統(tǒng)計學(xué)

內(nèi)容概要

　　《統(tǒng)計學(xué)》是一本統(tǒng)計學(xué)教材，與眾多統(tǒng)計學(xué)教材不同的是，本教材從簡單的理論出發(fā)，逐步深入，同時配有大量的專欄、案例，形式新穎，嚴謹中不失活潑，能夠提高學(xué)生的閱讀興趣。本書每章末都有大量的練習(xí)題，練習(xí)題分節(jié)設(shè)置，有利于學(xué)生即學(xué)即練，及時掌握和復(fù)習(xí)相關(guān)知識，本書書末設(shè)置了樂考卡和上機卡，樂考卡有利于學(xué)生在學(xué)完全書后梳理全書章節(jié)要點，上機卡有利于學(xué)生上機操作，為學(xué)生上機操作提供了指導(dǎo)。
　　《統(tǒng)計學(xué)》適合統(tǒng)計專業(yè)及其他相關(guān)專業(yè)本科生、高職生閱讀，也可用做相關(guān)專業(yè)人士的參考用書。

作者簡介

作者：（美國）羅伯特 R.強森（Robert R.Johnson） （美國）帕特里西亞 J.庫比（Patricia J.Kuby） 譯者：夏國風(fēng) 姜愛萍 等

書籍目錄

致 讀 者
譯 者 序
教學(xué)建議
第1章　統(tǒng)計學(xué)
　1.1　什么是統(tǒng)計學(xué)
　1.2　可測量性和變異性
　1.3　數(shù)據(jù)收集
　1.4　概率和統(tǒng)計學(xué)比較
　1.5　統(tǒng)計學(xué)和科學(xué)技術(shù)
第2章　描述分析和單變量數(shù)據(jù)的展示
　2.1　圖形、排列圖和莖葉圖
　2.2　頻數(shù)分布和直方圖
　2.3　中心趨勢度量
　2.4　離散程度的度量
　2.5　位置測度
　2.6　對標準差的解釋和理解
　2.7　統(tǒng)計陷阱
第3章　描述分析和雙變量數(shù)據(jù)的展示
　3.1　雙變量數(shù)據(jù)
　.3.2　線性相關(guān)
　3.3　線性回歸
第4章　概率
　4.1　事件的概率
　4.2　事件的條件概率
　4.3　概率運算法則
　4.4　互斥事件
　4.5　獨立事件
　4.6　互斥事件和獨立事件有聯(lián)系嗎
第5章　概率分布（離散變量）
　5.1　隨機變量
　5.2　離散隨機變量的概率分布
　5.3　離散概率分布的均值和方差
　5.4　二項概率分布
　5.5　二項分布的均值和標準差
第6章　正態(tài)概率分布
　6.1　正態(tài)分布
　6.2　標準正態(tài)分布
　6.3　正態(tài)分布的應(yīng)用
　6.4　符號
　6.5　二項分布的正態(tài)近似
第7章　樣本間變異
　7.1　抽樣分布
　7.2　樣本均值的抽樣分布
　7.3　樣本均值抽樣分布的應(yīng)用
第8章　統(tǒng)計推斷概述
　8.1　估計的性質(zhì)
　8.2　均值 μ的估計（σ已知）
　8.3　假設(shè)檢驗的性質(zhì)
　8.4　均值 μ的假設(shè)檢驗 （σ已知）：p值法
　8.5　均值 μ的假設(shè)檢驗 （σ已知）：臨界值法
第9章　單總體的推斷
　9.1　均值μ的推斷（σ未知）
　9.2　二項成功概率的推斷
　9.3　關(guān)于方差和標準差的推斷
第10章　雙總體的推斷
　10.1　相關(guān)樣本和獨立樣本
　10.2　兩個相關(guān)樣本均值差異的推斷
　10.3　兩個獨立樣本均值差異的推斷
　10.4　兩個獨立樣本總體比例差異 的推斷
　10.5　兩個獨立樣本方差比的推斷
第11章　卡方的應(yīng)用
　11.1　卡方統(tǒng)計量
　11.2　多項試驗的推論
　11.3　列聯(lián)表的推論
第12章　方差分析
　12.1　方差分析簡介
　12.2　方差分析方法的邏輯
　12.3　單因子方差分析的應(yīng)用
第13章　線性相關(guān)和回歸分析
　13.1　線性相關(guān)分析
　13.2　線性相關(guān)系數(shù)的推論
　13.3　線性回歸分析
　13.4　回歸直線斜率的推論
　13.5　回歸的置信區(qū)間
　13.6　理解相關(guān)和回歸之間的關(guān)系
第14章　非參數(shù)統(tǒng)計的要素
　14.1　非參數(shù)統(tǒng)計
　14.2　統(tǒng)計檢驗的比較
　14.3　符號檢驗
　14.4　曼-惠特尼u檢驗
　14.5　游程檢驗
　14.6　秩相關(guān)
附錄a

