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工业统计学

样章
作者：
张崇岐 燕飞
定价：
27.60元
ISBN：
978-7-04-038895-4
版面字数：
320.000千字
开本：
16开
全书页数：
262页
装帧形式：
平装
重点项目：
暂无
出版时间：
2013-12-24
读者对象：
高等教育
一级分类：
数学与统计学类
二级分类：
数学与统计学类通识课
三级分类：
统计学导论

本书主要是为理工科大学“工业统计学”课程编写的教材，全书以统计学为主干内容，穿插一些概率论的基础知识，每章配以适当的练习题，内容由浅入深，便于学生更好地理解统计学的内容和加深对统计学本质的理解。

本书内容丰富，选材适当，便于教学，可作为高等学校理工科各专业的教材，也可供工程技术人员参考阅读。

  • 前辅文
  • 第1章 统计学导论
    • 1.1 什么是统计学
    • 1.2 统计学的应用
    • 习题1
  • 第2章 统计在工程中的作用
    • 2.1 工程方法和统计思想
    • 2.2 收集工程数据
    • 2.3 机械与实证模型
    • 2.4 概率和概率模型
    • 习题2
  • 第3章 数据的表示方法
    • 3.1 茎叶图
    • 3.2 频率分布和直方图
    • 3.3 箱形图
    • 3.4 时间序列图
    • 3.5 概率图
    • 习题3
  • 第4章 概率
    • 4.1 样本空间和事件
      • 4.1.1 随机试验
      • 4.1.2 样本空间
      • 4.1.3 事件
    • 4.2 概率的定义
      • 4.2.1 介绍
      • 4.2.2 概率公理化定义
    • 4.3 加法法则
    • 4.4 条件概率
    • 4.5 乘法法则和全概率法则
      • 4.5.1 乘法法则
      • 4.5.2 全概率法则
    • 4.6 独立性
    • 4.7 贝叶斯定理
    • 4.8 随机变量
    • 习题4
  • 第5章 离散随机变量及其概率分布
    • 5.1 离散随机变量
    • 5.2 概率分布列
    • 5.3 累积分布函数
    • 5.4 离散随机变量的均值和方差
    • 5.5 离散均匀分布
    • 5.6 二项分布
    • 5.7 几何分布和负二项分布
      • 5.7.1 几何分布
      • 5.7.2 负二项分布
    • 5.8 超几何分布
    • 5.9 泊松分布
    • 习题5
  • 第6章 连续随机变量及其概率分布
    • 6.1 连续随机变量
    • 6.2 概率密度函数
    • 6.3 累积分布函数
    • 6.4 连续随机变量的均值和方差
    • 6.5 连续均匀分布
    • 6.6 正态分布
    • 6.7 二项分布和泊松分布的正态近似
    • 6.8 指数分布
    • 6.9 埃尔朗分布和伽马分布
      • 6.9.1 埃尔朗分布
      • 6.9.2 伽马分布
    • 6.10 韦布尔分布
    • 6.11 对数正态分布
    • 习题6
  • 第7章 多维随机变量及其分布
    • 7.1 二维离散随机变量
      • 7.1.1 联合分布列
      • 7.1.2 边际分布列
      • 7.1.3 条件分布列
      • 7.1.4 独立性
    • 7.2 多维离散随机变量
      • 7.2.1 联合概率分布
      • 7.2.2 多项分布
    • 7.3 二维连续随机变量
      • 7.3.1 联合密度函数
      • 7.3.2 边际密度函数
      • 7.3.3 条件概率分布
      • 7.3.4 独立性
    • 7.4 多维连续随机变量
    • 7.5 协方差和相关系数
    • 7.6 二元正态分布
    • 7.7 随机变量的线性组合
    • 习题7
  • 第8章 统计量及其抽样分布
    • 8.1 总体和样本
    • 8.2 统计量及其抽样分布
      • 8.2.1 样本均值及其抽样分布
      • 8.2.2 样本方差和样本标准差
    • 习题8
  • 第9章 参数点估计
