工程数学——新编统计学教程
作者: 同济大学数学系
出版时间:2008-05-23
出版社:高等教育出版社
- 高等教育出版社
- 9787040239003
- 1版
- 27314
- 46243978-7
- 平装
- 异16开
- 2008-05-23
- 320
- 185
- 理学
- 数学
- TB11
- 工学、理学
- 本科
本教程以统计为主线,在体例上作了较大改变,围绕处理统计问题的阶段展开课程内容的陈述。概率只是作为统计基础理论知识的“角色”,其所占教学学时大为下降,使得本课程能有足够的时间向学生展开主要的统计方法,并通过练习熟悉和运用。
本书介绍了统计学的基本概念、原理和方法,强调直观性,突出统计思想的阐述。全书由数据的整理和描述、抽样推断和抽样分布、参数点估计、区间估计、假设检验等内容组成,可供工科、理科非数学专业本科生以及MBA、工程硕士作为教材使用。
第一章 概述
§ 1.1 引言
1.1.1 什么是统计
1.1.2 统计方法的特点
§ 1.2 随机现象及其统计规律性
1.2.1 随机试验和随机现象
1.2.2 随机性和规律性
§ 1.3 统计学中的基本概念
1.3.1 概率——不确定性的度量
1.3.2 变量
1.3.3 总体和样本
§ 1.4 常用统计软件简介
1.4.1 计算机应用的意义
1.4.2 常用统计软件简介
1.4.3 本教材使用的统计软件——excel介绍
§ 1.5 excel在本章中的应用
1.5.1 excel基本用法介绍
1.5.2 excel中的函数和宏
习题1
第二章 数据的描述
§ 2.1 引言
§ 2.2 简单随机抽样
§ 2.3 数据的简单整理
2.3.1 统计量
2.3.2 统计图形
§ 2.4 数据的概括
2.4.1 刻画数据中心位置的数字特征
2.4.2 刻画数据分散度的数字特征
2.4.3 一些数字特征的基本性质
2.4.4 分位点和盒形图
§ 2.5 excel在本章中的应用
2.5.1 随机数发生器宏
2.5.2 直方图宏
2.5.3 盒形图
习题2
第三章 概率的规则
§ 3.1 事件的关系和运算
3.1.1 样本空间
3.1.2 事件的关系
3.1.3 事件的运算
§ 3.2 得到概率的方法
3.2.1 相对频率方法
3.2.2 古典概型的概率计算
§ 3.3 概率的性质
§ 3.4 条件概率与bayes公式
3.4.1 条件概率
3.4.2 乘法规则
3.4.3 独立性
3.4.4 bayes公式
习题3
第四章 随机变量及其分布
§ 4.1 离散型随机变量及其分布
4.1.1 离散型随机变量的分布律
4.1.2 常用离散型分布
§ 4.2 随机变量的分布函数
§ 4.3 连续型随机变量及其分布
4.3.1 连续型随机变量的概率密度函数
4.3.2 常用的连续型随机变量
§ 4.4 多维随机变量的概念
§ 4.5 随机变量的数字特征
4.5.1 数学期望
4.5.2 方差
4.5.3 协方差和相关系数
§ 4.6 独立随机变量和的收敛性
4.6.1 切比雪夫不等式
4.6.2 独立随机变量和的收敛性
4.6.3 中心极限定理
§ 4.7 excel 在本章中的应用
4.7.1 离散型随机变量分布律计算
4.7.2 连续型随机变量分布函数计算
习题4
第五章 统计估计
§ 5.1 抽样分布
5.1.1 x2分布
5.1.2 t分布
5.1.3 f分布
§ 5.2 正态总体下的抽样分布
§ 5.3 点估计方法
5.3.1 矩法
5.3.2 极大似然法
§ 5.4 置信区间
5.4.1 一个正态总体的情形
*5.4.2 两个正态总体的情形
§ 5.5 excel在本章中的应用
5.5.1 统计三大分布计算
5.5.2 单正态总体置信区间计算
5.5.3 双正态总体置信区间计算
习题5
第六章 假设检验
§ 6.1 假设检验的基本思想
6.1.1 检验问题的提出
6.1.2 原假设和备选假设
6.1.3 否定论证与实际推断原理
6.1.4 p值
6.1.5 统计显著性
6.1.6 两类错误概率
§ 6.2 单正态总体的显著性检验
6.2.1 显著性水平检验法
6.2.2 检验的一般步骤
6.2.3 单正态总体均值检验
6.2.4 单正态总体方差检验
§ 6.3 双正态总体的检验
6.3.1 方差已知时对均值差的检验(z检验)
6.3.2 方差未知但相等时对均值差的检验(t检验)
*6.3.3 方差未知时对均值差的检验(可分离方差检验)
*6.3.4 等方差和均值差的检验
§ 6.4 非正态总体的检验
6.4.1 大样本检验
*6.4.2 指数分布的参数检验
*§ 6.5 x2 拟合优度检验
6.5.1 x2拟合优度检验
6.5.2 列联表独立性检验
§ 6.6 excel 在本章中的应用
6.6.1 单样本z检验和t检验
6.6.2 双样本t检验
6.6.3 双样本等方差检验
6.6.4 x2拟合优度检验
6.6.5 列联表独立性检验
习题6
第七章 方差分析
§ 7.1 问题的提出及基本假定
§ 7.2 单因素方差分析
7.2.1 方差分析的基本思想
7.2.2 单因素方差分析
*7.2.3 多重比较
*§ 7.3 双因素方差分析
7.3.1 无交互作用的双因素方差分析
7.3.2 有交互作用的双因素方差分析
§ 7.4 excel在本章中的应用
7.4.1 单因素方差分析
7.4.2 无交互作用的双因素方差分析
7.4.3 有交互作用的双因素方差分析
习题7
第八章 回归分析和相关分析
*§ 8.1 相关分析
8.1.1 相关系数
8.1.2 相关性检验
§ 8.2 一元线性回归分析
8.2.1 基本假定
8.2.2 最小二乘回归
§ 8.3 一元线性回归的检验和置信推断
8.3.1 R2——回归模型拟合程度的指标
8.3.2 回归系数的显著性检验
8.3.3 回归系数的置信推断
*§ 8.4 预测
8.4.1 对给定x对应的y 值的预测区间
8.4.2 对给定x,y的条件平均e(y|x)的预测区间
*§ 8.5 多元线性回归
8.5.1 模型的设定
8.5.2 建模
8.5.3 模型诊断
*§ 8.6 非线性回归
§ 8.7 excel在本章中的应用
8.7.1 散点图和相关系数
8.7.2 一元线性回归
8.7.3 多元回归分析
8.7.4 非线性回归分析
习题8
附表一 泊松分布表
附表二 标准正态分布表
附表三 x2分布的分位数值表
附表四 t分布的分位数值表
附表五 f分布的分位数值表
附表六 多重比较的turkey-kramer程序标准变程qa表
习题答案
参考书目