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第1章 绪论1

1.1 统计学：数据的科学1

1.2 统计学的基本要素1

1.3 数据类型4

1.4 统计学在批判性思考中的作用5

1.5 本书介绍的统计方法导引6

第2章 描述性统计9

2.1 描述定性数据的图形法和数值法9

2.2 描述定量数据的图形法13

2.3 描述定量数据的数值法20

2.4 中心趋势的度量20

2.5 变异性的度量24

2.6 相对位置的度量28

2.7 检测异常值的方法31

2.8 描述性统计歪曲事实真相34

第3章 概率46

3.1 概率在统计学中的作用46

3.2 事件、样本空间和概率46

3.3 复合事件54

3.4 补事件57

3.5 条件概率60

3.6 并和交的概率法则63

3.7 贝叶斯法则71

3.8 计数法则73

3.9 概率和统计的示例82

3.10 随机抽样83

第4章 离散随机变量94

4.1 离散随机变量的定义94

4.2 离散随机变量的概率分布94

4.3 随机变量的期望值98

4.4 一些有用的期望值定理101

4.5 伯努利试验103

4.6 二项概率分布104

4.7 多项概率分布109

4.8 负二项概率分布和几何概率分布114

4.9 超几何概率分布117

4.10 泊松概率分布121

4.11 矩和矩母函数126

第5章 连续随机变量136

5.1 连续随机变量136

5.2 连续随机变量的密度函数137

5.3 连续随机变量的期望值139

5.4 均匀概率分布143

5.5 正态概率分布145

5.6 判定正态性的描述性方法149

5.7 Γ型概率分布153

5.8 威布尔概率分布157

5.9 β型概率分布159

5.10 矩和矩母函数162

第6章 二元概率分布及抽样分布170

6.1 二元离散随机变量的概率分布170

6.2 二元连续随机变量的概率分布174

6.3 两个随机变量的函数的期望值177

6.4 独立性178

6.5 两个随机变量的协方差和相关性180

6.6 随机变量函数的概率分布和期望值182

6.7 抽样分布189

6.8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布189

6.9 均值与和的抽样分布191

6.10 二项分布的正态逼近196

6.11 与正态分布有关的抽样分布199

第7章 用置信区间估计210

7.1 点估计及其性质210

7.2 求点估计：经典估计方法213

7.3 求区间估计：枢轴法219

7.4 总体均值的估计224

7.5 两个总体均值差的估计：独立样本229

7.6 两个总体均值差的估计：配对234

7.7 总体比率的估计239

7.8 两个总体比率差的估计241

7.9 总体方差的估计244

7.10 两个总体方差比的估计246

7.11 选择样本容量250

7.12 其他区间估计方法：自助法和贝叶斯法253

第8章 假设检验266

8.1 假设统计检验与置信区间的关系266

8.2 统计检验的要素与性质266

8.3 求检验统计量：经典方法270

8.4 选择原假设和备择假设274

8.5 检验总体均值275

8.6 检验的观测显著性水平280

8.7 检验两个总体均值的差：独立样本283

8.8 检验两个总体均值的差：配对288

8.9 检验总体比率293

8.10 检验两个总体比率的差295

8.11 检验总体方差298

8.12 检验两个总体方差的比301

8.13 其他检验方法：自助法和贝叶斯法304

第9章 分类数据分析318

9.1 分类数据和多项概率318

9.2 估计单向表中的类型概率318

9.3 检验单向表中的类型概率322

9.4 关于双向表（列联表）中类型概率的推断324

9.5 固定边缘和的列联表331

9.6 列联表分析中独立性的精确检验335

第10章 简单线性回归350

10.1 回归模型350

10.2 模型假定350

10.3 估计β0和β1：最小二乘法352

10.4 最小二乘估计的性质361

10.5 σ2的估计量363

10.6 评价模型的效用：进行关于斜率β1的推断366

10.7 相关系数370

10.8 决定系数373

10.9 利用模型估计和预测377

10.10 一个完整的例子383

10.11 简单线性回归步骤的小结385

第11章 多重回归分析396

11.1 多重回归模型的一般形式396

11.2 模型假定397

11.3 拟合模型：最小二乘法397

11.4 用矩阵代数计算：关于单个β参数的估计和推断398

11.5 评价整体模型的恰当性404

11.6 E（y）的置信区间和未来值y的预测区间407

11.7 定量预测量的一阶模型414

11.8 定量预测量的交互作用模型423

11.9 定量预测量的二阶（二次）模型427

11.10 检查假定：残差分析433

11.11 某些陷阱：可估性、多重共线性和外推448

11.12 多重回归分析的步骤总结454

第12章 模型构建467

12.1 引言：为什么模型构建是重要的467

12.2 自变量的两种类型：定量的和定性的468

12.3 一元定量自变量模型469

12.4 二元定量自变量模型475

12.5 编码定量自变量481

12.6 一元定性自变量模型485

12.7 定量和定性自变量模型490

12.8 比较嵌套模型的检验498

12.9 外部模型确认505

12.10 逐步回归506

第13章 试验设计的原理522

13.1 引言522

13.2 试验设计术语522

13.3 控制试验中的信息523

13.4 减少噪声的设计524

13.5 增加容量设计529

13.6 选择样本容量533

13.7 随机化的重要性534

第14章 试验设计的方差分析539

14.1 引言539

14.2 方差分析中的逻辑539

14.3 单因子完全随机化设计540

14.4 随机化区组设计550

14.5 双因子析因试验560

14.6 更复杂的析因设计573

14.7 套式抽样设计580

14.8 处理均值的多重比较589

14.9 检查ANOVA假定595

第15章 非参数统计609

15.1 引言：分布自由检验609

15.2 检验单个总体的位置610

15.3 比较两个总体：独立随机样本614

15.4 比较两个总体：配对设计621

15.5 比较三个或更多总体：完全随机化设计626

15.6 比较三个或更多总体：随机化区组设计629

15.7 非参数回归633

第16章 统计过程和质量控制647

16.1 全面质量管理647

16.2 计量控制图647

16.3 均值控制图：？图651

16.4 过程变异控制图：R图659

16.5 发现控制图中的趋势：游程分析663

16.6 不合格品百分率控制图：p图664

16.7 每个个体缺陷数控制图：c图668

16.8 容许限671

16.9 能力分析674

16.10 不合格品的抽样验收679

16.11 其他抽样计划682

16.12 调优操作683

第17章 产品和系统的可靠性693

17.1 引言693

17.2 失效时间分布693

17.3 危险率694

17.4 寿命试验：删失抽样697

17.5 估计指数失效时间分布的参数697

17.6 估计威布尔失效时间分布的参数701

17.7 系统可靠性705

附录A 矩阵代数713

附录B 有用的统计表725

附录C SAS的视窗指导759

附录D MINITAB视窗指导772

附录E SPSS视窗指导787

习题简答801