統計學(第5版)（簡體書）

本書是一本聯系實際應用的統計方面的教材。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、簡單線性回歸、多重回歸分析、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、統計過程和質量控制、產品和系統的可靠性。此外，本書的附錄部分還介紹了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系的例子和練習，適合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。

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大學數學系教授，1963年至1977年擔任佛羅里達大學統計系主任。

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 描述性統計歪曲事實真相
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 復合事件
3.4 補事件
3.5 條件概率
3.6 并和交的概率法則
*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 泊松概率分布
*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 用蒙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 簡單線性回歸
第11章 多重回歸分析
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 統計過程和質量控制
第17章 產品和系統的可靠性
附錄A 矩陣代數
附錄B 有用的統計表
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