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工程数学——新编统计学教程(配光盘1片)


作者:
柴根象、钱志坚、蒋凤瑛
定价:
20.10元
ISBN:
978-7-04-023900-3
版面字数:
230千字
开本:
16开
全书页数:
186页
装帧形式:
平装
重点项目:
暂无
出版时间:
2008-05-23
读者对象:
高等教育
一级分类:
数学与统计学类
二级分类:
理工类专业数学基础课
三级分类:
概率论与数理统计

本教程以统计为主线,在体例上作了较大改变,围绕处理统计问题的阶段展开课程内容的陈述。概率只是作为统计基础理论知识的“角色”,其所占教学学时大为下降,使得本课程能有足够的时间向学生展开主要的统计方法,并通过练习熟悉和运用。

本书介绍了统计学的基本概念、原理和方法,强调直观性,突出统计思想的阐述。全书由数据的整理和描述、抽样推断和抽样分布、参数点估计、区间估计、假设检验等内容组成,可供工科、理科非数学专业本科生以及MBA、工程硕士作为教材使用。

  • 第一章 概述
    • § 1.1 引言
      • 1.1.1 什么是统计
      • 1.1.2 统计方法的特点
    • § 1.2 随机现象及其统计规律性
      • 1.2.1 随机试验和随机现象
      • 1.2.2 随机性和规律性
    • § 1.3 统计学中的基本概念
      • 1.3.1 概率——不确定性的度量
      • 1.3.2 变量
      • 1.3.3 总体和样本
    • § 1.4 常用统计软件简介
      • 1.4.1 计算机应用的意义
      • 1.4.2 常用统计软件简介
      • 1.4.3 本教材使用的统计软件——excel介绍
    • § 1.5 excel在本章中的应用
      • 1.5.1 excel基本用法介绍
      • 1.5.2 excel中的函数和宏
    • 习题1
  • 第二章 数据的描述
    • § 2.1 引言
    • § 2.2 简单随机抽样
    • § 2.3 数据的简单整理
      • 2.3.1 统计量
      • 2.3.2 统计图形
    • § 2.4 数据的概括
      • 2.4.1 刻画数据中心位置的数字特征
      • 2.4.2 刻画数据分散度的数字特征
      • 2.4.3 一些数字特征的基本性质
      • 2.4.4 分位点和盒形图
    • § 2.5 excel在本章中的应用
      • 2.5.1 随机数发生器宏
      • 2.5.2 直方图宏
      • 2.5.3 盒形图
    • 习题2
  • 第三章 概率的规则
    • § 3.1 事件的关系和运算
      • 3.1.1 样本空间
      • 3.1.2 事件的关系
      • 3.1.3 事件的运算
    • § 3.2 得到概率的方法
      • 3.2.1 相对频率方法
      • 3.2.2 古典概型的概率计算
    • § 3.3 概率的性质
    • § 3.4 条件概率与bayes公式
      • 3.4.1 条件概率
      • 3.4.2 乘法规则
      • 3.4.3 独立性
      • 3.4.4 bayes公式
    • 习题3
  • 第四章 随机变量及其分布
    • § 4.1 离散型随机变量及其分布
      • 4.1.1 离散型随机变量的分布律
      • 4.1.2 常用离散型分布
    • § 4.2 随机变量的分布函数
    • § 4.3 连续型随机变量及其分布
      • 4.3.1 连续型随机变量的概率密度函数
      • 4.3.2 常用的连续型随机变量
    • § 4.4 多维随机变量的概念
    • § 4.5 随机变量的数字特征
      • 4.5.1 数学期望
      • 4.5.2 方差
      • 4.5.3 协方差和相关系数
    • § 4.6 独立随机变量和的收敛性
      • 4.6.1 切比雪夫不等式
      • 4.6.2 独立随机变量和的收敛性
      • 4.6.3 中心极限定理
    • § 4.7 excel 在本章中的应用
      • 4.7.1 离散型随机变量分布律计算
      • 4.7.2 连续型随机变量分布函数计算
    • 习题4
  • 第五章 统计估计
    • § 5.1 抽样分布
      • 5.1.1 x2分布
      • 5.1.2 t分布
