應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法

前言

本書(shū)是根據(jù)編者多年來(lái)積累的研究生教學(xué)經(jīng)驗(yàn)，并參照教育部“工學(xué)碩士研究生應(yīng)用統(tǒng)計(jì)課程教學(xué)基本要求”編寫(xiě)，它可作為高等院校工學(xué)、經(jīng)濟(jì)、管理、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué)等非數(shù)學(xué)類碩士、博士研究生以及高年級(jí)本科生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析方法（或應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)）課程的教材，也可作為相關(guān)學(xué)科和工程技術(shù)人員的參考書(shū)。應(yīng)用統(tǒng)計(jì)是關(guān)于收集、整理、分析和解釋受隨機(jī)因素影響數(shù)據(jù)的科學(xué)，是一種認(rèn)識(shí)世界的方法論，其目的是探索數(shù)據(jù)內(nèi)在的數(shù)量規(guī)律性，以達(dá)到對(duì)客觀事物的科學(xué)認(rèn)識(shí)，它是現(xiàn)代應(yīng)用數(shù)學(xué)的一個(gè)重要分支。隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展以及各種統(tǒng)計(jì)軟件的開(kāi)發(fā)，應(yīng)用統(tǒng)計(jì)在各領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用，正因?yàn)槿绱?，?yīng)用統(tǒng)計(jì)課程成為高等院校非數(shù)學(xué)類碩士研究生最重要的公共基礎(chǔ)課之一，也是非數(shù)學(xué)類碩士研究生觀測(cè)現(xiàn)實(shí)世界所必備的文化修養(yǎng)。由于這門(mén)課程自身的特點(diǎn)，以及非數(shù)學(xué)類碩士研究生在本科階段所學(xué)課程的差異，我們?cè)诮滩牡木帉?xiě)過(guò)程中，力求體現(xiàn)以下幾個(gè)特點(diǎn)：1.以統(tǒng)計(jì)方法為主，著重介紹各種統(tǒng)計(jì)方法的統(tǒng)計(jì)思想、問(wèn)題的背景、應(yīng)用條件及實(shí)際意義，使學(xué)生能夠?qū)y(tǒng)計(jì)方法及其應(yīng)用有一個(gè)系統(tǒng)的、全面的了解。同時(shí)盡量避免純數(shù)學(xué)化的論證。2.在取材上，注意照顧到不同程度學(xué)生的需要，保留概率論基礎(chǔ)作為第1章，同時(shí)加入一些近年來(lái)應(yīng)用較廣的統(tǒng)計(jì)方法，如第6章非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步和第8章多元統(tǒng)計(jì)分析等。

內(nèi)容概要

本書(shū)是為高等院校非數(shù)學(xué)類碩士研究生和高年級(jí)本科生編寫(xiě)的教材，其主要內(nèi)容有：概率論基礎(chǔ)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念與抽樣分布、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、回歸分析、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步、方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)、多元統(tǒng)計(jì)分析。本書(shū)著重介紹各種統(tǒng)計(jì)方法的統(tǒng)計(jì)思想、問(wèn)題的背景、應(yīng)用條件及實(shí)際意義，使學(xué)生能夠?qū)y(tǒng)計(jì)方法及應(yīng)用有一個(gè)系統(tǒng)、全面的了解。同時(shí)我們還為本書(shū)配套開(kāi)發(fā)了相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)軟件(LLLStat)，該軟件能方便處理本書(shū)中的所有統(tǒng)計(jì)方法。書(shū)中各章均配有適量的習(xí)題，書(shū)末附有詳細(xì)解答。本書(shū)列入福州大學(xué)“211工程”研究生規(guī)劃教材。    本書(shū)可作為高等院校工科、經(jīng)濟(jì)、管理、農(nóng)學(xué)、醫(yī)學(xué)等非數(shù)學(xué)類碩士、博士研究生以及高年級(jí)本科生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析方法(或應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計(jì))課程的教材，也可作為相關(guān)學(xué)科和工程技術(shù)人員的參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