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：1.1.2 統(tǒng)計學(xué)的用處統(tǒng)計學(xué)的使用不受任何限制。我們可以找到統(tǒng)計學(xué)扮演整個角色的領(lǐng)域，但要想出完全不用統(tǒng)計學(xué)的領(lǐng)域卻難得多。下面我們給出幾個應(yīng)用實例。·教育學(xué)頻繁地使用描述統(tǒng)計來說明考試結(jié)果?！ぴ诳茖W(xué)領(lǐng)域，研究人員必須收集和分析實驗數(shù)據(jù)?！ふS時都在收集各種統(tǒng)計數(shù)據(jù)。實際上，美國政府可能是全世界最大的數(shù)據(jù)收集者。仔細研究統(tǒng)計結(jié)果并得出適當?shù)慕Y(jié)論是統(tǒng)計分析過程一個非常重要的環(huán)節(jié)。這些結(jié)論必須被精確地傳遞給讀者，如果不把結(jié)果奉獻出來與他人分享，研究就沒有任何意義。我們的生活中到處都有統(tǒng)計報道：報紙、雜志、收音機和電視，所以，我們能夠看到或聽到各種新的研究成果，特別是與健康有關(guān)的很多研究成果。1.1.3 統(tǒng)計語言要繼續(xù)深入學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)，我們就要了解它的術(shù)語。除描述統(tǒng)計和推斷統(tǒng)計外，統(tǒng)計學(xué)還包括其他需要被定義和解釋的術(shù)語?？傮w就是其中一個最基本的概念。總體（population）是樣本收集者感興趣的所有個人或物體的集合。我們必須認真定義感興趣的總體，只有在確定了每個個體以后，才能充分定義總體?！霸诿绹线^大學(xué)的所有學(xué)生”就是一個被明確定義的總體。一般情況下，我們常把總體看做是人的集合。但是，動物、植物、制成品等的集合也都可以構(gòu)成統(tǒng)計總體。例如，所有的加州紅杉樹就是一個總體。

編輯推薦

《統(tǒng)計學(xué)》：教材一定是枯燥、乏味、刻板、不可閱讀的嗎？讀完此書，也許你會改變此想法。歷時多年，在對美國幾百所大學(xué)師生、幾十門專業(yè)教學(xué)需求進行調(diào)研的基礎(chǔ)上，世界著名教育出版集團圣智學(xué)習(xí)出版公司推出了4LTRPress（中文名“樂讀”）系列教材。該系列一改往日教材的厚重繁復(fù)，充分考慮新時代學(xué)生的學(xué)習(xí)和閱讀需求。以其內(nèi)容全面、言簡意賅、圖文并茂、裝幀精美、考學(xué)兼顧等主要特征，被奉為快樂閱讀的教材榜樣。一經(jīng)推出即獲得巨大成功。受到廣大師生的熱捧。迅速成為教材市場的領(lǐng)先者。時至今日，全世界超過1500所大學(xué)、100萬學(xué)生曾經(jīng)或正在使用該系列教材。2010年，在各方的努力下，“樂讀”系列翻譯版得以在中國正式出版。我們相信它必將成為中國教師樂教、學(xué)生樂學(xué)的“樂讀”教材。

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