统计学(原书第五版) (美)William MendenhallTerr…|192979 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] William Mendenhal 著，梁冯珍，关静 译

图书标签:

• 统计学
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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111264378

商品编码：10267169931

丛书名： 统计学精品译丛

出版时间：2009-10-01

页数：814

书[0名0]：	统计[0学0](原书[0第0]五版)|192979
图书定价：	128元
图书作者：	(美)William Mendenh[0all0];Terry Sincich
出版社：	机械工业出版社
出版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN号：	9787111264378
开本：	16开
页数：	814
版次：	5-1

作者简介

William Mendenh[0all0]，拥有北卡罗来纳州立[0大0][0学0]博士[0学0]位，曾任宾夕[0法0]尼亚州Bucknell[0大0][0学0]数[0学0]系教授，1963年至1977年担任佛罗里达[0大0][0学0]统计系主任。

内容简介

本书是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章，主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产[0品0]和系统的可靠性。此外，本书的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方[0法0]。. 本书内容丰富，很少涉及统计[0学0]理论的严格数[0学0]证明，绝[0大0]部分是与实际应用紧密联系的例子和练习，适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计[0学0]教材，也可作为相关[0领0]域研究人员的参考读物。.. 本书是统计[0学0]方面的一本经典教材，与其他同类教材相比，本书以清晰、简洁的方式介绍了统计[0学0]的基本概念，书中很少涉及统计理论的严格数[0学0]证明，而是给出了[0大0]量与实际应用紧密联系的例子和练习，这些例子涉及数、理、化、天文、地理、生物等自然科[0学0]以及几乎所有工程技术[0领0]域，有助于激发[0学0]生的[0学0]习兴趣和启发[0学0]生利用所[0学0]方[0法0]解决实际问题。此外，本书附录部分还介绍了SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的使用方[0法0]。 本书可作为理工科各专业本科生或研究生的统计[0学0]教材，也可作为工程技术[0领0]域研究人员的参考书。...

