高等學(xué)校教材·工程數學(xué)：新編統計學(xué)教程（附光盤(pán)1張）簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

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內容簡(jiǎn)介:　　《工程數學(xué)：新編統計學(xué)教程》計為主線(xiàn)，在體例上作了較大改變，圍繞處理統計問(wèn)題的階段展開(kāi)課程內容的陳述。概率只是作為統計基礎理論知識的“角色”，其所占教學(xué)學(xué)時(shí)大為下降，使得本課程能有足夠的時(shí)間向學(xué)生展開(kāi)主要的統計方法，并通過(guò)練習熟悉和運用。
　　《工程數學(xué)：新編統計學(xué)教程》介紹了統計學(xué)的基本概念、原理和方法，強調直觀(guān)性，突出統計思想的闡述。全書(shū)由數據的整理和描述、抽樣推斷和抽樣分布、參數點(diǎn)估計、區間估計、假設檢驗等內容組成，可供工科、理科非數學(xué)專(zhuān)業(yè)本科生以及MBA、工程碩士作為教材使用。

作者簡(jiǎn)介:　　

目錄:第一章 概述
§1.1 引言
1.1.1 什么是統計
1.1.2 統計方法的特點(diǎn)
§1.2 隨機現象及其統計規律性
1.2.1 隨機試驗和隨機現象
1.2.2 隨機性和規律性
§1.3 統計學(xué)中的基本概念
1.3.1 概率——不確定性的度量
1.3.2 變量
1.3.3 總體和樣本
§1.4 常用統計軟件簡(jiǎn)介
1.4.1 計算機應用的意義
1.4.2 常用統計軟件簡(jiǎn)介
1.4.3 本教材使用的統計軟件——Excel介紹
§1.5 Excel在本章中的應用
1.5.1 Excel基本用法介紹
1.5.2 Excel中的函數和宏
習題1

第二章 數據的描述
§2.1 引言
§2.2 簡(jiǎn)單隨機抽樣
§2.3 數據的簡(jiǎn)單整理
2.3.1 統計量
2.3.2 統計圖形
§2.4 數據的概括
2.4.1 刻畫(huà)數據中心位置的數字特征
2.4.2 刻畫(huà)數據分散度的數字特征
2.4.3 一些數字特征的基本性質(zhì)
2.4.4 分位點(diǎn)和盒形圖
§2.5 Excel在本章中的應用
2.5.1 隨機數發(fā)生器宏
2.5.2 直方圖宏
2.5.3 盒形圖
習題2

第三章 概率的規則
§3.1 事件的關(guān)系和運算
3.1.1 樣本空間
3.1.2 事件的關(guān)系
3.1.3 事件的運算
§3.2 得到概率的方法
3.2.1 相對頻率方法
3.2.2 古典概型的概率計算
§3.3 概率的性質(zhì)
§3.4 條件概率與Bayes公式
3.4.1 條件概率
3.4.2 乘法規則
3.4.3 獨立性
3.4.4 Bayes公式
習題3

第四章 隨機變量及其分布
§4.1 離散型隨機變量及其分布
4.1.1 離散型隨機變量的分布律
4.1.2 常用離散型分布
§4.2 隨機變量的分布函數
§4.3 連續型隨機變量及其分布
4.3.1 連續型隨機變量的概率密度函數
4.3.2 常用的連續型隨機變量
§4.4 多維隨機變量的概念
§4.5 隨機變量的數字特征
4.5. 1數學(xué)期望
4.5.2 方差
4.5.3 協(xié)方差和相關(guān)系數
§4.6 獨立隨機變量和的收斂性
4.6.1 切比雪夫不等式
4.6.2 獨立隨機變量和的收斂性
4.6.3 中心極限定理
§4.7 Excel在本章中的應用
4.7.1 離散型隨機變量分布律計算
4.7.2 連續型隨機變量分布函數計算
習題4

