統計學(原書第五版) (美)William MendenhallTerr…|192979 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] William Mendenhal 著，梁馮珍，關靜 譯

圖書標籤:

• 統計學
• 概率論
• 數據分析
• Mendenhall
• 教材
• 高等教育
• 統計推斷
• 迴歸分析
• 實驗設計
• 數理統計

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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111264378

商品編碼：10267169931

叢書名： 統計學精品譯叢

齣版時間：2009-10-01

頁數：814

書[0名0]：	統計[0學0](原書[0第0]五版)|192979
圖書定價：	128元
圖書作者：	(美)William Mendenh[0all0];Terry Sincich
齣版社：	機械工業齣版社
齣版日期：	2009/10/1 0:00:00
ISBN號：	9787111264378
開本：	16開
頁數：	814
版次：	5-1

作者簡介

William Mendenh[0all0]，擁有北卡羅來納州立[0大0][0學0]博士[0學0]位，曾任賓夕[0法0]尼亞州Bucknell[0大0][0學0]數[0學0]係教授，1963年至1977年擔任佛羅裏達[0大0][0學0]統計係主任。

內容簡介

本書是一本聯係實際應用的統計教材。全書共17章，主要介紹描述性統計、概率、離散隨機變量、連續隨機變量、二元概率分布及抽樣分布、置信區間估計、假設檢驗、分類數據分析、簡單綫性迴歸、多重迴歸分析、模型構造、試驗設計的原則、試驗設計的方差分析、非參數統計、統計過程和質量控製、産[0品0]和係統的可靠性。此外，本書的附錄部分還介紹瞭一些統計軟件的使用方[0法0]。. 本書內容豐富，很少涉及統計[0學0]理論的嚴格數[0學0]證明，絕[0大0]部分是與實際應用緊密聯係的例子和練習，適閤作為理工科各專業本科生、研究生的統計[0學0]教材，也可作為相關[0領0]域研究人員的參考讀物。.. 本書是統計[0學0]方麵的一本經典教材，與其他同類教材相比，本書以清晰、簡潔的方式介紹瞭統計[0學0]的基本概念，書中很少涉及統計理論的嚴格數[0學0]證明，而是給齣瞭[0大0]量與實際應用緊密聯係的例子和練習，這些例子涉及數、理、化、天文、地理、生物等自然科[0學0]以及幾乎所有工程技術[0領0]域，有助於激發[0學0]生的[0學0]習興趣和啓發[0學0]生利用所[0學0]方[0法0]解決實際問題。此外，本書附錄部分還介紹瞭SAS、MINITAB、SPSS等統計軟件的使用方[0法0]。 本書可作為理工科各專業本科生或研究生的統計[0學0]教材，也可作為工程技術[0領0]域研究人員的參考書。...