目录

译者序. 前言 [0第0]1章 绪论 1.1 统计[0学0]：数据的科[0学0] 1.2 统计[0学0]的基本要素 1.3 数据类型 1.4 统计[0学0]在批判性思考中的作用 1.5 本书介绍的统计方[0法0]导引 [0第0]2章 描述性统计 2.1 描述定性数据的图形[0法0]和数值[0法0] 2.2 描述定量数据的图形[0法0] 2.3 描述定量数据的数值[0法0] 2.4 中心趋势的度量 2.5 变异性的度量 2.6 相对位置的度量 2.7 检测异常值的方[0法0] 2.8 描述性统汁歪曲事实真相 [0第0]3章 概率 3.1 概率在统计[0学0]中的作用 3.2 事件、样本空间和概率 3.3 复合事件 3.4 补事件 3.5 条件概率 3.6 并和交的概率[0法0]则 3.7 贝叶斯[0法0]则 3.8 计数[0法0]则 3.9 概率和统计的示例 3.10 随机抽样 [0第0]4章 离散随机变量 4.1 离散随机变量的定义 4.2 离散随机变量的概率分布 4.3 随机变量的期望值 4.4 一些有用的期望值定理 4.5 伯努利试验 4.6 二项概率分布 4.7 多项概率分布 4.8 负二项概率分布和几何概率分布 4.9 [0超0]几何概率分布 4.10 泊松概率分布 4.11 矩和矩母函数 [0第0]5章 连续随机变量 5.1 连续随机变员 5.2 连续随机变量的密度函数 5.3 连续随机变量的期望值 5.4 均匀概率分布 5.5 正态概率分布 5.6 判定正态性的描述性方[0法0] 5.7 Γ型概率分布 5.8 威布尔概率分布 5.9 β型概率分布 5.10 矩和矩母函数 [0第0]6章 二元概率分布及抽样分布 6.1 二元离散随机变量的概率分布 6.2 二元连续随机变量的概率分布 6.3 两个随机变量的函数的期望值 6.4 [0独0]立性 6.5 两个随机变量的协方差和相关性 6.6 随机变量函数的概率分布和期望值 6.7 抽样分布 6.8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布 6.9 均值与和的抽样分布 6.10 二项分布的正态逼近 6.11 与正态分布有关的抽样分布 [0第0]7章 用置信区间估计 7.1 点估计及其性质 7.2 求点估计：经典估计方[0法0] 7.3 求区间估计：枢轴[0法0] 7.4 总体均值的估计 7.5 两个总体均值差的估计：[0独0]立样本 7.6 两个总体均值差的估计：配对 7.7 总体比率的估计 7.8 两个总体比率差的估计 7.9 总体方差的估计 7.10 两个总体方差比的估计 7.11 选择样本容量 7.12 其他区间估计方[0法0]：自助[0法0]和贝叶斯[0法0] [0第0]8章 假设检验 8.1 假设统计检验与置信区间的关系 8.2 统计检验的要素与性质 8.3 求检验统计量：经典方[0法0] 8.4 选择原假设和备择假设 8.5 检验总体均值 8.6 检验的观测显著性水平 8.7 检验两个总体均值的差：[0独0]立样本 8.8 检验两个总体均值的差：配对 8.9 检验总体比率 8.10 检验两个总体比率的差 8.11 检验总体方差 8.12 检验两个总体方差的比 8.13 其他检验方[0法0]：白助[0法0]和贝叶斯[0法0] [0第0]9章 分类数据分析 9.1 分类数据和多项概率 9.2 估计单向表中的类型概率 9.3 检验单向表中的类型概率.. 9.4 关于[0[0双0]0]向表(列联表)中类型概率的推断 9.5 固定边缘和的列联表 9.6 列联表分析中[0独0]立性的精确检验 [0第0]10章 简单线性回归 10.1 回归模型 10.2 模型假定 10.3 估计β0和β1：小二乘[0法0] 10.4 小二乘估计的性质 10.5 σ2的估计量 10.6 [0评0]价模型的效用：进行关于斜率β1的推断 10.7 相关系数 10.8 决定系数 10.9 利用模型估计和预测 10.10 一个完整的例子 10.11 简单线性回归步骤的小结 [0第0]11章 多重回归分析 11.1 多重回归模型的一般形式 11.2 模型假定 11.3 拟合模型：小二乘[0法0] 11.4 用矩阵代数计算：关于单个β参数的估计和推断 11.5 [0评0]价整体模型的恰[0当0]性 11.6 E(y)的置信区间和未来值y的预测区间 11.7 定量预测量的一阶模型 11.8 定量预测量的交互作用模型 11.9 定量预测量的二阶(二次)模型 11.10 检查假定：残差分析 11.11 某些陷阱：可估性、多重共线性和外推 11.12 多重回归分析的步骤总结 [0第0]12章 模型构建 12.1 引言：为什么模型构建是重要的 12.2 白变量的两种类型：定量的和定性的 12.3 一元定量自变量模型 12.4 二元定量自变量模型 12.5 编码定量自变量 12.6 一元定性自变量模型 12.7 定量和定性自变量模型 12.8 比较嵌套模型的检验 12.9 外部模型确认 12.10 逐步回归 [0第0]13章 试验设计的原理- 13.1 引言 13.2 试验设计术语 13.3 控制试验中的信息 13.4 减少噪声的设计 13.5 增加容量设计 13.6 选择样本容量 13.7 随机化的重要性 [0第0]14章 试验设计的方差分析 14.1 引言 14.2 方差分析中的逻辑 14.3 单因子完全随机化设计 14.4 随机化区组设计 14.5 [0[0双0]0]因子析因试验 14.6 更复杂的析因设计 14.7 套式抽样设计 14.8 处理均值的多重比较 14.9 检查ANOVA假定 [0第0]15章 非参数统计 15.1 引言：分布自由检验 15.2 检验单个总体的位置 15.3 比较两个总体：[0独0]立随机样本 15.4 比较两个总体：配对设计 15.5 比较三个或更多总体：完全随机化设计 15.6 比较三个或更多总体：随机化区组设计 15.7 非参数回归 [0第0]16章 统计过程和质量控制 16.1 全面质量管理 16.2计量控制图 16.3 均值控制图：x图 16.4 过程变异控制图：R图 16.5 发现控制图中的趋势：游程分析 16.6 不合格[0品0]百分率控制图：P图 16.7 每个个体缺陷数控制图：c图 16.8 容许限 16.9 能力分析 16.10 不合格[0品0]的抽样验收 16.11 其他抽样计划 16.12 调[0优0]操作 [0第0]17章 产[0品0]和系统的可靠性 17.1 引言 17.2 失效时间分布 17.3 危险率 17.4 寿命试验：删失抽样 17.5 估计指数失效时间分布的参数 17.6 估计威布尔失效时间分布的参数 17.7 系统可靠性 附录A 矩阵代数 附录B 有用的统计表 附录C SAS的视窗指导 附录D MINITAB视窗指导 附录E SPSS视窗指导 习题简答...

