(正版特價)統計學(原書第五版) (美)William Mendenha…|215960 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
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齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111264378

商品編碼：19128911900

叢書名： 統計學精品譯叢

齣版時間：2009-10-01

頁數：814

書名：	(正版特價)統計學(原書第五版)|215960
圖書定價：	128元
圖書作者：	(美)William Mendenhall;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 Mendenhall，擁有北卡羅來納州立大學博士學位，曾任賓夕法尼亞州Bucknell大學數學係教授，1963年至1977年擔任佛羅裏達大學統計係主任。

內容簡介

本書是一本聯係實際應用的統計方麵的教材。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、産品和係統的可靠性。此外，本書的附錄部分還介紹瞭一些統計軟件的使用方法。 本書內容豐富、很少涉及統計學理論的嚴格數學證明，絕大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、研究生的統計學教材，也可作為相關領域研究人員的參考讀物。

目錄

譯者序 前言 第1章 緒論 1.1 統計學： 數據的科學 1.2 統計學的基本要素 1.3 數據類型 1.4 統計學在批判性思考中的作用 1.5 本書介紹的統計方法導引 第2章 描述性統計 2.1 描述定性數據的圖形法和數值法 2.2 描述定量數據的圖形法 2.3 描述定量數據的數值法 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 檢測異常值的方法 2.8 描述性統計歪麯事實真相 第3章 概率 3.1 概率在統計學中的作用 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 並和交的概率法則 *3.7 貝葉斯法則 3.8 計數法則 3.9 概率和統計的示例 3.10 隨機抽樣 第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 超幾何概率分布 4.10 泊鬆概率分布 *4.11 矩和矩母函數 第5章 連續隨機變量 5.1 連續隨機變量 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法 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 第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 獨立性 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 第7章 用置信區間估計 7.1 點估計及其性質 7.2 求點估計： 經典估計方法 7.3 求區間估計: 樞軸法 7.4 總體均值的估計 7.5 兩個總體均值差的估計: 獨立樣本 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 其他區間估計方法: 自助法和貝葉斯法 第8章 假設檢驗 第9章 分類數據分析 第10章 簡單綫性迴歸 第11章 多重迴歸分析 第12章 模型構建 第13章 試驗設計的原理 第14章 試驗設計的方差分析 第15章 非參數統計 第16章 統計過程和質量控製 第17章 産品和係統的可靠性 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俄剋拉荷馬州立大學 “嚮學生極其清楚地講述瞭統計學、概率論的基本概念” ——Arnold Sweet普度大學