目錄

譯者序. 前言 [0第0]1章 緒論 1.1 統計[0學0]：數據的科[0學0] 1.2 統計[0學0]的基本要素 1.3 數據類型 1.4 統計[0學0]在批判性思考中的作用 1.5 本書介紹的統計方[0法0]導引 [0第0]2章 描述性統計 2.1 描述定性數據的圖形[0法0]和數值[0法0] 2.2 描述定量數據的圖形[0法0] 2.3 描述定量數據的數值[0法0] 2.4 中心趨勢的度量 2.5 變異性的度量 2.6 相對位置的度量 2.7 檢測異常值的方[0法0] 2.8 描述性統汁歪麯事實真相 [0第0]3章 概率 3.1 概率在統計[0學0]中的作用 3.2 事件、樣本空間和概率 3.3 復閤事件 3.4 補事件 3.5 條件概率 3.6 並和交的概率[0法0]則 3.7 貝葉斯[0法0]則 3.8 計數[0法0]則 3.9 概率和統計的示例 3.10 隨機抽樣 [0第0]4章 離散隨機變量 4.1 離散隨機變量的定義 4.2 離散隨機變量的概率分布 4.3 隨機變量的期望值 4.4 一些有用的期望值定理 4.5 伯努利試驗 4.6 二項概率分布 4.7 多項概率分布 4.8 負二項概率分布和幾何概率分布 4.9 [0超0]幾何概率分布 4.10 泊鬆概率分布 4.11 矩和矩母函數 [0第0]5章 連續隨機變量 5.1 連續隨機變員 5.2 連續隨機變量的密度函數 5.3 連續隨機變量的期望值 5.4 均勻概率分布 5.5 正態概率分布 5.6 判定正態性的描述性方[0法0] 5.7 Γ型概率分布 5.8 威布爾概率分布 5.9 β型概率分布 5.10 矩和矩母函數 [0第0]6章 二元概率分布及抽樣分布 6.1 二元離散隨機變量的概率分布 6.2 二元連續隨機變量的概率分布 6.3 兩個隨機變量的函數的期望值 6.4 [0獨0]立性 6.5 兩個隨機變量的協方差和相關性 6.6 隨機變量函數的概率分布和期望值 6.7 抽樣分布 6.8 用濛特卡羅模擬逼近抽樣分布 6.9 均值與和的抽樣分布 6.10 二項分布的正態逼近 6.11 與正態分布有關的抽樣分布 [0第0]7章 用置信區間估計 7.1 點估計及其性質 7.2 求點估計：經典估計方[0法0] 7.3 求區間估計：樞軸[0法0] 7.4 總體均值的估計 7.5 兩個總體均值差的估計：[0獨0]立樣本 7.6 兩個總體均值差的估計：配對 7.7 總體比率的估計 7.8 兩個總體比率差的估計 7.9 總體方差的估計 7.10 兩個總體方差比的估計 7.11 選擇樣本容量 7.12 其他區間估計方[0法0]：自助[0法0]和貝葉斯[0法0] [0第0]8章 假設檢驗 8.1 假設統計檢驗與置信區間的關係 8.2 統計檢驗的要素與性質 8.3 求檢驗統計量：經典方[0法0] 8.4 選擇原假設和備擇假設 8.5 檢驗總體均值 8.6 檢驗的觀測顯著性水平 8.7 檢驗兩個總體均值的差：[0獨0]立樣本 8.8 檢驗兩個總體均值的差：配對 8.9 檢驗總體比率 8.10 檢驗兩個總體比率的差 8.11 檢驗總體方差 8.12 檢驗兩個總體方差的比 8.13 其他檢驗方[0法0]：白助[0法0]和貝葉斯[0法0] [0第0]9章 分類數據分析 9.1 分類數據和多項概率 9.2 估計單嚮錶中的類型概率 9.3 檢驗單嚮錶中的類型概率.. 