連續隨機變量的概率分布

4.10一個常用的連續隨機變量:正態分布

4.11隨機抽樣

4.12抽樣分布

4.13二項分布的正態逼近

4.14Minitab指令

4.15小結

重要公式

補充練習

第五部分數據分析:中心值方差和比例

第五章關于總體中心值的推斷

5.1引言和案例

5.2μ的估計

5.3估計μ時樣本容量的選取

5.4關于μ的統計檢驗

5.5對于進行檢驗時樣本容量的選取

5.6統計檢驗的顯著性水十

5.7正態總體均值p的統計推斷。未知

5.8關于中位數的推斷

5.9小結

重要公式

補充練習

第六章兩總體中心值的比較

6.1引言和案例

6.2關于μ1-μ2的推斷:獨立樣本

6.3非參數推斷方法:Wilcoxon秩和檢驗

6.4關于μ1-μ2的推斷:成對數據

6.5非參數推斷方法:Wilcoxon符號秩檢驗

6.6惟斷μ1-μ2時樣本容量的選取

6.7小結

重要公式

補充練習

第七章關于總體方差的推斷

7.1引言和案例

7.2單個總體方差的估計和檢驗

7.3比較兩個總體方差時的估計和檢驗

7.4比較多個總體方差時的檢驗

7.5小結

重要公式

補充練習

第八章兩個以上總體的中心值的推斷

8.1引言和案例

8.2兩個以上總體均值的統計檢驗:方差分析

8.3完全隨機化設計中觀測值的模型

8.4方差分析條件的檢查

8.5其他的分析方法:數據變換

8.6另一種非參數方法:Kruskal-Wallis檢驗

8.7小結

重要公式

補充練習

第九章多重比較

9.1引言和案例

9.2線性對照

9.3控制哪個錯誤率

9.4Fisher(費舍爾)最小顯著差異法

9.5Tukey的W方法

9.6Student-Newman-Keuls方法

9.7Dunnett方法:處理組與對照組的比較

9.8Scheffe的S方法

9.9小結

重要公式

補充練習

第十章類型數據

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:卡方擬合優度檢驗

10.5Pokmn(泊松)分布-

10.6列聯表:獨立性檢驗和齊性檢驗

10.7柏關程度的度量

10.8幾率和優比

10.9小結

重要公式

補充練習

第六部分數據分析:回歸方法和模型的建立

第十一章線性回歸和相關

11.1引言和案例

11.2估計模型中的參數

11.3回歸參數的推斷

11.4利用同歸預測新的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)

11.7相關

11.8小結

重要公式

補充練習

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估計多元回歸系數

12.4多元回歸中的推斷

12.5回歸系數子集的檢驗

12.6用多元回歸進行的預測

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果(任選)

12.10小結

重要公式

補充練習

第十三章多元回歸續論

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模型假設的檢查(第三步)

13.5小結

重要公式

補充練習

第七部分試驗設計與方差分析

第十四章試驗和研究的設計概念

14.1引言

14.2研究的類型

14.3設計的試驗:術語

14.4控制試驗誤差

14.5試驗單元對處理的隨機化

14.6確定重復試驗的次數

14.7小結

第十五章標準設計的方差分析

15.1引言和案例

15.2單因子的完全隨機化設計

15.3隨機化完全區組設計

15.4拉丁方設計

15.5完全隨機化設計中的因子處理結構

15.6隨機化完全區組設計中的因子處理結構

15.7處理差異的估計和處理均值的比較

15.8小結

重要公式

補充練習

第十六章協方差分析

16.1引言和案例

16.2具有一個協變量的完全隨機化設計

16.3外推問題

16.4多維協變量和更復雜的設計

16.5小結

補充練習

第十七章一些固定效應、隨機效應和混合效應模型的方差分析17.1引言和案例

17.2具有隨機處理效應的單因子試驗:隨機效應模型17.3隨機效應模型的擴充

17.4混合效應模型

17.5計算期望均方的規則

17.6套抽樣和裂區設計

17.7小結

補充練習

第十八章重復測量與交叉設計

18.1引言和案例

18.2有重復觀測的單因子試驗

18.3一個因子有重復觀測的兩因子試驗

18.4交叉設計

18.5小結

補充練習

第十九章一些非平衡設計的方差分析

19.1引言和案例

19.2有一個或多個缺失觀察值的隨機化區組設計

19.3有缺失數據的拉丁方設計

19.4平衡不完全區組(BIB)設計

19.5小結

重要公式

補充練習

第二十章分析結果的傳達和備案

20.1引言

20.2做好傳達溝通工作所面臨的困難

20.3傳達的障礙:圖形的歪曲

20.4傳達的障礙:有偏抽樣

20.5傳達的障礙:樣本容量

20.6為統計分析準備數據

20.7統計分析的指導原則和報告

20.8文檔和結果的保存

20.9小結

補充練習

附錄統計表

參考文獻

索引

譯后記

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