深入探索數據驅動的世界：統計學核心概念與應用實踐 本教程旨在為讀者提供一個全麵而深入的統計學知識體係，涵蓋從基礎概念到高級分析方法的各個層麵。我們緻力於構建一座堅實的理論基石，並輔以大量的實際案例和應用指導，確保讀者不僅理解“是什麼”，更能掌握“如何做”。 --- 第一部分：統計學的基石——描述性統計與概率論基礎 本部分將引導讀者進入統計學的世界，理解數據如何被有效地收集、組織、可視化和初步解讀。這是進行任何深入分析的前提。 第一章：統計學的本質與數據類型 統計學的角色與職能： 明確統計學在現代科學研究、商業決策和社會科學中的核心地位。探討描述性統計與推斷性統計的區彆與聯係。 數據的源泉與度量： 詳細區分定性數據（分類數據）與定量數據（數值數據）。深入解析名義、順序、間隔和比率這四種主要的觀測尺度，理解它們對後續分析方法的製約。 抽樣方法概述： 介紹簡單隨機抽樣、分層抽樣、係統抽樣等常見抽樣技術，強調抽樣代錶性的重要性，為推斷性統計埋下伏筆。 第二章：數據的整理與可視化呈現 頻數分布錶的構建： 學習如何將原始數據轉化為結構化的頻數分布錶，包括計算組限、組中值和纍積頻數。 圖形化敘事： 掌握描述不同類型數據的有效圖形工具。重點講解直方圖（Histogram）在展示數據分布形態上的應用，以及條形圖（Bar Chart）、餅圖（Pie Chart）和莖葉圖（Stem-and-Leaf Plot）的適用場景。 分布形態的初步判斷： 介紹分布的形狀（對稱、偏態、多峰性）及其含義，理解數據的集中趨勢和離散程度的直觀判斷方法。 第三章：核心集中量度與離散程度度量 集中趨勢的度量： 詳細剖析平均數（均值）、中位數和眾數的計算方法、性質及其優缺點。重點討論在存在極端值（異常值）時，應優先選擇哪種中心度量。 離散程度的量化： 介紹如何衡量數據的分散性。包括極差（Range）、方差（Variance）和標準差（Standard Deviation）的計算，並強調標準差作為最常用離散指標的重要性。 相對位置的衡量： 引入百分位數（Percentiles）、四分位數（Quartiles）和四分位距（IQR）的概念。通過五數概括法（Five-Number Summary）構建箱綫圖（Box Plot），用以識彆和可視化數據中的潛在異常值。 第四章：概率論基礎與離散型隨機變量 概率的基本概念： 闡述樣本空間、事件、概率的古典定義、相對頻率定義和主觀概率。深入理解獨立事件、互斥事件以及條件概率的乘法法則和加法法則。 貝葉斯定理的應用： 詳細講解貝葉斯定理的結構，並通過實際案例展示其在更新概率判斷中的強大功能。 離散隨機變量與期望值： 定義離散隨機變量及其概率分布函數（PMF）。計算隨機變量的期望值（均值）和方差，理解期望值作為長期平均結果的意義。 重要離散分布模型： 重點解析二項分布（Binomial Distribution）和泊鬆分布（Poisson Distribution）的適用條件和參數解釋，以及它們在計數問題中的應用。 --- 第二部分：推斷性統計的核心——從樣本到總體 本部分是統計推斷的精髓所在，側重於如何利用樣本信息對未知的總體參數做齣可靠的估計和假設檢驗。 第五章：連續型隨機變量與正態分布 概率密度函數（PDF）： 解釋連續型隨機變量的概率密度函數及其與概率的關係（積分麵積）。 正態分布的統治地位： 深入探討正態分布（Gaussian Distribution）的特性（鍾形、對稱性、參數 $mu$ 和 $sigma$）。 標準正態分布（Z-分布）： 學習如何將任意正態分布數據標準化（Z-得分），並熟練查閱和應用標準正態分布錶（Z錶），計算特定區間內的概率。 抽樣分布與中心極限定理（CLT）： CLT是推斷統計的理論支柱。詳細解釋樣本均值的抽樣分布，並闡述CLT如何保證即使總體非正態，大樣本均值的分布也近似正態。 第六章：總體參數的估計 點估計與區間估計： 理解點估計的局限性，轉而學習區間估計的必要性。 置信區間的構造（基於大樣本）： 詳細推導和計算總體均值 $mu$ 的置信區間，使用Z統計量。解釋置信水平（如95%）的實際含義。 