第一章　概率論基礎(chǔ)　1.1　隨機(jī)事件及其概率　　一、樣本空間與隨機(jī)事件　　二、事件的概率　　三、條件概率與乘法公式　　四、事件的獨(dú)立性　1.2　隨機(jī)變量及其分布　　一、隨機(jī)變量與分布函數(shù)　　二、多維隨機(jī)變量及其分布　　三、隨機(jī)變量函數(shù)的分布　1.3　隨機(jī)變量的數(shù)字特征　　一、數(shù)學(xué)期望　　二、方差　　三、隨機(jī)變量“標(biāo)準(zhǔn)化”及矩　　四、常見(jiàn)分布的數(shù)學(xué)期望與方差　　五、協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)　　六、多維隨機(jī)變量的數(shù)字特征　1.4　極限定理初步　　一、隨機(jī)變量序列的收斂性　　二、大數(shù)定律　　三、中心極限定理　習(xí)題一第二章　數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念與抽樣分布　2.1　數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念　　一、總體與樣本　　二、統(tǒng)計(jì)量　2.2　經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)與直方圖　　一、經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)　　二、直方圖　2.3　常用的概率分布　　一、χ2分布　　二、t分布　　三、F分布　　四、概率分布的分位點(diǎn)　2.4　抽樣分布　　一、正態(tài)總體的抽樣分布　　二、非正態(tài)總體的一些抽樣分布　習(xí)題二第三章　參數(shù)估計(jì)　3.1　點(diǎn)估計(jì)　　一、矩法　　二、極大似然估計(jì)法　　三、貝葉斯估計(jì)　3.2　估計(jì)量的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)　　一、無(wú)偏性　　二、有效性　　三、一致性　3.3　區(qū)間估計(jì)　3.4　正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)　　一、單總體的情形　　二、雙總體的情形　3.5　非正態(tài)總體參數(shù)的區(qū)間估計(jì)　　一、指數(shù)分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)　　二、0-1分布參數(shù)的區(qū)間估計(jì)　3.6　單側(cè)置信區(qū)間　習(xí)題三第四章　假設(shè)檢驗(yàn)　4.1　假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念　　一、問(wèn)題的提出　　二、假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理　　三、假設(shè)檢驗(yàn)的兩類錯(cuò)誤　　四、假設(shè)檢驗(yàn)的一般步驟　4.2　單個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　　一、單個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)　　二、單個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)　4.3　兩個(gè)正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　　一、兩個(gè)正態(tài)總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)　　二、兩個(gè)正態(tài)總體方差的假設(shè)檢驗(yàn)　4.4　非正態(tài)總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　　一、指數(shù)分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　　二、0-1分布參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)　習(xí)題四第五章　回歸分析　5.1　相關(guān)分析　　一、簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)　　二、相關(guān)系數(shù)的檢驗(yàn)　5.2　線性回歸模型　　一、回歸的由來(lái)　　二、回歸分析的基本概念　　三、線性回歸模型　5.3　最小二乘估計(jì)及其性質(zhì)　　一、最小二乘估計(jì)　　二、一元線性回歸　　三、最小二乘估計(jì)的性質(zhì)　5.4　回歸方程和回歸系數(shù)的檢驗(yàn)　　一、復(fù)相關(guān)系數(shù)　　二、回歸方程的F檢驗(yàn)　　三、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)　