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理工科概率统计(原书第8版) 版权信息
- ISBN：711127708
- 条形码：9787111277088 ; 978-7-111-27708-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
理工科概率统计(原书第8版) 本书特色
本书特色
突出统计思想。本书中的统计方法大多是现代统计学的常用统计理论与方法，在介绍每一种统计方法前都详细叙述统计方法的思想。
注重实际应用。把抽象的统计理论与方法进行直观描述与总结，不偏重理论的推导，而是注重具体应用。
内容丰富，实用性强。书中含有大量的例子和习题，通过真实、科学的模型方案和数据使读者掌握统计方法。这些例子和习题不局限于工程领域，还包括一些社会学、经济学、生物学、物理学和计算机科学领域的应用。
要求数学知识少。只要读者掌握基本的微积分和非常简单的矩阵运算知识，就可以畅通无阻地阅读全书，并能应用所介绍的统计方法。
理工科概率统计(原书第8版) 内容简介
本书深入浅出地介绍统计理论与方法，突出统计思想，为便于读者学习和掌握所介绍的各种统计方法，列举了大量的实际数据例子。主要内容包括：概率、随机变量与概率分布、数学期望、一些离散概率分布、连续型概率分布、基本的抽样分布和数据描述、单样本和两样本的估计问题、单样本和两样本的假设检验、简单线性回归和相关、多元线性回归和一些非线性回归模型、单因子试验、析因试验、非参数统计和统计质量控制等。
本书是数理统计学的优秀入门教材，深入浅出地介绍了统计理论与方法，强调概率模型和统计方法的应用，较好地处理了理论与方法之间的关系，以大量的实际数据例子说明各种统计方法的应用，使读者更能洞悉和体会统计思维与统计方法的本质。
理工科概率统计(原书第8版) 目录
译者序
前言
第1章 统计与数据分析概述
1.1 回顾：统计推断、样本、总体和试验设计
1.2 概率的作用
1.3 抽样过程、数据的收集
1.4 位置测量值：样本平均数和中位数
1.5 波动性的度量
1.6 离散数据和连续数据
1.7 统计模型、科学考察和图像诊断
1.8 图表方法和数据描述
1.9 一般统计研究的形式：试验设计、观测研究和回顾性研究
第2章 概率
2.1 样本空间
2.2 事件
2.3 样本点计算
2.4 事件的概率
2.5 加法规则
2.6 条件概率
2.7 乘法公式
2.8 贝叶斯公式
第3章 随机变量与概率分布
3.1 随机变量的概念
3.2 离散概率分布
3.3 连续概率分布
3.4 联合概率分布
3.5 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第4章 数学期望
4.1 随机变量的均值
4.2 随机变量的方差和协方差
4.3 随机变量线性组合的均值和方差
4.4 切比雪夫定理
4.5 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第5章 一些离散概率分布
5.1 引言和目的
5.2 离散均匀分布
5.3 二项分布和多项式分布
5.4 超几何分布
5.5 负二项分布和几何分布
5.6 泊松分布和泊松过程
5.7 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第6章 连续概率分布
6.1 连续均匀分布
6.2 正态分布
6.3 正态曲线下的面积
6.4 正态分布的应用
6.5 二项式的正态近似
6.6 伽玛分布和指数分布
6.7 指数分布和伽玛分布的应用
6.8 卡方分布
6.9 对数正态分布
6.10 韦布尔分布
6.11 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第7章 随机变量的函数
7.1 引言
7.2 变量的变换
7.3 矩和矩母函数
第8章 基本的抽样分布和数据描述
8.1 随机抽样
8.2 一些重要的统计量
8.3 数据显示和图形法
8.4 抽样分布
8.5 均值的抽样分布
第9章 单样本和两样本的估计问题