置信區間的構造（基於小樣本）： 介紹自由度（Degrees of Freedom）的概念，以及在總體標準差未知時，使用t分布（Student's t-distribution）構造均值置信區間的步驟。 總體比例的估計： 講解如何估計總體比例 $p$ 的置信區間，包括所需滿足的近似條件。 第七章：單樣本假設檢驗 假設檢驗的邏輯框架： 明確零假設 ($H_0$) 和備擇假設 ($H_a$) 的設定，理解兩類錯誤（Type I $alpha$ 和 Type II $eta$ 錯誤）的權衡。 P值（P-value）的解釋與應用： 深入解析P值作為判斷證據強度的核心指標，以及如何根據P值與顯著性水平 $alpha$ 的比較來做齣決策。 均值的Z檢驗與t檢驗： 針對已知/未知總體標準差的情況，分彆詳細演示單樣本均值的Z檢驗和t檢驗的完整流程。 比例的假設檢驗： 學習如何對總體比例進行單樣本假設檢驗。 第八章：雙樣本比較與配對樣本分析 兩個獨立樣本均值的比較： 詳細講解兩種情景下的檢驗：方差齊性假設下的閤並方差t檢驗，以及方差不齊性下的Welch's t檢驗。 兩個總體比例的比較： 介紹比較兩個獨立樣本比例差異的Z檢驗。 配對樣本t檢驗： 理解配對設計（如前後測）的統計優勢，並學習如何將配對數據轉化為單樣本差值問題進行t檢驗。 --- 第三部分：深入分析——方差分析、迴歸分析與非參數方法 本部分拓展到更復雜的分析技術，用以處理多個因素的相互作用以及非正態或有序數據。 第九章：方差分析（ANOVA）：多組均值比較 ANOVA的原理與適用性： 解釋ANOVA如何通過比較組間變異與組內變異來判斷多個總體均值是否相等。 單因素方差分析（One-Way ANOVA）： 詳細介紹F統計量的計算、F分布的概念及其在ANOVA中的應用。學習如何解讀ANOVA錶。 事後檢驗（Post-Hoc Tests）： 當ANOVA拒絕 $H_0$ 後，需要進行事後檢驗（如Tukey's HSD）來確定具體是哪幾組之間存在顯著差異。 雙因素方差分析（Two-Way ANOVA）： 引入交互作用（Interaction Effect）的概念，分析兩個分類因子對響應變量的聯閤影響。 第十章：簡單綫性迴歸與相關性分析 相關性（Correlation）： 介紹Pearson相關係數 $r$ 的計算、解釋及其局限性。強調相關性不等於因果關係。 最小二乘法的原理： 學習如何使用最小二乘法擬閤最佳擬閤直綫 $hat{Y} = b_0 + b_1 X$。 迴歸係數的解釋： 準確解釋截距 $b_0$ 和斜率 $b_1$ 的含義，並進行其置信區間的估計。 迴歸模型的推斷： 進行斜率的t檢驗，判斷自變量對因變量的預測能力是否顯著。引入決定係數 $R^2$ 衡量模型擬閤優度。 迴歸的假設檢驗： 討論殘差分析的重要性，包括對殘差的正態性、獨立性和方差齊性的檢驗。 第十一章：推斷性統計的進階：卡方檢驗 擬閤優度檢驗（Goodness-of-Fit）： 學習如何使用卡方檢驗判斷觀測到的頻率分布是否與理論分布（或預期比例）相符。 獨立性檢驗： 掌握列聯錶（Contingency Table）的構建，以及卡方檢驗在判斷兩個分類變量之間是否存在關聯性上的應用。 麥剋尼馬爾檢驗（McNemar's Test）： 針對配對的二元數據進行獨立性檢驗的特殊方法。 第十二章：非參數統計方法簡介 非參數方法的適用場景： 解釋當數據嚴重偏態、存在過多異常值或樣本量過小不滿足正態性假設時，非參數檢驗的必要性。 非參數對應檢驗： 對比參數檢驗與其非參數對應方法： Mann-Whitney U 檢驗（對應獨立樣本t檢驗） Wilcoxon 符號秩檢驗（對應配對樣本t檢驗） Kruskal-Wallis H 檢驗（對應單因素方差分析） --- 附錄與補充材料 統計軟件操作指南速覽： 簡要介紹如何使用常見統計軟件（如R, SPSS, 或Excel高級功能）來執行上述主要分析步驟。 重要統計分布錶： 提供Z錶、t錶、卡方錶和F錶關鍵值參考。 統計術語錶： 常見術語的中英文對照及簡潔定義。 本書結構嚴謹，邏輯清晰，旨在幫助讀者建立一個完整且實用的統計學思維框架，無論是在學術研究、數據分析領域，還是在日常決策中，都能自信地運用統計工具來審視和解釋世界。

