Statistics and data analysis : from elementary to intermediate = 统计和数据分析 : 从基础到中级 /
副标题：无
作 者：Ajit C. Tamhane, Dorothy D. Dunlop原著 ; 房祥忠, 李东风, 丁卉芬改编.
分类号：
ISBN：9787040167313
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简介
this book provides a one-year calculus-based coverage of statistics and data analysis that spans from the very beginnings of the subject to intermediate level topics in mathematical statistics. we wrote this book with two main goals in mind. the first goal is to introduce the basic concepts and commonly used methods of statistics in a unified manner with sound explanations of when and how to use the methods and why they work (including mathematical derivations given in separate sections marked with asterisks). the second goal is to demonstrate diverse applications of the methods to a wide range of disciplines. .
the book is primarily intended for junior and senior level undergraduates. some of the more advanced topics in the book, especially the final chapter on the likelihood, bayesian, and decision theory methods,can form a one-semester survey course for graduate students with good mathematical backgrounds. we have used the preliminary drafts of the book for both such undergraduate and graduate courses at northwestern university. ...
目录
序言.
1 引论
1.1 统计是什么
1.2 统计的本质
1.3 本书的内容
1.4 对学生的建议
2 概率论回顾
2.1 基本思想
2.2 条件概率和独立性
2.3 随机变量及其分布
2.4 期望、方差以及分布的其他参数
2.5 随机变量的联合分布
2.6 切比雪夫不等式和弱大数定律
2.7 若干离散分布
2.8 若干连续分布
2.9 正态分布
2.10 *随机变量的变换
2.11 总结
练习
3 收集数据
.3.1 统计研究的类型
3.2 观察研究
3.3 基本抽样设计
3.4 总结
练习
4 数据的概括和探索
4.1 数据的类型
4.2 属性数据的概括
4.3 数值数据的概括
4.4 二元数据的概括
4.5 总结
练习
5 统计量的抽样分布
5.1 样本均值的抽样分布
5.2 样本方差的抽样分布
5.3 t-分布
5.4 snedecor·fisher的f-分布
5.5 *次序统计量的抽样分布
5.6 总结
练习
6 推断的基本概念
6.1 点估计
6.2 置信区间估计
6.3 假设检验
6.4 总结
练习
7 一个样本的推断
7.1 均值的推断(大样本)
7.2 均值的推断(小样本)
7.3 方差的推断
7.4 总结
练习
8 两样本推断..
8.1 独立样本和配对设计
8.2 比较两个样本的图方法
8.3 比较两个总体的均值
8.4 总结
练习
9 比例和计数数据的统计推断
9.1 匕例的统计推断
9.2 比较两个比例的统计推断
9.3 单向计数数据的统计推断
9.4 总结
练习
10 简单线性回归
10.1 简单线性回归的概率模型
10.2 拟合简单.线性回归的概率模型
10.3 简单线性回归模型的统计推断
10.4 回归诊断
10.5 总结
练习
11 多元线性回归
11.1 多元线性回归的概率模型
11.2 拟合多元线性回归的概率模型
11.3 *多元线性回归的矩阵记法
11.4 多元线性回归模型的统计推断
11.5 回归诊断
11.6 总结
练习
12 单因子试验分析
12.1 完全随机设计
12.2 多个均值的比较
12.3 总结
练习
13 多因子试验分析
13.1 具有固定正交因子的两因子试验设计
13.2 2k因子试验设计
13.3 总结
练习
14 非参数统计方法
14.1 一个总体的统计推断
14.2 两个独立总体的统计推断
14.3 多个独立总体的统计推断
14.4 总结
练习
15 似然
15.1 最大似然估计
15.2 似然比检验
15.3 总结
练习
统计表
部分练习简要答案
中英文词汇表...
1 引论
1.1 统计是什么
1.2 统计的本质
1.3 本书的内容
1.4 对学生的建议
2 概率论回顾
2.1 基本思想
2.2 条件概率和独立性
2.3 随机变量及其分布
2.4 期望、方差以及分布的其他参数
2.5 随机变量的联合分布
2.6 切比雪夫不等式和弱大数定律
2.7 若干离散分布
2.8 若干连续分布
2.9 正态分布
2.10 *随机变量的变换
2.11 总结
练习
3 收集数据
.3.1 统计研究的类型
3.2 观察研究
3.3 基本抽样设计
3.4 总结
练习
4 数据的概括和探索
4.1 数据的类型
4.2 属性数据的概括
4.3 数值数据的概括
4.4 二元数据的概括
4.5 总结
练习
5 统计量的抽样分布
5.1 样本均值的抽样分布
5.2 样本方差的抽样分布
5.3 t-分布
5.4 snedecor·fisher的f-分布
5.5 *次序统计量的抽样分布
5.6 总结
练习
6 推断的基本概念
6.1 点估计
6.2 置信区间估计
6.3 假设检验
6.4 总结
练习
7 一个样本的推断
7.1 均值的推断(大样本)
7.2 均值的推断(小样本)
7.3 方差的推断
7.4 总结
练习
8 两样本推断..
8.1 独立样本和配对设计
8.2 比较两个样本的图方法
8.3 比较两个总体的均值
8.4 总结
练习
9 比例和计数数据的统计推断
9.1 匕例的统计推断
9.2 比较两个比例的统计推断
9.3 单向计数数据的统计推断
9.4 总结
练习
10 简单线性回归
10.1 简单线性回归的概率模型
10.2 拟合简单.线性回归的概率模型
10.3 简单线性回归模型的统计推断
10.4 回归诊断
10.5 总结
练习
11 多元线性回归
11.1 多元线性回归的概率模型
11.2 拟合多元线性回归的概率模型
11.3 *多元线性回归的矩阵记法
11.4 多元线性回归模型的统计推断
11.5 回归诊断
11.6 总结
练习
12 单因子试验分析
12.1 完全随机设计
12.2 多个均值的比较
12.3 总结
练习
13 多因子试验分析
13.1 具有固定正交因子的两因子试验设计
13.2 2k因子试验设计
13.3 总结
练习
14 非参数统计方法
14.1 一个总体的统计推断
14.2 两个独立总体的统计推断
14.3 多个独立总体的统计推断
14.4 总结
练习
15 似然
15.1 最大似然估计
15.2 似然比检验
15.3 总结
练习
统计表
部分练习简要答案
中英文词汇表...
Statistics and data analysis : from elementary to intermediate = 统计和数据分析 : 从基础到中级 /
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