编辑推荐

“本书在利用实际数据方面做了非常好的工作……” ——Melinda McCann俄克拉荷马州立[0大0][0学0] “向[0学0]生[0极0]其清楚地讲述了统计[0学0]、概率论的基本概念” ——Ar[0no0]ld Sweet普度[0大0][0学0]

好的，以下是一本与您提供的《统计学（原书第五版）》完全无关的图书的详细介绍。 --- 图书名称： 深入理解量子力学：从基础概念到前沿应用 作者： 艾伦·F·哈里斯 译者： 李文博 出版社： 科学前沿出版社 ISBN： 978-7-5609-XXXX-X --- 图书简介 《深入理解量子力学：从基础概念到前沿应用》是一部为物理学、化学、材料科学、电子工程等领域的研究人员、高年级本科生和研究生精心打造的权威性教材与参考书。本书旨在超越传统量子力学课程中对基本公式的罗列和解题技巧的训练，致力于为读者构建一个深刻、直观且严谨的量子世界观。作者艾伦·F·哈里斯凭借其在理论物理学领域数十年的研究经验，巧妙地将抽象的数学框架与深刻的物理图像相结合，使复杂的量子现象变得可理解、可把握。 全书共分为十五章，结构上遵循从经典物理向量子力学的过渡，逐步深入到现代量子理论的核心，并最终探讨了量子信息、凝聚态物理等新兴交叉领域。 第一部分：量子力学的基石（第一章至第四章） 本部分着重于为读者打下坚实的理论基础。 第一章：经典物理的局限与量子假设的引入。 本章首先回顾了黑体辐射、光电效应和原子光谱等经典物理学无法解释的现象，引出了普朗克常数、光子概念以及波粒二象性。作者特别强调了“量子化”这一核心概念的革命性意义，并详细剖析了德布罗意波的物理图像。 第二章：薛定谔方程及其一维问题。 这是全书的数学核心。本章详细推导了含时和不含时薛定谔方程，并重点讨论了它们在势阱、势垒和谐振子问题中的应用。对于无限深方势阱，不仅求解了本征态，还深入讨论了归一化、概率流以及隧穿效应的直观解释。在处理量子谐振子时，作者引入了代数方法（升降算符），与传统的级数解法进行对比，以展示不同数学工具的适用性。 第三章：算符、本征值与量子力学公设。 读者将在此处学习如何将物理可观测量映射为数学算符，理解算符的厄米性及其物理意义——即对应物理量具有实数本征值。本章详细阐述了量子力学的基本公设，包括态矢的演化、测量理论（波函数坍缩）、概率解释和对应原理。对狄拉克符号（Bra-Ket Notation）的引入详尽且系统，为后续的高级讨论铺平了道路。 第四章：角动量理论。 角动量在量子力学中占据核心地位。本章从轨道角动量算符出发，严格推导了角动量对易关系，并定义了总角动量算符 $mathbf{J}^2$ 和 $J_z$。通过对 $J_+$ 和 $J_-$ 算符的运算，系统地推导了角动量本征值 $j(j+1)hbar^2$ 和 $mhbar$。原子光谱中的精细结构讨论被置于本章的实际应用部分。 第二部分：三维空间与自旋（第五章至第八章） 第二部分将理论推广到三维空间，并引入了量子力学中最具特色的概念之一——自旋。 第五章：中心势场问题：氢原子。 这是量子力学中最完美的解析解。作者不仅给出了径向方程和角向方程的求解过程，更重要的是对由此产生的量子数（$n, l, m$）及其物理含义进行了深入剖析，解释了电子壳层结构和周期性。 第六章：全同粒子与泡利不相容原理。 本章讨论了费米子和玻色子在多粒子系统中的区别，强调了对称性和反对称性波函数的重要性。泡利不相容原理被提升到基本原理的高度，并用其解释了化学键的形成和元素周期表的结构。 第七章：角动量耦合。 针对原子和核物理中常见的相互作用，本章详细介绍了两种主要的耦合方式：自旋-轨道耦合（LS耦合）和超精细结构（J-J耦合）。通过使用Clebsch-Gordan系数（仅做介绍性阐述，不进行复杂推导），读者能够理解如何处理两个或多个角动量叠加后的总角动量态。 第八章：非相对论性自旋的引入。 本章独立讨论了电子的内在角动量——自旋。通过斯特恩-格拉赫实验的深入分析，证明了自旋的不可或缺性，并确定了自旋的量子数 $s=1/2$ 和磁量子数 $m_s = pm 1/2$。泡利自旋矩阵的引入，使得处理两个自旋态的线性组合成为可能。 第三部分：近似方法与微扰论（第九章至第十二章） 在现实世界中，很少有系统能被精确求解，因此本部分是应用量子力学不可或缺的部分。 第九章：时不变微扰论（非简并与简并）。 本章系统地介绍了如何使用微扰理论来处理弱外场下的系统能级和波函数修正。非简并情况下的能量一阶、二阶修正以及简并情况下的“有效哈密顿量”方法被清晰地阐述。 