評分☆☆☆☆☆

這本《統計學（原書第五版）》的封麵設計簡潔卻不失專業感，深沉的藍色調讓人感覺沉穩可靠，很符閤統計學這門學科的基調。拿到書時，就能感受到它紙張的厚實和印刷的清晰，這對於需要頻繁查閱和做筆記的讀者來說非常重要。書本的裝幀也十分紮實，即使經常翻動，也不容易齣現鬆頁或損壞的情況，這點我很欣賞。初翻目錄，就能看齣作者對知識體係的梳理非常到位，邏輯層次清晰，從基礎概念到復雜模型循序漸進，讓人對學習的路徑一目瞭然。尤其是那些經典的案例和圖錶，配圖的質量非常高，色彩運用得當，能有效地輔助理解那些抽象的統計概念。整體來看，這是一本讓人願意“沉浸”進去的書，光是看著它擺在書架上，就覺得心裏踏實，知道自己擁有瞭一份紮實的學習工具。

評分☆☆☆☆☆

作為一本經典教材的修訂版，其內容的前沿性和與時俱進是毋庸置疑的。雖然我接觸的是第五版，但其中對現代數據分析工具和新興統計思想的融閤處理得非常巧妙。例如，它在講解迴歸分析時，不僅僅停留在傳統的最小二乘法，還對模型診斷和殘差分析做瞭非常深入的探討，這些都是在實際應用中至關重要的“軟技能”。更讓我驚喜的是，書中大量的習題設計——它們不僅僅是計算題，更多的是分析題和批判性思維題。這些題目往往要求讀者不僅僅是套用公式，更要結閤實際數據背景去解釋結果的含義，從而真正培養瞭“統計思維”，而不是培養一個“計算器”。這對於希望未來能從事數據分析工作的人來說，是無價之寶。

評分☆☆☆☆☆

我必須承認，一開始我對這麼厚的一本原版引進教材抱有敬畏之心，擔心會充斥著過多晦澀難懂的純理論推導，閱讀體驗會比較枯燥。然而，實際閱讀後發現，作者在保持理論深度和嚴謹性的同時，對公式的推導過程進行瞭大量的“人性化”處理。他們不會直接跳過中間步驟，而是會清晰地標注每一步轉換的依據和背後的統計學原理。對於那些關鍵的定理和性質，書中往往會配有詳細的推導步驟，並用小字或專門的注釋框進行標注，讀者可以根據自己的需要選擇性地深入研究。這種設計非常靈活，既保證瞭高階學習者的需求，也為隻想掌握應用層麵的讀者提供瞭清晰的路徑，真正做到瞭“兼顧”。

評分☆☆☆☆☆

這本書的文字錶達方式簡直像一位耐心的導師在為你講解，娓娓道來，絕不故作高深。我特彆喜歡它在介紹新概念時所采用的“情境導入”手法，它不是冷冰冰地拋齣公式，而是先描繪一個現實生活中的場景或者一個實際的研究問題，讓讀者先産生“為什麼需要這個工具”的疑問，然後再給齣解決方案。這種教學方式極大地降低瞭初學者的畏難情緒。舉個例子，在講解假設檢驗的部分，作者通過一係列生動的對比實驗，將P值和置信區間這些核心概念講得通俗易懂，幾乎沒有産生“讀不懂”的挫敗感。閱讀過程中，我時常會停下來，體會作者是如何將復雜的數學邏輯用如此貼近生活的語言重構的，這種用心程度，真的不是隨便一本教材能比擬的。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和圖錶的視覺傳達能力令人印象深刻。很多統計學書籍的圖錶常常是黑白灰的，讀起來十分乏味，但這本書在關鍵圖示上使用瞭恰當的顔色和陰影效果，使得數據分布、區間估計或者多變量關係的展示更加直觀立體。特彆是當它解釋概率分布函數時，那些麯綫的描繪得極其平滑精確，讓你一眼就能看齣不同參數變化對形狀的影響。此外，書中的邊欄設計也很有特色，它們通常會穿插一些曆史背景介紹或者當前熱門領域的實際應用案例，這些“花邊”內容極大地豐富瞭閱讀體驗，讓原本嚴肅的學術內容變得生動有趣，也讓我明白瞭統計學這門學科是如何深刻地影響著我們現代社會的方方麵麵。