9.4 關於[0[0雙0]0]嚮錶(列聯錶)中類型概率的推斷 9.5 固定邊緣和的列聯錶 9.6 列聯錶分析中[0獨0]立性的精確檢驗 [0第0]10章 簡單綫性迴歸 10.1 迴歸模型 10.2 模型假定 10.3 估計β0和β1：小二乘[0法0] 10.4 小二乘估計的性質 10.5 σ2的估計量 10.6 [0評0]價模型的效用：進行關於斜率β1的推斷 10.7 相關係數 10.8 決定係數 10.9 利用模型估計和預測 10.10 一個完整的例子 10.11 簡單綫性迴歸步驟的小結 [0第0]11章 多重迴歸分析 11.1 多重迴歸模型的一般形式 11.2 模型假定 11.3 擬閤模型：小二乘[0法0] 11.4 用矩陣代數計算：關於單個β參數的估計和推斷 11.5 [0評0]價整體模型的恰[0當0]性 11.6 E(y)的置信區間和未來值y的預測區間 11.7 定量預測量的一階模型 11.8 定量預測量的交互作用模型 11.9 定量預測量的二階(二次)模型 11.10 檢查假定：殘差分析 11.11 某些陷阱：可估性、多重共綫性和外推 11.12 多重迴歸分析的步驟總結 [0第0]12章 模型構建 12.1 引言：為什麼模型構建是重要的 12.2 白變量的兩種類型：定量的和定性的 12.3 一元定量自變量模型 12.4 二元定量自變量模型 12.5 編碼定量自變量 12.6 一元定性自變量模型 12.7 定量和定性自變量模型 12.8 比較嵌套模型的檢驗 12.9 外部模型確認 12.10 逐步迴歸 [0第0]13章 試驗設計的原理- 13.1 引言 13.2 試驗設計術語 13.3 控製試驗中的信息 13.4 減少噪聲的設計 13.5 增加容量設計 13.6 選擇樣本容量 13.7 隨機化的重要性 [0第0]14章 試驗設計的方差分析 14.1 引言 14.2 方差分析中的邏輯 14.3 單因子完全隨機化設計 14.4 隨機化區組設計 14.5 [0[0雙0]0]因子析因試驗 14.6 更復雜的析因設計 14.7 套式抽樣設計 14.8 處理均值的多重比較 14.9 檢查ANOVA假定 [0第0]15章 非參數統計 15.1 引言：分布自由檢驗 15.2 檢驗單個總體的位置 15.3 比較兩個總體：[0獨0]立隨機樣本 15.4 比較兩個總體：配對設計 15.5 比較三個或更多總體：完全隨機化設計 15.6 比較三個或更多總體：隨機化區組設計 15.7 非參數迴歸 [0第0]16章 統計過程和質量控製 16.1 全麵質量管理 16.2計量控製圖 16.3 均值控製圖：x圖 16.4 過程變異控製圖：R圖 16.5 發現控製圖中的趨勢：遊程分析 16.6 不閤格[0品0]百分率控製圖：P圖 16.7 每個個體缺陷數控製圖：c圖 16.8 容許限 16.9 能力分析 16.10 不閤格[0品0]的抽樣驗收 16.11 其他抽樣計劃 16.12 調[0優0]操作 [0第0]17章 産[0品0]和係統的可靠性 17.1 引言 17.2 失效時間分布 17.3 危險率 17.4 壽命試驗：刪失抽樣 17.5 估計指數失效時間分布的參數 17.6 估計威布爾失效時間分布的參數 17.7 係統可靠性 附錄A 矩陣代數 附錄B 有用的統計錶 附錄C SAS的視窗指導 附錄D MINITAB視窗指導 附錄E SPSS視窗指導 習題簡答...

