(正版特价)统计学(原书第五版) (美)William Mendenha…|215960 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：19128911900

丛书名： 统计学精品译丛

出版时间：2009-10-01

页数：814

书名：	(正版特价)统计学(原书第五版)|215960
图书定价：	128元
图书作者：	(美)William Mendenhall;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 Mendenhall，拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授，1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。

内容简介

本书是一本联系实际应用的统计方面的教材。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、产品和系统的可靠性。此外，本书的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。 本书内容丰富、很少涉及统计学理论的严格数学证明，绝大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、研究生的统计学教材，也可作为相关领域研究人员的参考读物。

目录

译者序 前言 第1章 绪论 1.1 统计学： 数据的科学 1.2 统计学的基本要素 1.3 数据类型 1.4 统计学在批判性思考中的作用 1.5 本书介绍的统计方法导引 第2章 描述性统计 2.1 描述定性数据的图形法和数值法 2.2 描述定量数据的图形法 2.3 描述定量数据的数值法 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 检测异常值的方法 2.8 描述性统计歪曲事实真相 第3章 概率 3.1 概率在统计学中的作用 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 并和交的概率法则 *3.7 贝叶斯法则 3.8 计数法则 3.9 概率和统计的示例 3.10 随机抽样 第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 超几何概率分布 4.10 泊松概率分布 *4.11 矩和矩母函数 第5章 连续随机变量 5.1 连续随机变量 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法 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 第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 独立性 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 第7章 用置信区间估计 7.1 点估计及其性质 7.2 求点估计： 经典估计方法 7.3 求区间估计: 枢轴法 7.4 总体均值的估计 7.5 两个总体均值差的估计: 独立样本 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 其他区间估计方法: 自助法和贝叶斯法 第8章 假设检验 第9章 分类数据分析 第10章 简单线性回归 第11章 多重回归分析 第12章 模型构建 第13章 试验设计的原理 第14章 试验设计的方差分析 第15章 非参数统计 第16章 统计过程和质量控制 第17章 产品和系统的可靠性 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俄克拉荷马州立大学 “向学生极其清楚地讲述了统计学、概率论的基本概念” ——Arnold Sweet普度大学