    • 9.1 点估计的一般概念
      • 9.1.1 无偏估计
      • 9.1.2 点估计的方差
      • 9.1.3 点估计的标准误差
      • 9.1.4 估计的均方误差
    • 9.2 点估计的方法
      • 9.2.1 矩法估计
      • 9.2.2 最大似然估计
      • 9.2.3 贝叶斯估计
    • 习题9
  • 第10章 单个总体参数的区间估计
    • 10.1 区间估计
    • 10.2 方差已知时，正态总体均值的置信区间
      • 10.2.1 置信区间的形成及其基本性质
      • 10.2.2 样本容量的选择
      • 10.2.3 单边置信界限
      • 10.2.4 构造置信区间的一般方法
      • 10.2.5 的大样本置信区间
    • 10.3 方差未知时，正态总体均值的置信区间
      • 10.3.1 t分布
      • 10.3.2 的置信区间
    • 10.4 正态总体方差的置信区间
    • 10.5 二项分布参数p的大样本置信区间
    • 10.6 未来观测值的预测区间
    • 10.7 正态分布的容许区间
    • 习题10
  • 第11章 单个总体参数的假设检验
    • 11.1 假设检验
      • 11.1.1 统计假设
      • 11.1.2 统计假设的检验
      • 11.1.3 单边和双边假设
      • 11.1.4 假设检验的一般步骤
    • 11.2 方差已知时，正态总体均值的检验
      • 11.2.1 均值的假设检验
      • 11.2.2 假设检验中的p值
      • 11.2.3 假设检验与置信区间的联系
      • 11.2.4 第二类错误和样本容量的选择
    • 11.3 方差未知时，正态总体均值的检验
      • 11.3.1 均值的假设检验
      • 11.3.2 t检验中的p值
    • 11.4 正态总体方差的假设检验
    • 11.5 总体比例的检验
      • 11.5.1 总体比例的大样本检验
      • 11.5.2 第二类错误和样本容量的选择
    • 11.6 拟合优度检验
    • 习题11
  • 第12章 两个总体的统计推断
    • 12.1 方差已知时，两个正态总体均值之差的推断
      • 12.1.1 方差已知时，两均值之差的假设检验
      • 12.1.2 样本容量的选择
      • 12.1.3 方差已知时,两均值之差的置信区间
    • 12.2 方差未知时，两个正态总体均值之差的推断
      • 12.2.1 方差未知时,两均值之差的假设检验
      • 12.2.2 方差未知时,两均值之差的置信区间
    • 12.3 配对t 检验
    • 12.4 两个正态总体方差的推断
      • 12.4.1 F 分布
      • 12.4.2 两方差比的假设检验
      • 12.4.3 两方差比的置信区间
    • 12.5 两个正态总体比率的推断
      • 12.5.1 H0:p1= p2的大样本检验
      • 12.5.2 p1-p2的置信区间
      • 习题12
  • 第13章 一元线性回归
    • 13.1 一元线性回归模型
    • 13.2 最小二乘估计及其性质
      • 13.2.1 参数的最小二乘估计
      • 13.2.2 最小二乘估计的性质
    • 13.3 回归方程的显著性检验
      • 13.3.1 t检验
      • 13.3.2 F检验
    • 13.4 区间估计和预测
      • 13.4.1 回归系数的置信区间
      • 13.4.2 观测值的预测区间
    • 13.5 可化为线性回归的例子
    • 习题13
  • 附录MATLAB 在统计中的应用
  • 附表1 泊松分布数值表
  • 附表2 标准正态分布函数数值表
  • 附表3 t分布分位数ta,k表
  • 附表4 X2分布分位数X2a,k表
  • 附表5 正态分布容许区间的系数k值表
  • 附表6 F分布临界值表
  • 参考文献

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