編輯推薦

“本書在利用實際數據方麵做瞭非常好的工作……” ——Melinda McCann俄剋拉荷馬州立[0大0][0學0] “嚮[0學0]生[0極0]其清楚地講述瞭統計[0學0]、概率論的基本概念” ——Ar[0no0]ld Sweet普度[0大0][0學0]

好的，以下是一本與您提供的《統計學（原書第五版）》完全無關的圖書的詳細介紹。 --- 圖書名稱： 深入理解量子力學：從基礎概念到前沿應用 作者： 艾倫·F·哈裏斯 譯者： 李文博 齣版社： 科學前沿齣版社 ISBN： 978-7-5609-XXXX-X --- 圖書簡介 《深入理解量子力學：從基礎概念到前沿應用》是一部為物理學、化學、材料科學、電子工程等領域的研究人員、高年級本科生和研究生精心打造的權威性教材與參考書。本書旨在超越傳統量子力學課程中對基本公式的羅列和解題技巧的訓練，緻力於為讀者構建一個深刻、直觀且嚴謹的量子世界觀。作者艾倫·F·哈裏斯憑藉其在理論物理學領域數十年的研究經驗，巧妙地將抽象的數學框架與深刻的物理圖像相結閤，使復雜的量子現象變得可理解、可把握。 全書共分為十五章，結構上遵循從經典物理嚮量子力學的過渡，逐步深入到現代量子理論的核心，並最終探討瞭量子信息、凝聚態物理等新興交叉領域。 第一部分：量子力學的基石（第一章至第四章） 本部分著重於為讀者打下堅實的理論基礎。 第一章：經典物理的局限與量子假設的引入。 本章首先迴顧瞭黑體輻射、光電效應和原子光譜等經典物理學無法解釋的現象，引齣瞭普朗剋常數、光子概念以及波粒二象性。作者特彆強調瞭“量子化”這一核心概念的革命性意義，並詳細剖析瞭德布羅意波的物理圖像。 第二章：薛定諤方程及其一維問題。 這是全書的數學核心。本章詳細推導瞭含時和不含時薛定諤方程，並重點討論瞭它們在勢阱、勢壘和諧振子問題中的應用。對於無限深方勢阱，不僅求解瞭本徵態，還深入討論瞭歸一化、概率流以及隧穿效應的直觀解釋。在處理量子諧振子時，作者引入瞭代數方法（升降算符），與傳統的級數解法進行對比，以展示不同數學工具的適用性。 第三章：算符、本徵值與量子力學公設。 讀者將在此處學習如何將物理可觀測量映射為數學算符，理解算符的厄米性及其物理意義——即對應物理量具有實數本徵值。本章詳細闡述瞭量子力學的基本公設，包括態矢的演化、測量理論（波函數坍縮）、概率解釋和對應原理。對狄拉剋符號（Bra-Ket Notation）的引入詳盡且係統，為後續的高級討論鋪平瞭道路。 第四章：角動量理論。 角動量在量子力學中占據核心地位。本章從軌道角動量算符齣發，嚴格推導瞭角動量對易關係，並定義瞭總角動量算符 $mathbf{J}^2$ 和 $J_z$。通過對 $J_+$ 和 $J_-$ 算符的運算，係統地推導瞭角動量本徵值 $j(j+1)hbar^2$ 和 $mhbar$。原子光譜中的精細結構討論被置於本章的實際應用部分。 第二部分：三維空間與自鏇（第五章至第八章） 第二部分將理論推廣到三維空間，並引入瞭量子力學中最具特色的概念之一——自鏇。 第五章：中心勢場問題：氫原子。 這是量子力學中最完美的解析解。作者不僅給齣瞭徑嚮方程和角嚮方程的求解過程，更重要的是對由此産生的量子數（$n, l, m$）及其物理含義進行瞭深入剖析，解釋瞭電子殼層結構和周期性。 第六章：全同粒子與泡利不相容原理。 本章討論瞭費米子和玻色子在多粒子係統中的區彆，強調瞭對稱性和反對稱性波函數的重要性。泡利不相容原理被提升到基本原理的高度，並用其解釋瞭化學鍵的形成和元素周期錶的結構。 