深入探索数据驱动的世界：统计学核心概念与应用实践 本教程旨在为读者提供一个全面而深入的统计学知识体系，涵盖从基础概念到高级分析方法的各个层面。我们致力于构建一座坚实的理论基石，并辅以大量的实际案例和应用指导，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。 --- 第一部分：统计学的基石——描述性统计与概率论基础 本部分将引导读者进入统计学的世界，理解数据如何被有效地收集、组织、可视化和初步解读。这是进行任何深入分析的前提。 第一章：统计学的本质与数据类型 统计学的角色与职能： 明确统计学在现代科学研究、商业决策和社会科学中的核心地位。探讨描述性统计与推断性统计的区别与联系。 数据的源泉与度量： 详细区分定性数据（分类数据）与定量数据（数值数据）。深入解析名义、顺序、间隔和比率这四种主要的观测尺度，理解它们对后续分析方法的制约。 抽样方法概述： 介绍简单随机抽样、分层抽样、系统抽样等常见抽样技术，强调抽样代表性的重要性，为推断性统计埋下伏笔。 第二章：数据的整理与可视化呈现 频数分布表的构建： 学习如何将原始数据转化为结构化的频数分布表，包括计算组限、组中值和累积频数。 图形化叙事： 掌握描述不同类型数据的有效图形工具。重点讲解直方图（Histogram）在展示数据分布形态上的应用，以及条形图（Bar Chart）、饼图（Pie Chart）和茎叶图（Stem-and-Leaf Plot）的适用场景。 分布形态的初步判断： 介绍分布的形状（对称、偏态、多峰性）及其含义，理解数据的集中趋势和离散程度的直观判断方法。 第三章：核心集中量度与离散程度度量 集中趋势的度量： 详细剖析平均数（均值）、中位数和众数的计算方法、性质及其优缺点。重点讨论在存在极端值（异常值）时，应优先选择哪种中心度量。 离散程度的量化： 介绍如何衡量数据的分散性。包括极差（Range）、方差（Variance）和标准差（Standard Deviation）的计算，并强调标准差作为最常用离散指标的重要性。 相对位置的衡量： 引入百分位数（Percentiles）、四分位数（Quartiles）和四分位距（IQR）的概念。通过五数概括法（Five-Number Summary）构建箱线图（Box Plot），用以识别和可视化数据中的潜在异常值。 第四章：概率论基础与离散型随机变量 概率的基本概念： 阐述样本空间、事件、概率的古典定义、相对频率定义和主观概率。深入理解独立事件、互斥事件以及条件概率的乘法法则和加法法则。 贝叶斯定理的应用： 详细讲解贝叶斯定理的结构，并通过实际案例展示其在更新概率判断中的强大功能。 离散随机变量与期望值： 定义离散随机变量及其概率分布函数（PMF）。计算随机变量的期望值（均值）和方差，理解期望值作为长期平均结果的意义。 重要离散分布模型： 重点解析二项分布（Binomial Distribution）和泊松分布（Poisson Distribution）的适用条件和参数解释，以及它们在计数问题中的应用。 --- 第二部分：推断性统计的核心——从样本到总体 本部分是统计推断的精髓所在，侧重于如何利用样本信息对未知的总体参数做出可靠的估计和假设检验。 第五章：连续型随机变量与正态分布 概率密度函数（PDF）： 解释连续型随机变量的概率密度函数及其与概率的关系（积分面积）。 正态分布的统治地位： 深入探讨正态分布（Gaussian Distribution）的特性（钟形、对称性、参数 $mu$ 和 $sigma$）。 标准正态分布（Z-分布）： 学习如何将任意正态分布数据标准化（Z-得分），并熟练查阅和应用标准正态分布表（Z表），计算特定区间内的概率。 抽样分布与中心极限定理（CLT）： CLT是推断统计的理论支柱。详细解释样本均值的抽样分布，并阐述CLT如何保证即使总体非正态，大样本均值的分布也近似正态。 第六章：总体参数的估计 点估计与区间估计： 理解点估计的局限性，转而学习区间估计的必要性。 置信区间的构造（基于大样本）： 详细推导和计算总体均值 $mu$ 的置信区间，使用Z统计量。解释置信水平（如95%）的实际含义。 置信区间的构造（基于小样本）： 介绍自由度（Degrees of Freedom）的概念，以及在总体标准差未知时，使用t分布（Student's t-distribution）构造均值置信区间的步骤。 总体比例的估计： 讲解如何估计总体比例 $p$ 的置信区间，包括所需满足的近似条件。 第七章：单样本假设检验 假设检验的逻辑框架： 明确零假设 ($H_0$) 和备择假设 ($H_a$) 的设定，理解两类错误（Type I $alpha$ 和 Type II $eta$ 错误）的权衡。 P值（P-value）的解释与应用： 深入解析P值作为判断证据强度的核心指标，以及如何根据P值与显著性水平 $alpha$ 的比较来做出决策。 均值的Z检验与t检验： 针对已知/未知总体标准差的情况，分别详细演示单样本均值的Z检验和t检验的完整流程。 比例的假设检验： 学习如何对总体比例进行单样本假设检验。 第八章：双样本比较与配对样本分析 两个独立样本均值的比较： 详细讲解两种情景下的检验：方差齐性假设下的合并方差t检验，以及方差不齐性下的Welch's t检验。 两个总体比例的比较： 介绍比较两个独立样本比例差异的Z检验。 配对样本t检验： 理解配对设计（如前后测）的统计优势，并学习如何将配对数据转化为单样本差值问题进行t检验。 --- 第三部分：深入分析——方差分析、回归分析与非参数方法 本部分拓展到更复杂的分析技术，用以处理多个因素的相互作用以及非正态或有序数据。 第九章：方差分析（ANOVA）：多组均值比较 ANOVA的原理与适用性： 解释ANOVA如何通过比较组间变异与组内变异来判断多个总体均值是否相等。 单因素方差分析（One-Way ANOVA）： 详细介绍F统计量的计算、F分布的概念及其在ANOVA中的应用。学习如何解读ANOVA表。 事后检验（Post-Hoc Tests）： 当ANOVA拒绝 $H_0$ 后，需要进行事后检验（如Tukey's HSD）来确定具体是哪几组之间存在显著差异。 双因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effect）的概念，分析两个分类因子对响应变量的联合影响。 第十章：简单线性回归与相关性分析 相关性（Correlation）： 介绍Pearson相关系数 $r$ 的计算、解释及其局限性。强调相关性不等于因果关系。 最小二乘法的原理： 学习如何使用最小二乘法拟合最佳拟合直线 $hat{Y} = b_0 + b_1 X$。 回归系数的解释： 准确解释截距 $b_0$ 和斜率 $b_1$ 的含义，并进行其置信区间的估计。 回归模型的推断： 进行斜率的t检验，判断自变量对因变量的预测能力是否显著。引入决定系数 $R^2$ 衡量模型拟合优度。 回归的假设检验： 讨论残差分析的重要性，包括对残差的正态性、独立性和方差齐性的检验。 第十一章：推断性统计的进阶：卡方检验 拟合优度检验（Goodness-of-Fit）： 学习如何使用卡方检验判断观测到的频率分布是否与理论分布（或预期比例）相符。 独立性检验： 掌握列联表（Contingency Table）的构建，以及卡方检验在判断两个分类变量之间是否存在关联性上的应用。 麦克尼马尔检验（McNemar's Test）： 针对配对的二元数据进行独立性检验的特殊方法。 第十二章：非参数统计方法简介 非参数方法的适用场景： 解释当数据严重偏态、存在过多异常值或样本量过小不满足正态性假设时，非参数检验的必要性。 非参数对应检验： 对比参数检验与其非参数对应方法： Mann-Whitney U 检验（对应独立样本t检验） Wilcoxon 符号秩检验（对应配对样本t检验） Kruskal-Wallis H 检验（对应单因素方差分析） --- 附录与补充材料 统计软件操作指南速览： 简要介绍如何使用常见统计软件（如R, SPSS, 或Excel高级功能）来执行上述主要分析步骤。 重要统计分布表： 提供Z表、t表、卡方表和F表关键值参考。 统计术语表： 常见术语的中英文对照及简洁定义。 本书结构严谨，逻辑清晰，旨在帮助读者建立一个完整且实用的统计学思维框架，无论是在学术研究、数据分析领域，还是在日常决策中，都能自信地运用统计工具来审视和解释世界。

