統(tǒng)計學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析引論pdf是由小編為大家整理的上下冊電子書籍。分為上下冊兩個版本，可以教會大家快速學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)和數(shù)據(jù)分析方法。并且附帶了課后習(xí)題和詳細的習(xí)題答案！歡迎讀者朋友們來綠色資源網(wǎng)下載使用！

統(tǒng)計學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析引論上下冊電子圖書介紹

本書據(jù)Duxbury Press第5版譯出。內(nèi)容分為8個部分，共20章，分上下兩冊。各章均有大量習(xí)題。作者使用實例來引入主題，并把統(tǒng)計概念和實際問題聯(lián)系在一起進行講解，介紹了統(tǒng)計數(shù)據(jù)的收集和分析過程，討論了如何解釋數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，并專門講述了如何寫數(shù)據(jù)分析報告。

統(tǒng)計學(xué)方法與數(shù)據(jù)分析引論目錄介紹

序言

第一部分 引論

第一章 什么是統(tǒng)計

1.1 引言

1.2 為什么學(xué)習(xí)統(tǒng)計

1.3 當前統(tǒng)計的一些應(yīng)用

1.4 統(tǒng)計學(xué)家做什么

1.5 質(zhì)量和工序改進

1.6 學(xué)生注意

1.7 小結(jié)

補充練習(xí)

第二部分 收集數(shù)據(jù)

第二章 利用調(diào)查和科學(xué)研究來收集數(shù)據(jù)-

2.1 引言

2.2 調(diào)查

2.3 科學(xué)研究

2.4 觀察研究

2.5 數(shù)據(jù)整理：為概括和分析準備數(shù)據(jù)

2.6 小結(jié)

第三部分 概括數(shù)據(jù)

第三章 數(shù)據(jù)的描述

3.1 引言

3.2 計算器。計算機及軟件系統(tǒng)

3.3 單個變量數(shù)據(jù)的描述：圖表法

3.4 單個變量數(shù)據(jù)的描述：中心趨勢的度量

3.5 單個變雖數(shù)據(jù)的描述：變異性度量

3.6 盒形圖

3.7 多變量數(shù)據(jù)的概括

3.8 小結(jié)

重要公式

補充練習(xí)

第四部分 工具和概念

第四章 概率和概率分布

4.1 如何應(yīng)用概率進行推斷

4.2 確定一個事件的概率

4.3 基本的事件關(guān)系和概率法則

4.4 條件概率和獨立性

4.5 Bayes公式

4.6 離散變最和連續(xù)變量

4.7 離散隨機變量的概率分布

4.8 一個常用的離散隨機變量：二項分布

4.9 連續(xù)隨機變量的概率分布

4.1 0一個常用的連續(xù)隨機變量：正態(tài)分布

4.1 1隨機抽樣

4.1 2抽樣分布

4.1 3二項分布的正態(tài)逼近

4.1 4minitab指令

4.1 5小結(jié)

重要公式

補充練習(xí)

第五部分 數(shù)據(jù)分析：中心值方差和比例

第五章 關(guān)于總體中心值的推斷

5.1 引言和案例

5.2 μ的估計

5.3 估計μ時樣本容量的選取

5.4 關(guān)于μ的統(tǒng)計檢驗

5.5 對于進行檢驗時樣本容量的選取

5.6 統(tǒng)計檢驗的顯著性水十

5.7 正態(tài)總體均值p的統(tǒng)計推斷。未知

5.8 關(guān)于中位數(shù)的推斷

5.9 小結(jié)

重要公式

補充練習(xí)

第六章 兩總體中心值的比較

6.1 引言和案例

6.2 關(guān)于μ1-μ2的推斷：獨立樣本

6.3 非參數(shù)推斷方法：Wilcoxon秩和檢驗

6.4 關(guān)于μ1-μ2的推斷：成對數(shù)據(jù)

6.5 非參數(shù)推斷方法：Wilcoxon符號秩檢驗

6.6 惟斷μ1-μ2時樣本容量的選取

6.7 小結(jié)

重要公式

補充練習(xí)

第七章 關(guān)于總體方差的推斷

7.1 引言和案例

7.2 單個總體方差的估計和檢驗

7.3 比較兩個總體方差時的估計和檢驗

7.4 比較多個總體方差時的檢驗

7.5 小結(jié)

重要公式

補充練習(xí)

第八章 兩個以上總體的中心值的推斷

8.1 引言和案例

8.2 兩個以上總體均值的統(tǒng)計檢驗：方差分析

8.3 完全隨機化設(shè)計中觀測值的模型

8.4 方差分析條件的檢查

8.5 其他的分析方法：數(shù)據(jù)變換

8.6 另一種非參數(shù)方法：Kruskal-Wallis檢驗

8.7 小結(jié)

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