第七章：角動量耦閤。 針對原子和核物理中常見的相互作用，本章詳細介紹瞭兩種主要的耦閤方式：自鏇-軌道耦閤（LS耦閤）和超精細結構（J-J耦閤）。通過使用Clebsch-Gordan係數（僅做介紹性闡述，不進行復雜推導），讀者能夠理解如何處理兩個或多個角動量疊加後的總角動量態。 第八章：非相對論性自鏇的引入。 本章獨立討論瞭電子的內在角動量——自鏇。通過斯特恩-格拉赫實驗的深入分析，證明瞭自鏇的不可或缺性，並確定瞭自鏇的量子數 $s=1/2$ 和磁量子數 $m_s = pm 1/2$。泡利自鏇矩陣的引入，使得處理兩個自鏇態的綫性組閤成為可能。 第三部分：近似方法與微擾論（第九章至第十二章） 在現實世界中，很少有係統能被精確求解，因此本部分是應用量子力學不可或缺的部分。 第九章：時不變微擾論（非簡並與簡並）。 本章係統地介紹瞭如何使用微擾理論來處理弱外場下的係統能級和波函數修正。非簡並情況下的能量一階、二階修正以及簡並情況下的“有效哈密頓量”方法被清晰地闡述。 第十章：時變微擾論與躍遷概率。 針對係統受到隨時間變化的外部擾動（如激光場），本章導齣瞭費米的黃金定則，並詳細討論瞭吸收、受激發射和自發發射過程中的躍遷速率計算，這是激光物理和光譜學的基礎。 第十一章：變分法與WKB近似。 變分法作為一種強大的估算基態能量的工具被詳細介紹，作者通過氦原子基態能量的估算實例，展示瞭如何利用變分參數來提高近似的精度。WKB（Wentzel-Kramers-Brillouin）近似則被用於分析勢壘穿透和高量子數的近似解。 第十二章：散射理論。 本章將近似方法應用於描述粒子間的相互作用。通過波恩近似（Born Approximation）和相移法（Method of Partial Waves），讀者將學習如何計算微分截麵和總截麵，這是粒子物理和低能核物理的核心工具。 第四部分：現代與前沿應用（第十三章至第十五章） 最後一部分將讀者帶入現代物理研究的前沿領域。 第十三章：相對論性量子力學概述：狄拉剋方程。 本章簡要介紹瞭狹義相對論與量子力學的結閤，推導瞭狄拉剋方程。雖然不深入進行全書的相對論性量子場論推導，但本章重點解釋瞭自鏇的自然齣現、負能態的概念以及“空穴”理論的早期啓發。 第十四章：量子信息與計算導論。 這一章是麵嚮現代技術讀者的重要章節。它將量子力學的概念（如疊加態、糾纏）與信息論結閤起來。詳細討論瞭量子比特（Qubit）、貝爾態（Bell States），並對量子門操作和基本量子算法（如Deutsch-Jozsa算法）進行瞭概念性介紹。 第十五章：凝聚態物理中的量子概念。 本章選取瞭凝聚態物理中的兩個重要模型作為案例：晶格中的電子（布洛赫定理的半定量討論）和簡單的鐵磁性模型（海森堡模型）。通過這些例子，展示瞭微觀量子效應如何宏觀地錶現為材料的整體性質。 本書特色 1. 直觀性與嚴謹性的平衡： 作者在提供嚴格數學推導的同時，輔以豐富的物理圖像和類比，幫助讀者跨越“概念鴻溝”。 2. 強調應用： 每章末尾均設有“進階問題與應用討論”，引導讀者思考該理論在實驗物理中的具體落實。 3. 數學工具的自洽性： 對於必要的數學背景（如綫性代數、常微分方程），本書采取在需要時即時迴顧和深入講解的方式，確保讀者無需依賴其他高階數學教材也能理解核心內容。 《深入理解量子力學：從基礎概念到前沿應用》不僅是一本教科書，更是一座橋梁，連接著量子理論的古典錶述與當代物理研究的最前沿，是所有誌在深入探索微觀世界的科學工作者案頭的必備良書。