第五章 統計估計
§5.1 抽樣分布
5.1.1 y2分布
5.1.2 t分布
5.1.3 F分布
§5.2 正態(tài)總體下的抽樣分布
§5.3 點(diǎn)估計方法
5.3.1 矩法
5.3.2 極大似然法
§5.4 置信區間
5.4.1 一個(gè)正態(tài)總體的情形
5.4.2 兩個(gè)正態(tài)總體的情形
§5.5 Excel在本章中的應用
5.5.1 統計三大分布計算
5.5.2 單正態(tài)總體置信區間計算
5.5.3 雙正態(tài)總體置信區間計算
習題5

第六章 假設檢驗
§6.1 假設檢驗的基本思想
6.1.1 檢驗問(wèn)題的提出
6.1.2 原假設和備選假設
6.1.3 否定論證與實(shí)際推斷原理
6.1.4 p值
6.1.5 統計顯著(zhù)性
6.1.6 兩類(lèi)錯誤概率
§6.2 單正態(tài)總體的顯著(zhù)性檢驗
6.2.1 顯著(zhù)性水平檢驗法
6.2.2 檢驗的一般步驟
6.2.3 單正態(tài)總體均值檢驗
6.2.4 單正態(tài)總體方差檢驗
§6.3 雙正態(tài)總體的檢驗
6.3.1 方差已知時(shí)對均值差的檢驗(Z檢驗)
6.3.2 方差未知但相等時(shí)對均值差的檢驗(t檢驗)
6.3.3 方差未知時(shí)對均值差的檢驗(可分離方差檢驗)
6.3.4 等方差和均值差的檢驗
§6.4 非正態(tài)總體的檢驗
6.4.1 大樣本檢驗
6.4.2 指數分布的參數檢驗
§6.5 X2擬合優(yōu)度檢驗
6.5.1 y2擬合優(yōu)度檢驗
6.5.2 列聯(lián)表獨立性檢驗
§6.6 Excel在本章中的應用
6.6.1 單樣本Z檢驗和t檢驗
6.6.2 雙樣本t檢驗
6.6.3 雙樣本等方差檢驗
6.6.4 y2擬合優(yōu)度檢驗
6.6.5 列聯(lián)表獨立性檢驗
習題6

第七章 方差分析
§7.1 問(wèn)題的提出及基本假定
§7.2 單因素方差分析
7.2.1 方差分析的基本思想
7.2.2 單因素方差分析
7.2.3 多重比較
§7.3 雙因素方差分析
7.3.1 無(wú)交互作用的雙因素方差分析
7.3.2 有交互作用的雙因素方差分析
§7.4 Excel在本章中的應用
7.4.1 單因素方差分析
7.4.2 無(wú)交互作用的雙因素方差分析
7.4.3 有交互作用的雙因素方差分析
習題7

第八章 回歸分析和相關(guān)分析
§8.1 相關(guān)分析
8.1.1 相關(guān)系數
8.1.2 相關(guān)性檢驗
§8.2 一元線(xiàn)性回歸分析
8.2.1 基本假定
8.2.2 最小二乘回歸
§8.3 一元線(xiàn)性回歸的檢驗和置信推斷
8.3.1 R2——回歸模型擬合程度的指標
8.3.2 回歸系數的顯著(zhù)性檢驗
8.3.3 回歸系數的置信推斷
§8.4 預測
8.4.1 對給定x對應的y值的預測區間
8.4.2 對給定x，y的條件平均E(y/x)的預測區間
§8.5 多元線(xiàn)性回歸
8.5.1 模型的設定
8.5.2 建模
8.5.3 模型診斷
§8.6 非線(xiàn)性回歸
§8.7 Excel在本章中的應用
8.7.1 散點(diǎn)圖和相關(guān)系數
8.7.2 一元線(xiàn)性回歸
8.7.3 多元回歸分析
8.7.4 非線(xiàn)性回歸分析
習題8
附表一 泊松分布表
附表二 標準正態(tài)分布表
附表三 X2分布的分位數值表
附表四 t分布的分位數值表
附表五 F分布的分位數值表
附表六 多重比較的Turkey-Kramer程序標準變程qa表
習題答案
參考書(shū)目