统计学方法与数据分析（上下册）

本书内容分为八个部分。共20章，分上、下两册，每册10章。各章均有大量习题。本书给出了大量的实际例子，这些例子涉及众多的学科和实际领域，但又不过于专门，容易理解。在大部分章节中都使用实例未引入主题，并把统计概念和这些非常实际的问题联系在一起进行讲解，深入浅出，从而可以避免许多人对统计所抱有的粗浅的感性认识，即认为统计仅仅是另一门数学课程。作者把统计数据的收集与分析过程总结成"四步法"，并把"四步法"的讲解贯穿始终，利用实例逐步展开并阐明在设计调查研究或试验时所需要的统计技术和思路，然后讲解用直观、有效的"四步法"来收集并分析数据，非常利于初学者和实际工作人员抓住有关统计方法和模型的本质。书中提供了多种多样的图示，如正态概率图、盒形图、散点图、矩阵图和残差图等，通过这些图，读者可以一方面理解数据的特点和概括数据的方法，--方面进一步理解有关统计方法的基本思想和特点。作者很重视统计在解决实际问题中的作用，在全书中用许多篇幅讨论如何解释数据分析的结果，并专门用一章讲述了如何写数据分析报告。 本书适用于作为我国文科各专业的统计学引论教程。以及理工科各专业应用统计学课程的教材或教学参考书;也可作为有关方面实际工作人员的统计入门书。阅读本书不需要其他统计方面的基础，也不需要高等数学知识。 目录: 序言 第一部分引论 第一章什么是统计 1.1引言 1.2为什么学习统计 1.3当前统计的一些应用 1.4统计学家做什么 1.5质量和工序改进 1.6学生注意 1.7小结 补充练习 第二部分收集数据 第二章利用调查和科学研究来收集数据- 2.1引言 2.2调查 2.3科学研究 2.4观察研究 2.5数据整理:为概括和分析准备数据 2.6小结 第三部分概括数据 3.1引言 3.2计算器、计算机及软件系统 3.3单个变量数据的描述:图表法 3.4单个变量数据的描述:中心趋势的度量 3.5单个变虽数据的描述:变异性度量 3.6盒形图 3.7多变量数据的概括 3.8小结 重要公式 补充练习 第四部分工具和概念 第四章概率和概率分布 4.1如何应用概率进行推断 4.2确定一个事件的概率 4.3基本的事件关系和概率法则 4.4条件概率和独立性 4.5Bayes公式 4.6离散变最和连续变量 4.7离散随机变量的概率分布 4.8一个常用的离散随机变量:二项分布 4.9连续随机变量的概率分布 4.10一个常用的连续随机变量:正态分布 4.11随机抽样 4.12抽样分布 4.13二项分布的正态逼近 4.14Minitab指令 4.15小结 重要公式 补充练习 第五部分数据分析:中心值方差和比例 第五章关于总体中心值的推断 5.1引言和案例 5.2μ的估计 5.3估计μ时样本容量的选取 5.4关于μ的统计检验 5.5对于进行检验时样本容量的选取 5.6统计检验的显著性水十 5.7正态总体均值p的统计推断。未知 5.8关于中位数的推断 5.9小结 重要公式 补充练习 第六章两总体中心值的比较 6.1引言和案例 6.2关于μ1-μ2的推断:独立样本 6.3非参数推断方法:Wilcoxon秩和检验 6.4关于μ1-μ2的推断:成对数据 6.5非参数推断方法:Wilcoxon符号秩检验 6.6惟断μ1-μ2时样本容量的选取 6.7小结 重要公式 补充练习 第七章关于总体方差的推断 7.1引言和案例 7.2单个总体方差的估计和检验 7.3比较两个总体方差时的估计和检验 7.4比较多个总体方差时的检验 7.5小结 重要公式 补充练习 第八章两个以上总体的中心值的推断 8.1引言和案例 8.2两个以上总体均值的统计检验:方差分析 8.3完全随机化设计中观测值的模型 8.4方差分析条件的检查 8.5其他的分析方法:数据变换 8.6另一种非参数方法:Kruskal-Wallis检验 8.7小结 重要公式 补充练习 第九章多重比较 9.1引言和案例 9.2线性对照 9.3控制哪个错误率 9.4Fisher(费舍尔)最小显著差异法 9.5Tukey的W方法 9.6Student-Newman-Keuls方法 9.7Dunnett方法:处理组与对照组的比较 9.8Scheffe的S方法 9.9小结 重要公式 补充练习 第十章类型数据 10.1引言和案例 10.2总体比例π的推断 10.3两总体比例之差π1-π2的推断 10.4多比例的推断:卡方拟合优度检验 10.5Pokmn(泊松)分布- 10.6列联表:独立性检验和齐性检验 10.7柏关程度的度量 10.8几率和优比