第10章 单样本和两样本的假设检验
第11章 简单线性回归和相关性
第12章 多元线性回归和一些非线性回归模型
第13章 单因子试验的一般性介绍
第14章 析因试验（两个或多个因子）
第15章 2析因试验与分式试验
第16章 非参数统计
第17章 统计质量控制
第18章 贝叶斯统计
附录a 统计表及证明
附录b 奇数习题答案
参考文献
前言
第1章 统计与数据分析概述
1.1 回顾：统计推断、样本、总体和试验设计
1.2 概率的作用
1.3 抽样过程、数据的收集
1.4 位置测量值：样本平均数和中位数
1.5 波动性的度量
1.6 离散数据和连续数据
1.7 统计模型、科学考察和图像诊断
1.8 图表方法和数据描述
1.9 一般统计研究的形式：试验设计、观测研究和回顾性研究
第2章 概率
2.1 样本空间
2.2 事件
2.3 样本点计算
2.4 事件的概率
2.5 加法规则
2.6 条件概率
2.7 乘法公式
2.8 贝叶斯公式
第3章 随机变量与概率分布
3.1 随机变量的概念
3.2 离散概率分布
3.3 连续概率分布
3.4 联合概率分布
3.5 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第4章 数学期望
4.1 随机变量的均值
4.2 随机变量的方差和协方差
4.3 随机变量线性组合的均值和方差
4.4 切比雪夫定理
4.5 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第5章 一些离散概率分布
5.1 引言和目的
5.2 离散均匀分布
5.3 二项分布和多项式分布
5.4 超几何分布
5.5 负二项分布和几何分布
5.6 泊松分布和泊松过程
5.7 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第6章 连续概率分布
6.1 连续均匀分布
6.2 正态分布
6.3 正态曲线下的面积
6.4 正态分布的应用
6.5 二项式的正态近似
6.6 伽玛分布和指数分布
6.7 指数分布和伽玛分布的应用
6.8 卡方分布
6.9 对数正态分布
6.10 韦布尔分布
6.11 可能的误解和风险及其与其他章节的关系
第7章 随机变量的函数
7.1 引言
7.2 变量的变换
7.3 矩和矩母函数
第8章 基本的抽样分布和数据描述
8.1 随机抽样
8.2 一些重要的统计量
8.3 数据显示和图形法
8.4 抽样分布
8.5 均值的抽样分布
第9章 单样本和两样本的估计问题
第10章 单样本和两样本的假设检验
第11章 简单线性回归和相关性
第12章 多元线性回归和一些非线性回归模型
第13章 单因子试验的一般性介绍
第14章 析因试验（两个或多个因子）
第15章 2析因试验与分式试验
第16章 非参数统计
第17章 统计质量控制
第18章 贝叶斯统计
附录a 统计表及证明
附录b 奇数习题答案
参考文献
展开全部
理工科概率统计(原书第8版) 节选
本书特色
突出统计思想。本书中的统计方法大多是现代统计学的常用统计理论与方法,在介绍每一种统计方法前都详细叙述统计方法的思想。
注重实际应用。把抽象的统计理论与方法进行直观描述与总结,不偏重理论的推导,而是注重具体应用。
内容丰富,实用性强。书中含有大量的例子和习题,通过真实、科学的模型方案和数据使读者掌握统计方法。这些例子和习题不局限于工程领域,还包括一些社会学、经济学、生物学、物理学和计算机科学领域的应用。
要求数学知识少。只要读者掌握基本的微积分和非常简单的矩阵运算知识,就可以畅通无阻地阅读全书,并能应用所介绍的统计方法。
理工科概率统计(原书第8版) 作者简介
Raymond H. Myers 弗吉尼亚科技大学统计学名誉教授，主要研究领域为线性模型、试验设计和响应曲面方法。他曾获得多项教学成果奖，并于1974年被推选为美国标准协会（ASA）会员，1985年被教育发展和支持委员会评为弗吉尼亚州“年度教授”，1999年被美国质量协会授予Shewhart奖章 。
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