第十章：时变微扰论与跃迁概率。 针对系统受到随时间变化的外部扰动（如激光场），本章导出了费米的黄金定则，并详细讨论了吸收、受激发射和自发发射过程中的跃迁速率计算，这是激光物理和光谱学的基础。 第十一章：变分法与WKB近似。 变分法作为一种强大的估算基态能量的工具被详细介绍，作者通过氦原子基态能量的估算实例，展示了如何利用变分参数来提高近似的精度。WKB（Wentzel-Kramers-Brillouin）近似则被用于分析势垒穿透和高量子数的近似解。 第十二章：散射理论。 本章将近似方法应用于描述粒子间的相互作用。通过波恩近似（Born Approximation）和相移法（Method of Partial Waves），读者将学习如何计算微分截面和总截面，这是粒子物理和低能核物理的核心工具。 第四部分：现代与前沿应用（第十三章至第十五章） 最后一部分将读者带入现代物理研究的前沿领域。 第十三章：相对论性量子力学概述：狄拉克方程。 本章简要介绍了狭义相对论与量子力学的结合，推导了狄拉克方程。虽然不深入进行全书的相对论性量子场论推导，但本章重点解释了自旋的自然出现、负能态的概念以及“空穴”理论的早期启发。 第十四章：量子信息与计算导论。 这一章是面向现代技术读者的重要章节。它将量子力学的概念（如叠加态、纠缠）与信息论结合起来。详细讨论了量子比特（Qubit）、贝尔态（Bell States），并对量子门操作和基本量子算法（如Deutsch-Jozsa算法）进行了概念性介绍。 第十五章：凝聚态物理中的量子概念。 本章选取了凝聚态物理中的两个重要模型作为案例：晶格中的电子（布洛赫定理的半定量讨论）和简单的铁磁性模型（海森堡模型）。通过这些例子，展示了微观量子效应如何宏观地表现为材料的整体性质。 本书特色 1. 直观性与严谨性的平衡： 作者在提供严格数学推导的同时，辅以丰富的物理图像和类比，帮助读者跨越“概念鸿沟”。 2. 强调应用： 每章末尾均设有“进阶问题与应用讨论”，引导读者思考该理论在实验物理中的具体落实。 3. 数学工具的自洽性： 对于必要的数学背景（如线性代数、常微分方程），本书采取在需要时即时回顾和深入讲解的方式，确保读者无需依赖其他高阶数学教材也能理解核心内容。 《深入理解量子力学：从基础概念到前沿应用》不仅是一本教科书，更是一座桥梁，连接着量子理论的古典表述与当代物理研究的最前沿，是所有志在深入探索微观世界的科学工作者案头的必备良书。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，掌握一门学科的关键在于理解其核心思想和思维方式，而不是机械地记忆公式和定理。这本书在这方面做得非常出色。它不仅仅是传授知识，更是在培养读者的统计思维。在阅读过程中，我常常会停下来思考作者提出的问题，并尝试用自己的方式去解答。书中对于“为什么”的解释非常深入，它不会仅仅告诉你“是什么”，更会告诉你“为什么是这样”。比如，在讲解假设检验的时候，它花了很多篇幅去阐述“零假设”和“备择假设”的逻辑关系，以及P值的意义，让我真正理解了这种统计推断的严谨性。它让我明白，统计学不是一种“魔法”，而是一种基于逻辑和证据的科学方法。阅读这本书的过程，就像是在和一位经验丰富的导师进行对话，他会引导你一步步思考，让你自己去发现规律，去理解原理。这种主动学习的方式，让我对统计学产生了浓厚的兴趣，也让我对未来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的是我近期读到的最有价值的统计学入门读物之一了。我之所以选择这本书，是因为我一直对数据背后的逻辑和规律感到好奇，但又苦于没有一个清晰的入门路径。这本书从最基础的概念讲起，循序渐进，一点点地剥开了统计学的神秘面纱。我特别喜欢它在讲解每一个概念时，都会辅以大量贴近现实生活的例子，而不是那种枯燥抽象的数学推导。比如，它讲到均值和中位数时，会用学生成绩、家庭收入等大家都能理解的场景来解释它们各自的意义和适用范围，这让我一下子就抓住了重点。而且，书中对图表的使用也非常到位，那些精心设计的柱状图、折线图、饼图等等，不仅直观地展示了数据，更帮助我理解了各种统计量的含义。我之前总觉得统计学离我生活很远，但读完这本书，我发现它其实渗透在生活中的方方面面，无论是新闻报道中的数据分析，还是市场调查中的问卷结果，我都能从中找到这本书的影子。它让我不再害怕和抵触数字，反而开始享受从数据中挖掘信息的过程。