      • 5.1.3 f分布
    • § 5.2 正态总体下的抽样分布
    • § 5.3 点估计方法
      • 5.3.1 矩法
      • 5.3.2 极大似然法
    • § 5.4 置信区间
      • 5.4.1 一个正态总体的情形
      • *5.4.2 两个正态总体的情形
    • § 5.5 excel在本章中的应用
      • 5.5.1 统计三大分布计算
      • 5.5.2 单正态总体置信区间计算
      • 5.5.3 双正态总体置信区间计算
    • 习题5
  • 第六章 假设检验
    • § 6.1 假设检验的基本思想
      • 6.1.1 检验问题的提出
      • 6.1.2 原假设和备选假设
      • 6.1.3 否定论证与实际推断原理
      • 6.1.4 p值
      • 6.1.5 统计显著性
      • 6.1.6 两类错误概率
    • § 6.2 单正态总体的显著性检验
      • 6.2.1 显著性水平检验法
      • 6.2.2 检验的一般步骤
      • 6.2.3 单正态总体均值检验
      • 6.2.4 单正态总体方差检验
    • § 6.3 双正态总体的检验
      • 6.3.1 方差已知时对均值差的检验(z检验)
      • 6.3.2 方差未知但相等时对均值差的检验(t检验)
      • *6.3.3 方差未知时对均值差的检验(可分离方差检验)
      • *6.3.4 等方差和均值差的检验
    • § 6.4 非正态总体的检验
      • 6.4.1 大样本检验
      • *6.4.2 指数分布的参数检验
    • *§ 6.5 x2 拟合优度检验
      • 6.5.1 x2拟合优度检验
      • 6.5.2 列联表独立性检验
    • § 6.6 excel 在本章中的应用
      • 6.6.1 单样本z检验和t检验
      • 6.6.2 双样本t检验
      • 6.6.3 双样本等方差检验
      • 6.6.4 x2拟合优度检验
      • 6.6.5 列联表独立性检验
    • 习题6
  • 第七章 方差分析
    • § 7.1 问题的提出及基本假定
    • § 7.2 单因素方差分析
      • 7.2.1 方差分析的基本思想
      • 7.2.2 单因素方差分析
      • *7.2.3 多重比较
    • *§ 7.3 双因素方差分析
      • 7.3.1 无交互作用的双因素方差分析
      • 7.3.2 有交互作用的双因素方差分析
    • § 7.4 excel在本章中的应用
      • 7.4.1 单因素方差分析
      • 7.4.2 无交互作用的双因素方差分析
      • 7.4.3 有交互作用的双因素方差分析
    • 习题7
  • 第八章 回归分析和相关分析
    • *§ 8.1 相关分析
      • 8.1.1 相关系数
      • 8.1.2 相关性检验
    • § 8.2 一元线性回归分析
      • 8.2.1 基本假定
      • 8.2.2 最小二乘回归
    • § 8.3 一元线性回归的检验和置信推断
      • 8.3.1 R2——回归模型拟合程度的指标
      • 8.3.2 回归系数的显著性检验
      • 8.3.3 回归系数的置信推断
    • *§ 8.4 预测
      • 8.4.1 对给定x对应的y 值的预测区间
      • 8.4.2 对给定x,y的条件平均e(y|x)的预测区间
    • *§ 8.5 多元线性回归
      • 8.5.1 模型的设定
      • 8.5.2 建模
      • 8.5.3 模型诊断
    • *§ 8.6 非线性回归
    • § 8.7 excel在本章中的应用
      • 8.7.1 散点图和相关系数
      • 8.7.2 一元线性回归
      • 8.7.3 多元回归分析
      • 8.7.4 非线性回归分析
    • 习题8
  • 附表一 泊松分布表
  • 附表二 标准正态分布表
  • 附表三 x2分布的分位数值表
  • 附表四 t分布的分位数值表
  • 附表五 f分布的分位数值表
  • 附表六 多重比较的turkey-kramer程序标准变程qa表
  • 习题答案
  • 参考书目

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