统计学方法与数据分析pdf格式免费版

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统计学方法与数据分析内容简介

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。

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

第三章数据的描述

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

10.9小结

重要公式

补充练习

第六部分数据分析:回归方法和模型的建立

第十一章线性回归和相关

11.1引言和案例

11.2估计模型中的参数

11.3回归参数的推断

11.4利用同归预测新的y值

11.5线性回归中拟合不足的考察

11.6逆回归问题(校准)

11.7相关

11.8小结

重要公式

补充练习

第十二章多元回归与一般线性模型

12.1引言和案例

12.2一般线性模型

12.3估计多元回归系数

12.4多元回归中的推断

12.5回归系数子集的检验

12.6用多元回归进行的预测

12.7比较几条回归线的斜率

12.8Logistic回归

12.9多元回归的一些理论结果(任选)

12.10小结

重要公式

补充练习

第十三章多元回归续论

13.1引言和案例

13.2变量的挑选(第一步)

I3.3模型形式的确定(第二步)

13.4模型假设的检查(第三步)

13.5小结

重要公式

补充练习

第七部分试验设计与方差分析

第十四章试验和研究的设计概念

14.1引言

14.2研究的类型

14.3设计的试验:术语

14.4控制试验误差

14.5试验单元对处理的随机化

14.6确定重复试验的次数

14.7小结

第十五章标准设计的方差分析

15.1引言和案例

15.2单因子的完全随机化设计

15.3随机化完全区组设计

15.4拉丁方设计

15.5完全随机化设计中的因子处理结构

15.6随机化完全区组设计中的因子处理结构

15.7处理差异的估计和处理均值的比较

15.8小结

重要公式

补充练习

第十六章协方差分析

16.1引言和案例

16.2具有一个协变量的完全随机化设计

16.3外推问题

16.4多维协变量和更复杂的设计

16.5小结

补充练习

第十七章一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析17.1引言和案例

17.2具有随机处理效应的单因子试验:随机效应模型17.3随机效应模型的扩充

17.4混合效应模型

17.5计算期望均方的规则

17.6套抽样和裂区设计

17.7小结

补充练习

第十八章重复测量与交叉设计

18.1引言和案例

18.2有重复观测的单因子试验

18.3一个因子有重复观测的两因子试验

18.4交叉设计

18.5小结

补充练习

第十九章一些非平衡设计的方差分析

19.1引言和案例

19.2有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计

19.3有缺失数据的拉丁方设计

19.4平衡不完全区组(BIB)设计

19.5小结

重要公式

补充练习

第二十章分析结果的传达和备案

20.1引言

20.2做好传达沟通工作所面临的困难

20.3传达的障碍:图形的歪曲

20.4传达的障碍:有偏抽样

20.5传达的障碍:样本容量

20.6为统计分析准备数据

20.7统计分析的指导原则和报告

20.8文档和结果的保存

20.9小结

补充练习

附录统计表

参考文献

索引

译后记

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