5.5　因變量的預(yù)測(cè)　　一、點(diǎn)預(yù)測(cè)　　二、區(qū)間預(yù)測(cè)　5.6　自變量的選擇與逐步回歸　　一、自變量選擇的準(zhǔn)則　　二、選擇最優(yōu)回歸方程　　三、逐步回歸　5.7　非線性回歸　　一、可線性化的非線性模型　　二、一般的非線性回歸模型　習(xí)題五第六章　非參數(shù)統(tǒng)計(jì)初步　6.1　非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)　　一、分布函數(shù)的擬合檢驗(yàn)　　二、列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)　　三、一致性檢驗(yàn)　　四、總體對(duì)稱中心的檢驗(yàn)　6.2　非參數(shù)回歸模型　　一、核密度估計(jì)　　二、非參數(shù)回歸模型　習(xí)題六第七章　方差分析與正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)　7.1　單因素方差分析　　一、單因素試驗(yàn)　　二、提出假設(shè)　　三、統(tǒng)計(jì)分析　　四、例題分析　7.2　雙因素方差分析　　一、有交互作用的雙因素方差分析　　二、無(wú)交互作用的雙因素方差分析　7.3　正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)　　一、正交表　　二、無(wú)交互作用的正交試驗(yàn)　　三、有交互作用的正交試驗(yàn)　習(xí)題七第八章　多元統(tǒng)計(jì)分析　8.1　多維隨機(jī)變量　　一、多維隨機(jī)變量　　二、多元正態(tài)分布　　三、抽樣與統(tǒng)計(jì)量　　四、參數(shù)估計(jì)　8.2　判別分析與聚類分析　　一、距離　　二、判別分析　　三、聚類分析　8.3　主成分分析　　一、主成分分析的原理　　二、樣本主成分的計(jì)算步驟　習(xí)題八附錄Ⅰ　常見(jiàn)分布參數(shù)、估計(jì)量及數(shù)字特征一覽表附錄Ⅱ　常用分布表　附表1　泊松分布表　附表2　標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表　附表3　t分布的上側(cè)分位點(diǎn)表　附表4　x2分布的上側(cè)分位點(diǎn)表　附表5　F分布的上側(cè)分位點(diǎn)表　附表6　相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)表　附表7　符號(hào)檢驗(yàn)表　附表8　符號(hào)秩和檢驗(yàn)表附錄Ⅲ　正交表習(xí)題解答參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：在自然界及各種社會(huì)活動(dòng)中觀察到的各種現(xiàn)象大體上可歸結(jié)為：確定性現(xiàn)象與不確定性現(xiàn)象。我們把事前可以預(yù)知結(jié)果的，在某些確定的條件滿足時(shí)，某一確定的結(jié)果必然會(huì)發(fā)生的現(xiàn)象稱為確定性現(xiàn)象。例如：在一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)大氣壓下，水加熱到100。C時(shí)一定沸騰；上拋物體必定落向地面；等等。這種現(xiàn)象由確定性數(shù)學(xué)來(lái)研究。而在不確定性現(xiàn)象中，有一類稱為隨機(jī)現(xiàn)象，即：我們把事前能夠預(yù)知所有可能結(jié)果，但在每次試驗(yàn)時(shí)不能確定哪一種結(jié)果將要出現(xiàn)的現(xiàn)象稱為偶然現(xiàn)象或隨機(jī)現(xiàn)象。例如：拋擲一枚質(zhì)地均勻的硬幣，硬幣落地后可能是正面（國(guó)徽一面）朝上，也可能是反面朝上；新生嬰兒可能是男孩，也可能是女孩；等等。這類現(xiàn)象由概率統(tǒng)計(jì)來(lái)研究。1。隨機(jī)試驗(yàn)為了研究隨機(jī)現(xiàn)象內(nèi)部隱含的規(guī)律性，必須對(duì)隨機(jī)現(xiàn)象進(jìn)行觀測(cè)或試驗(yàn)，這種觀測(cè)或試驗(yàn)統(tǒng)稱為隨機(jī)試驗(yàn)，簡(jiǎn)稱為試驗(yàn)，記為E。隨機(jī)試驗(yàn)具有如下特點(diǎn)：（1）試驗(yàn)可以在相同條件下重復(fù)進(jìn)行；（2）每一次試驗(yàn)，可能出現(xiàn)各種不同結(jié)果，總共有可能出現(xiàn)的哪幾種結(jié)果，是可以事先明確知道的。

編輯推薦

《應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法》：高等院校(非數(shù)學(xué)類)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課教材。

圖書(shū)封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法 PDF格式下載

---