评分☆☆☆☆☆

我是一名非统计学专业背景的学生，在学习过程中，统计学对我来说一直是个巨大的挑战。这本书的出现，简直是我的救星！它没有使用过于复杂的专业术语，而是用一种非常易于理解的语言来解释那些原本让我头疼的概念。最让我印象深刻的是，作者在阐述概率分布时，没有直接抛出复杂的公式，而是通过一系列生动的小故事和场景模拟，让我深刻体会到了不同概率分布的特点及其在实际问题中的应用。例如，关于二项分布的讲解，它用掷硬币的次数来类比，一步步引导我理解成功的概率、失败的概率以及重复试验的独立性，这种教学方式让抽象的概念变得具体可感。同时，书中提供的练习题也恰到好处，难度适中，既能巩固我刚学到的知识，又不会让我感到沮丧。很多题目都设计得很有意思，需要我运用所学到的统计方法去解决，而不是死记硬背。我发现，通过解决这些实际问题，我不仅掌握了统计学的理论，更重要的是学会了如何将统计学知识应用于解决现实生活中的问题，这种成就感是无与伦比的。

评分☆☆☆☆☆

我作为一个对统计学感到敬畏但又充满好奇的初学者，一直以来都觉得它是一门非常难以逾越的学科。然而，这本书彻底改变了我的看法。它用一种非常友好的方式，将统计学的世界展现在我的眼前。最让我惊喜的是，它在讲述复杂的统计概念时，总能找到非常贴切的比喻和类比，让我瞬间就能领悟其中的奥妙。比如，它在解释“方差”这个概念时，并没有直接给出公式，而是用“一群人跳舞时，他们的步伐有多么分散”来形象地描述，这种生动的讲解方式，让我一下子就抓住了方差的核心意义。而且，书中不仅仅是讲解理论，还提供了大量的练习题和案例分析，让我有机会将学到的知识付诸实践。我发现，通过反复练习，我不仅能够熟练掌握各种统计方法的计算，更重要的是，我开始能够自己分析问题，并选择合适的统计工具来解决。这本书让我从“畏惧统计”转变为“热爱统计”，这对我来说意义重大。

评分☆☆☆☆☆

对于那些想要深入理解统计学原理，而不是仅仅停留在表面计算的学生来说，这本书绝对是理想选择。它在基础理论的讲解上非常扎实，但又没有陷入纯粹的数学理论的泥沼。作者巧妙地将复杂的统计模型和概念，通过清晰的逻辑链条和图示，呈现在读者面前。我尤其欣赏书中对统计模型构建的阐释，它不仅仅是给出了模型，更重要的是解释了模型背后的假设条件、适用范围以及如何解释模型的输出结果。这一点对于我这种需要将统计学知识应用于科研实践的人来说，至关重要。每次学习到一个新的统计方法，书里都会详细说明如何进行数据预处理，如何选择合适的模型，以及如何评估模型的拟合优度。这些实际操作的指导，让我在面对真实数据时，不再感到束手无策。总而言之，这本书提供了一个坚实的理论基础，同时又兼顾了实际应用，是一本兼具深度和广度的优秀教材。