評分☆☆☆☆☆

我是一名非統計學專業背景的學生，在學習過程中，統計學對我來說一直是個巨大的挑戰。這本書的齣現，簡直是我的救星！它沒有使用過於復雜的專業術語，而是用一種非常易於理解的語言來解釋那些原本讓我頭疼的概念。最讓我印象深刻的是，作者在闡述概率分布時，沒有直接拋齣復雜的公式，而是通過一係列生動的小故事和場景模擬，讓我深刻體會到瞭不同概率分布的特點及其在實際問題中的應用。例如，關於二項分布的講解，它用擲硬幣的次數來類比，一步步引導我理解成功的概率、失敗的概率以及重復試驗的獨立性，這種教學方式讓抽象的概念變得具體可感。同時，書中提供的練習題也恰到好處，難度適中，既能鞏固我剛學到的知識，又不會讓我感到沮喪。很多題目都設計得很有意思，需要我運用所學到的統計方法去解決，而不是死記硬背。我發現，通過解決這些實際問題，我不僅掌握瞭統計學的理論，更重要的是學會瞭如何將統計學知識應用於解決現實生活中的問題，這種成就感是無與倫比的。

評分☆☆☆☆☆

對於那些想要深入理解統計學原理，而不是僅僅停留在錶麵計算的學生來說，這本書絕對是理想選擇。它在基礎理論的講解上非常紮實，但又沒有陷入純粹的數學理論的泥沼。作者巧妙地將復雜的統計模型和概念，通過清晰的邏輯鏈條和圖示，呈現在讀者麵前。我尤其欣賞書中對統計模型構建的闡釋，它不僅僅是給齣瞭模型，更重要的是解釋瞭模型背後的假設條件、適用範圍以及如何解釋模型的輸齣結果。這一點對於我這種需要將統計學知識應用於科研實踐的人來說，至關重要。每次學習到一個新的統計方法，書裏都會詳細說明如何進行數據預處理，如何選擇閤適的模型，以及如何評估模型的擬閤優度。這些實際操作的指導，讓我在麵對真實數據時，不再感到束手無策。總而言之，這本書提供瞭一個堅實的理論基礎，同時又兼顧瞭實際應用，是一本兼具深度和廣度的優秀教材。

評分☆☆☆☆☆

我作為一個對統計學感到敬畏但又充滿好奇的初學者，一直以來都覺得它是一門非常難以逾越的學科。然而，這本書徹底改變瞭我的看法。它用一種非常友好的方式，將統計學的世界展現在我的眼前。最讓我驚喜的是，它在講述復雜的統計概念時，總能找到非常貼切的比喻和類比，讓我瞬間就能領悟其中的奧妙。比如，它在解釋“方差”這個概念時，並沒有直接給齣公式，而是用“一群人跳舞時，他們的步伐有多麼分散”來形象地描述，這種生動的講解方式，讓我一下子就抓住瞭方差的核心意義。而且，書中不僅僅是講解理論，還提供瞭大量的練習題和案例分析，讓我有機會將學到的知識付諸實踐。我發現，通過反復練習，我不僅能夠熟練掌握各種統計方法的計算，更重要的是，我開始能夠自己分析問題，並選擇閤適的統計工具來解決。這本書讓我從“畏懼統計”轉變為“熱愛統計”，這對我來說意義重大。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，掌握一門學科的關鍵在於理解其核心思想和思維方式，而不是機械地記憶公式和定理。這本書在這方麵做得非常齣色。它不僅僅是傳授知識，更是在培養讀者的統計思維。在閱讀過程中，我常常會停下來思考作者提齣的問題，並嘗試用自己的方式去解答。書中對於“為什麼”的解釋非常深入，它不會僅僅告訴你“是什麼”，更會告訴你“為什麼是這樣”。比如，在講解假設檢驗的時候，它花瞭很多篇幅去闡述“零假設”和“備擇假設”的邏輯關係，以及P值的意義，讓我真正理解瞭這種統計推斷的嚴謹性。它讓我明白，統計學不是一種“魔法”，而是一種基於邏輯和證據的科學方法。閱讀這本書的過程，就像是在和一位經驗豐富的導師進行對話，他會引導你一步步思考，讓你自己去發現規律，去理解原理。這種主動學習的方式，讓我對統計學産生瞭濃厚的興趣，也讓我對未來的學習充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是我近期讀到的最有價值的統計學入門讀物之一瞭。我之所以選擇這本書，是因為我一直對數據背後的邏輯和規律感到好奇，但又苦於沒有一個清晰的入門路徑。這本書從最基礎的概念講起，循序漸進，一點點地剝開瞭統計學的神秘麵紗。我特彆喜歡它在講解每一個概念時，都會輔以大量貼近現實生活的例子，而不是那種枯燥抽象的數學推導。比如，它講到均值和中位數時，會用學生成績、傢庭收入等大傢都能理解的場景來解釋它們各自的意義和適用範圍，這讓我一下子就抓住瞭重點。而且，書中對圖錶的使用也非常到位，那些精心設計的柱狀圖、摺綫圖、餅圖等等，不僅直觀地展示瞭數據，更幫助我理解瞭各種統計量的含義。我之前總覺得統計學離我生活很遠，但讀完這本書，我發現它其實滲透在生活中的方方麵麵，無論是新聞報道中的數據分析，還是市場調查中的問捲結果，我都能從中找到這本書的影子。它讓我不再害怕和抵觸數字，反而開始享受從數據中挖掘信息的過程。