评分☆☆☆☆☆

作为一本经典教材的修订版，其内容的前沿性和与时俱进是毋庸置疑的。虽然我接触的是第五版，但其中对现代数据分析工具和新兴统计思想的融合处理得非常巧妙。例如，它在讲解回归分析时，不仅仅停留在传统的最小二乘法，还对模型诊断和残差分析做了非常深入的探讨，这些都是在实际应用中至关重要的“软技能”。更让我惊喜的是，书中大量的习题设计——它们不仅仅是计算题，更多的是分析题和批判性思维题。这些题目往往要求读者不仅仅是套用公式，更要结合实际数据背景去解释结果的含义，从而真正培养了“统计思维”，而不是培养一个“计算器”。这对于希望未来能从事数据分析工作的人来说，是无价之宝。

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，一开始我对这么厚的一本原版引进教材抱有敬畏之心，担心会充斥着过多晦涩难懂的纯理论推导，阅读体验会比较枯燥。然而，实际阅读后发现，作者在保持理论深度和严谨性的同时，对公式的推导过程进行了大量的“人性化”处理。他们不会直接跳过中间步骤，而是会清晰地标注每一步转换的依据和背后的统计学原理。对于那些关键的定理和性质，书中往往会配有详细的推导步骤，并用小字或专门的注释框进行标注，读者可以根据自己的需要选择性地深入研究。这种设计非常灵活，既保证了高阶学习者的需求，也为只想掌握应用层面的读者提供了清晰的路径，真正做到了“兼顾”。

评分☆☆☆☆☆

这本《统计学（原书第五版）》的封面设计简洁却不失专业感，深沉的蓝色调让人感觉沉稳可靠，很符合统计学这门学科的基调。拿到书时，就能感受到它纸张的厚实和印刷的清晰，这对于需要频繁查阅和做笔记的读者来说非常重要。书本的装帧也十分扎实，即使经常翻动，也不容易出现松页或损坏的情况，这点我很欣赏。初翻目录，就能看出作者对知识体系的梳理非常到位，逻辑层次清晰，从基础概念到复杂模型循序渐进，让人对学习的路径一目了然。尤其是那些经典的案例和图表，配图的质量非常高，色彩运用得当，能有效地辅助理解那些抽象的统计概念。整体来看，这是一本让人愿意“沉浸”进去的书，光是看着它摆在书架上，就觉得心里踏实，知道自己拥有了一份扎实的学习工具。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和图表的视觉传达能力令人印象深刻。很多统计学书籍的图表常常是黑白灰的，读起来十分乏味，但这本书在关键图示上使用了恰当的颜色和阴影效果，使得数据分布、区间估计或者多变量关系的展示更加直观立体。特别是当它解释概率分布函数时，那些曲线的描绘得极其平滑精确，让你一眼就能看出不同参数变化对形状的影响。此外，书中的边栏设计也很有特色，它们通常会穿插一些历史背景介绍或者当前热门领域的实际应用案例，这些“花边”内容极大地丰富了阅读体验，让原本严肃的学术内容变得生动有趣，也让我明白了统计学这门学科是如何深刻地影响着我们现代社会的方方面面。

评分☆☆☆☆☆

这本书的文字表达方式简直像一位耐心的导师在为你讲解，娓娓道来，绝不故作高深。我特别喜欢它在介绍新概念时所采用的“情境导入”手法，它不是冷冰冰地抛出公式，而是先描绘一个现实生活中的场景或者一个实际的研究问题，让读者先产生“为什么需要这个工具”的疑问，然后再给出解决方案。这种教学方式极大地降低了初学者的畏难情绪。举个例子，在讲解假设检验的部分，作者通过一系列生动的对比实验，将P值和置信区间这些核心概念讲得通俗易懂，几乎没有产生“读不懂”的挫败感。阅读过程中，我时常会停下来，体会作者是如何将复杂的数学逻辑用如此贴近生活的语言重构的，这种用心程度，真的不是随便一本教材能比拟的。