序言
第一部分 引論
第一章 什麼是統計
1.1 引言
1.2 為什麼學習統計
1.3 當前統計的一些應用
1.4 統計學傢做什麼
1.5 質量和工序改進
1.6 學生注意
1.7 小結
補充練習
第二部分 收集數據
第二章 利用調查和科學研究來收集數據-
2.1 引言
2.2 調查
2.3 科學研究
2.4 觀察研究
2.5 數據整理:為概括和分析準備數據
2.6 小結
第三部分 概括數據
第三章 數據的描述
3.1 引言
3.2 計算器.計算機及軟件係統
3.3 單個變量數據的描述:圖錶法
3.4 單個變量數據的描述:中心趨勢的度量
3.5 單個變雖數據的描述:變異性度量
3.6 盒形圖
3.7 多變量數據的概括
3.8 小結
重要公式
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第四部分 工具和概念
第四章 概率和概率分布
4.1 如何應用概率進行推斷
4.2 確定一個事件的概率
4.3 基本的事件關係和概率法則
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 連續隨機變量的概率分布
4.1 0一個常用的連續隨機變量:正態分布
4.1 1隨機抽樣
4.1 2抽樣分布
4.1 3二項分布的正態逼近
4.1 4Minitab指令
4.1 5小結
重要公式
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第五部分 數據分析:中心值方差和比例
第五章 關於總體中心值的推斷
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 關於μ的統計檢驗
5.5 對於進行檢驗時樣本容量的選取
5.6 統計檢驗的顯著性水十
5.7 正態總體均值p的統計推斷.未知
5.8 關於中位數的推斷
5.9 小結
重要公式
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第六章 兩總體中心值的比較
6.1 引言和案例
6.2 關於μ1-μ2的推斷:獨立樣本
6.3 非參數推斷方法:Wilcoxon秩和檢驗
6.4 關於μ1-μ2的推斷:成對數據
6.5 非參數推斷方法:Wilcoxon符號秩檢驗
6.6 惟斷μ1-μ2時樣本容量的選取
6.7 小結
重要公式
補充練習
第七章 關於總體方差的推斷
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
重要公式
補充練習
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計檢驗:方差分析
8.3 完全隨機化設計中觀測值的模型
8.4 方差分析條件的檢查
8.5 其他的分析方法:數據變換
8.6 另一種非參數方法:Kruskal-Wallis檢驗
8.7 小結
重要公式
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第九章 多重比較
9.1 引言和案例
9.2 綫性對照
9.3 控製哪個錯誤率
9.4 Fisher(費捨爾)最小顯著差異法
9.5 Tukey的W方法
9.6 Student-Newman-Keuls方法
9.7 Dunnett方法:處理組與對照組的比較
9.8 Scheffe的S方法
9.9 小結
重要公式
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第十章 類型數據
10.1 引言和案例
10.2 總體比例π的推斷
10.3 兩總體比例之差π1-π2的推斷
10.4 多比例的推斷:卡方擬閤優度檢驗
10.5 Pokmn(泊鬆)分布-
10.6 列聯錶:獨立性檢驗和齊性檢驗
10.7 柏關程度的度量
10.8 幾率和優比
10.9 小結
重要公式
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第六部分 數據分析:迴歸方法和模型的建立
第十一章 綫性迴歸和相關
11.1 引言和案例
11.2 估計模型中的參數
11.3 迴歸參數的推斷
11.4 利用同歸預測新的y值
11.5 綫性迴歸中擬閤不足的考察
11.6 逆迴歸問題(校準)
11.7 相關
11.8 小結
重要公式
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第十二章 多元迴歸與一般綫性模型
12.1 引言和案例
12.2 一般綫性模型
12.3 估計多元迴歸係數
12.4 多元迴歸中的推斷
12.5 迴歸係數子集的檢驗
12.6 用多元迴歸進行的預測
12.7 比較幾條迴歸綫的斜率
12.8 Logistic迴歸
12.9 多元迴歸的一些理論結果(任選)
12.1 0小結
重要公式
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第十三章 多元迴歸續論
13.1 引言和案例
13.2 變量的挑選(第一步)
I3.3 模型形式的確定(第二步)
13.4 模型假設的檢查(第三步)
13.5 小結
重要公式
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第七部分 試驗設計與方差分析
第十四章 試驗和研究的設計概念
14.1 引言
14.2 研究的類型
14.3 設計的試驗:術語
14.4 控製試驗誤差
14.5 試驗單元對處理的隨機化
14.6 確定重復試驗的次數
14.7 小結
第十五章 標準設計的方差分析
15.1 引言和案例
15.2 單因子的完全隨機化設計
15.3 隨機化完全區組設計
15.4 拉丁方設計
15.5 完全隨機化設計中的因子處理結構
15.6 隨機化完全區組設計中的因子處理結構
15.7 處理差異的估計和處理均值的比較
15.8 小結
重要公式
補充練習
第十六章 協方差分析
16.1 引言和案例
16.2 具有一個協變量的完全隨機化設計
16.3 外推問題
16.4 多維協變量和更復雜的設計
16.5 小結
補充練習
第十七章 一些固定效應.隨機效應和混閤效應模型的方差分析
17.1 引言和案例
17.2 具有隨機處理效應的單因子試驗:隨機效應模型
17.3 隨機效應模型的擴充
17.4 混閤效應模型
17.5 計算期望均方的規則
17.6 套抽樣和裂區設計
17.7 小結
補充練習
第十八章 重復測量與交叉設計
18.1 引言和案例
18.2 有重復觀測的單因子試驗
18.3 一個因子有重復觀測的兩因子試驗
18.4 交叉設計
18.5 小結
補充練習
第十九章 一些非平衡設計的方差分析
19.1 引言和案例
19.2 有一個或多個缺失觀察值的隨機化區組設計
19.3 有缺失數據的拉丁方設計
19.4 平衡不完全區組(BIB)設計
19.5 小結
重要公式
補充練習
第二十章 分析結果的傳達和備案
20.1 引言
20.2 做好傳達溝通工作所麵臨的睏難
20.3 傳達的障礙:圖形的歪麯
20.4 傳達的障礙:有偏抽樣
20.5 傳達的障礙:樣本容量
20.6 為統計分析準備數據
20.7 統計分析的指導原則和報告
20.8 文檔和結果的保存
20.9 小結
補充練習
附錄統計錶
參考文獻
索引
譯後記
· · · · · · (收起)