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《概率与统计 理工类 第9版》_罗纳德·沃波尔(RONALD E.WALPOLE),雷蒙德·迈尔斯(RAYMOND H.MYERS),沙伦·迈尔斯(SHAR

【书名】:《概率与统计 理工类 第9版》
【作者】:罗纳德·沃波尔(RONALD E.WALPOLE),雷蒙德·迈尔斯(RAYMOND H.MYERS),沙伦·迈尔斯(SHARON L.MYERS),叶可英著;袁东学,龙少波译;贾俊平主审
【出版社】:北京:中国人民大学出版社
【时间】:2016
【页数】:495
【ISBN】:7300233437
【SS码】:14071155

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内容简介

第1章 统计与数据分析导言

1.1 概述:统计推断、样本、总体及概率的作用

1.2 抽样过程与数据采集

1.3 位置测度:样本均值和中位数

1.4 变异的测度

1.5 离散型和连续型数据

1.6 统计建模、科学检验以及图形诊断

1.7 统计研究的一般类型:设计性试验、观测性研究以及回溯性研究

第2章 概 率

2.1 样本空间

2.2 事件

2.3 样本点计数

2.4 事件的概率

2.5 加法法则

2.6 条件概率、独立性及乘积法则

2.7 贝叶斯准则

2.8 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第3章 随机变量和概率分布

3.1 随机变量的概念

3.2 离散型概率分布

3.3 连续型概率分布

3.4 联合概率分布

3.5 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第4章 数学期望

4.1 随机变量的均值

4.2 随机变量的方差和协方差

4.3 随机变量的线性组合的均值和方差

4.4 切贝雪夫定理

4.5 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第5章 几个离散型概率分布

5.1 引言与动机

5.2 二项分布和多项式分布

5.3 超几何分布

5.4 负二项分布和几何分布

5.5 泊松分布和泊松过程

5.6 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第6章 几个连续型概率分布

6.1 连续型均匀分布

6.2 正态分布

6.3 正态曲线下的面积

6.4 正态分布的应用

6.5 二项分布的正态近似

6.6 伽马分布和指数分布

6.7 卡方分布

6.8 贝塔分布

6.9 对数正态分布

6.10 韦布尔分布

6.11 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第7章 基本的抽样分布和描述性数据分析

7.1 随机抽样

7.2 一些重要的统计量

7.3 抽样分布

7.4 均值的抽样分布和中心极限定理

7.5 S2的抽样分布

7.6 t分布

7.7 F分布

7.8 分位图和概率图

7.9 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第8章 单样本和两样本的估计问题

8.1 引言

8.2 统计推断

8.3 经典估计方法

8.4 单样本:均值估计

8.5 点估计的标准误

8.6 预测区间

8.7 容忍限

8.8 两样本:两个均值之差的估计

8.9 配对观测

8.10 单样本:比例的估计

8.11 两样本:两个比例之差的估计

8.12 单样本:方差估计

8.13 两样本:两个方差之比的估计

8.14 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第9章 单样本和两样本假设检验

9.1 统计假设:基本概念

9.2 统计假设的检验

9.3 利用P值在假设检验中进行决策

9.4 单样本:与单个均值相关的检验

9.5 两样本:两个均值的检验问题

9.6 均值检验问题中样本容量的选取

9.7 均值比较的图形方法

9.8 单样本:单个比例的检验

9.9 两样本:两个比例的检验问题

9.10 方差的单样本和两样本检验问题

9.11 拟合优度检验

9.12 独立性检验(分类数据)

9.13 齐性检验

9.14 两样本的案例研究

9.15 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第10章 简单线性回归和相关性

10.1 线性回归简介

10.2 简单线性回归模型

10.3 最小二乘和拟合模型

10.4 最小二乘估计的性质

10.5 回归系数的推断

10.6 预测

10.7 对回归模型的选取

10.8 方差分析

10.9 回归问题中线性性的检验:具有重复观测的数据

10.10 数据的图形和变换

10.11 简单线性回归的案例研究

10.12 相关性

10.13 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第11章 多元线性回归和一些非线性回归模型

11.1 引言

11.2 系数的估计

11.3 矩阵形式的线性回归模型

11.4 最小二乘估计量的性质

11.5 多元线性回归中的推断

11.6 通过假设检验来选取拟合模型

11.7 分类变量或示性变量

11.8 模型选择的序贯方法

11.9 残差问题及违背假设的情况(模型检验)

11.10 交叉验证、Cp以及模型选择的其他准则

11.11 非理想条件下特殊的非线性模型

11.12 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第12章 单因子试验:一般性问题

12.1 方差分析技术

12.2 试验设计策略

12.3 单边方差分析:完全随机化设计

12.4 方差齐性检验

12.5 自由度为1的对照

12.6 多重比较

12.7 对区组中的处理进行比较的问题

12.8 完全随机区组化设计

12.9 图形方法与模型诊断

12.10 方差分析中的数据变换

12.11 随机效应模型

12.12 案例研究

12.13 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第13章 因子试验(两因子或多因子)

13.1 引言

13.2 两因子试验中的交互效应

13.3 两因子方差分析

13.4 三因子试验

13.5 随机效应和混合效应模型的因子试验

13.6 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第14章 2k因子试验和部分因子试验

14.1 引言

14.2 2k因子试验:效应的估计和方差分析

14.3 无重复2k因子试验

14.4 回归中的因子试验

14.5 正交设计

14.6 部分因子试验

14.7 对部分因子试验的分析

14.8 高阶部分因子试验和筛选设计

14.9 以8,16,32个设计点构造解析度为Ⅲ和Ⅳ的设计

14.10 解析度为Ⅲ的其他两水平设计;Plackett-Burman设计

14.11 稳健参数设计

14.12 可能的错误观点及危害;与其他章节的联系

第15章 非参数统计

15.1 非参数检验

15.2 符号秩检验

15.3 Wilcoxon秩和检验

15.4 Kruskal-Wallis检验

15.5 游程检验

15.6 容忍限

15.7 秩相关系数

第16章 统计质量控制

16.1 引言

16.2 控制限的性质

16.3 控制图的用途

16.4 变量型控制图

16.5 属性控制图

16.6 累积和控制图

参考文献


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