本书系统地讲述了统计推断的基本理论和方法,包括参数估计和假设检验;详细地介绍了数理统计应用较广的方法:回归分析､方差分析和正交试验设计;简明扼要地介绍了数理统计三个分支——可靠性统计､多元统计分析和时间序列分析的众多有实用价值的方法;简单地介绍了著名统计软件SAS的使用方法｡
本书是为非数学类专业研究生编写的教材,经适当取舍后也可作为非数理统计专业的其他本科专业,如数学､统计学等专业的教材,也可供大学师生､科研工作者､工程技术人员和需要进行数据处理的人员参考｡
- 前辅文
- 第一章 统计推断准备
- §1.1 一些基本概念
- §1.2 抽样分布
- §1.3 分位数
- §1.4 总体分布的近似描述
- 习题一
- 第二章 参数估计
- §2.1 参数的点估计
- §2.2 点估计的优良标准
- *§2.3 最佳点估计
- §2.4 区间估计
- §2.5 贝叶斯估计
- 习题二
- 第三章 假设检验
- §3.1 假设检验的概念
- §3.2 单个正态总体参数的假设检验
- §3.3 两正态总体参数比较的假设检验
- §3.4 检验的p值和最佳检验的概念
- §3.5 分布拟合的假设检验
- §3.6 独立性检验
- 习题三
- 第四章 回归分析
- §4.1 一元线性回归分析
- §4.2 多元线性回归分析
- §4.3 可线性化回归模型
- §4.4 最优线性回归方程的选择
- 习题四
- 第五章 方差分析与正交试验设计
- §5.1 单因素方差分析
- §5.2 双因素方差分析
- §5.3 正交试验设计
- 习题五
- *第六章 质量与可靠性
- §6.1 质量控制图
- §6.2 抽样检验
- §6.3 可靠性
- *第七章 一些有实用价值的多元统计分析方法
- §7.1 判别分析
- §7.2 主成分分析
- §7.3 聚类分析
- §7.4 因子分析
- §7.5 典型相关分析
- *第八章 时间序列分析
- §8.1 时间序列概述
- §8.2 一些常用的时间序列模型
- §8.3 建模和模型的拟合检验
- §8.4 最小线性方差预报和递推预报
- §8.5 加法模型与乘法模型的预报方法
- *第九章 统计软件SAS简介
- *附加习题
- 习题答案
- 上海交通大学硕士研究生数理统计试题
- 试题解答
- 阅读材料一 求MLE的间接方法
- 阅读材料二 区间估计与假设检验的关系
- 阅读材料三 样本容量的确定方法
- 阅读材料四 回归模型的拟合优度检验
- 阅读材料五 六西格玛(6σ)管理
- 附表一 标准正态分布函数值表
- 附表二 t分布上侧分位数值表
- 附表三 χ2分布上侧分位数值表
- 附表四 F分布上侧分位数值表
- 附表五 两样本秩和检验临界值表
- 附表六 一些常用的正交表
- 名词索引
- 参考书目
