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威廉·门登霍尔、罗伯特·J.比弗、芭芭拉·M. 著 / 中国人民大学出版社 / 2016-12 / 平装
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概率论与数理统计
由威廉•门登霍尔、罗伯特•J.比弗、芭芭拉•M.比弗共同撰写的《概率论与数理统计》融合传统与创新,系统讲述了如何正确地收集和描述数据,如何利用统计软件MINITAB和EXCEL进行统计分析,以及如何解释统计结果在实际应用中的意义。本书是根据该书第14版缩编而成,对统计描述和推断作了基本的介绍。
本书语言流畅,通俗易懂,无需微积分基础即可通览全书。在编写上注重形象思维,用图形帮助理解各种统计概念。每小节后有大量具有不同难易程度的练习题,便于读者学习。本书配套的多种在线学习资源帮助学生学习和理解相关内容。本书理论联系实际,尤其适用于人文学科、经济管理等专业本科生、研究生学习使用。
本书既可以作为高等院校概率统计课程的双语教材和教师参考书,也可以作为国际高中AP课程或国际培训机构所需要的统计教材。
威廉•门登霍尔拥有北卡罗来纳州立大学博士学位,曾任宾夕法尼亚州巴克内尔大学数学系教授,1963-1977年担任佛罗里达大学统计系主任。门登霍尔博士在一些**统计学杂志发表过论文,但广为人知的是他众多的教科书,总共独立或者合作出版了13本统计学教材。
引言:什么是统计1.描述数据的图形法1.1变量与数据1.2变量的类型1.3分类数据的图形1.4定量数据的图形1.5频率直方图2.描述数据的数值法2.1描述数据集的数值法2.2中心的度量2.3变异的度量2.4标准差的实际意义2.5检测s计算错误的方法2.6相对位置的度量2.7五数归纳与箱线图3.二维数据的描述3.1二维数据3.2分类变量的图形3.3两个定量变量的散点图3.4定量双变量数据的度量4.概率和概率分布4.1概率论在统计学中的角4.2事件与样本空间4.3计算简单事件的概率4.4事件的关系与概率法则4.5独立、条件概率与乘法法则4.6贝叶斯法则4.7离散型变量及其概率分布5.几个重要的离散型分布5.1引言5.2二项概率分布5.3泊松概率分布5.4超几何概率分布6.正态概率分布6.1连续型变量的概率分布6.2正态概率分布6.3正态概率分布的面积制表7.样本分布7.1引言7.2抽样方案与试验设计7.3统计量与抽样分布7.4中心极限定理7.5样本均值的抽样分布7.6样本比例的抽样分布8.大样本估计8.1已学的内容8.2将要学的内容——统计推断8.3估计的类型8.4点估计8.5区间估计8.6两个体均值差的估计8.7两个二项比例差的估计8.8单侧置信区间8.9样本容量的选择9.大样本的设检验9.1体参数的设检验9.2设的统计检验9.3体均值的大样本检验9.4两个体均值差的大样本设检验9.5二项比例的大样本设检验9.6两个二项比例差的大样本设检验9.7设检验的有关说明10.小样本的推断10.1引言10.2t分布10.3单体均值的小样本推断10.4两个体均值差的小样本推断:独立样本10.5两个体均值差的小样本推断:逐对差检验10.6单体方差的推断10.7双体方差的比较10.8重新审视小样本设11.方差分析11.1试验设计11.2什么是方差分析?11.3方差分析的设11.4接近化设计:单因素分类11.5接近化设计的方差分析11.6体均值的分级11.7化区组设计:双因素分类11.8化区组设计的方差分析11.9a×b析因试验:双因素分类11.10a×b析因试验的方差分析12.线回归与相关12.1引言12.2一个简单的线概率模型12.3小二乘法12.4线回归的方差分析12.5线回归模型的有效检验12.6回归设的诊断工具12.7利用拟合直线估计和预测12.8相关分析13.多元回归分析13.1引言13.2多元回归模型13.3多元回归分析13.4多项式回归模型13.5回归模型中定量与定预测变量的使用14.分类数据分析14.1试验的描述14.2皮尔逊卡方统计量14.3检验特定单元格的概率:拟合优度检验14.4列联表:双因素分类14.5几个多项体的比较:固定行和或列和的双因素分类15.非参数统计15.1引言15.2威尔科克森秩和检验:独立样本15.3成对试验的符号检验15.4统计检验的比较15.5成对试验的威尔科克森符号秩检验15.6接近化设计的克鲁斯卡尔沃利斯h检验15.7化区组设计的弗里德曼f_r检验附表
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开播时间:09月02日 10:30