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目录 3

上册 3

序言 3

第一部分　引论 3

第一章　什么是统计 3

1.1 引言 3

1.2 为什么学习统计 7

1.3 当前统计的一些应用 7

1.4 统计学家做什么 11

1.5 质量和工序改进 12

1.6 学生注意 14

补充练习 15

1.7 小结 15

第二部分　收集数据 19

第二章　利用调查和科学研究来收集数据 19

2.1 引言 19

2.2 调查 20

2.3 科学研究 28

2.4 观察研究 35

2.5 数据整理：为概括和分析准备数据 36

2.6 小结 40

第三部分　概括数据 43

第三章　数据的描述 43

3.1 引言 43

3.2 计算器、计算机及软件系统 44

3.3 单个变量数据的描述：图表法 46

3.4 单个变量数据的描述：中心趋势的度量 76

3.5 单个变量数据的描述：变异性度量 88

3.6 盒形图 103

3.7 多变量数据的概括 109

3.8 小结 119

重要公式 120

补充练习 120

第四部分　工具和概念 135

第四章　概率和概率分布 135

4.1 如何应用概率进行推断 135

4.2 确定一个事件的概率 138

4.3 基本的事件关系和概率法则 141

4.4 条件概率和独立性 144

4.5 Bayes公式 150

4.6 离散变量和连续变量 155

4.7 离散随机变量的概率分布 157

4.8 一个常用的离散随机变量：二项分布 158

4.9 连续随机变量的概率分布 169

4.10 一个常用的连续随机变量：正态分布 172

4.11 随机抽样 184

4.12 抽样分布 189

4.13 二项分布的正态逼近 201

4.14 Minitab指令 204

4.15　小结 205

重要公式 206

补充练习 206

5.1 引言和案例 215

第五章　关于总体中心值的推断 215

第五部分　数据分析：中心值，方差和比例 215

5.2 μ的估计 218

5.3 估计μ时样本容量的选取 228

5.4 关于μ的统计检验 231

5.5 对于μ进行检验时样本容量的选取 242

5.6 统计检验的显著性水平 248

5.7 正态总体均值μ的统计推断，σ未知 253

5.8 关于中位数的推断 267

5.9 小结 276

重要公式 277

补充练习 278

第六章　两总体中心值的比较 290

6.1 引言和案例 290

6.2 关于μ1－μ2的推断：独立样本 294

6.3 非参数推断方法：Wilcoxon秩和检验 315

6.4 关于μ1－μ2的推断：成对数据 328

6.5 非参数推断方法：Wilcoxon符号秩检验 336

6.6 推断μ1－μ2时样本容量的选取 343

6.7　小结 345

重要公式 346

补充练习 348

第七章　关于总体方差的推断 371

7.1 引言和案例 371

7.2 单个总体方差的估计和检验 374

7.3 比较两个总体方差时的估计和检验 386

7.4 比较多个总体方差时的检验 397

重要公式 406

7.5　小结 406

补充练习 407

第八章　两个以上总体的中心值的推断 413

8.1 引言和案例 413

8.2 两个以上总体均值的统计检验：方差分析 418

8.3 完全随机化设计中观测值的模型 428

8.4 方差分析条件的检查 431

8.5 其他的分析方法：数据变换 439

8.6 另一种非参数方法：Kruskal-Wallis检验 446

8.7　小结 451

重要公式 452

补充练习 453

9.1 引言和案例 465

第九章　多重比较 465

9.2　线性对照 469

9.3 控制哪个错误率 476

9.4 Fisher（费舍尔）最小显著差异法 479

9.5 Tukey的W方法 483

9.6 Student-Newman-Keuls方法 486

9.7 Dunnett方法：处理组与对照组的比较 489

9.8　Scheffé的S方法 491

9.9 小结 498

重要公式 499

补充练习 499

第十章　类型数据 511

10.1 引言和案例 511

10.2 总体比例π的推断 513

10.3 两总体比例之差π1－π2的推断 525

10.4 多比例的推断：卡方拟合优度检验 532

10.5　Poisson（泊松）分布 541

10.6 列联表：独立性检验和齐性检验 546

10.7 相关程度的度量 557

10.8 几率和优比 563

10.9 小结 566

重要公式 567

补充练习 568

第六部分　数据分析：回归方法和模型的建立 583

第十一章　线性回归和相关 583

11.1 引言和案例 583

下册 583

目录 583

11.2 估计模型中的参数 592

11.3 回归参数的推断 612

11.4 利用回归预测新的y值 623

11.5 线性回归中拟合不足的考察 633

11.6 逆回归问题（校准） 640

11.7 相关 649

11.8 小结 660

重要公式 661

补充练习 663

第十二章　多元回归与一般线性模型 679

12.1 引言和案例 679

12.2 一般线性模型 688

12.3 估计多元回归系数 690

12.4 多元回归中的推断 713

12.5 回归系数子集的检验 726

12.6 用多元回归进行的预测 736

12.7 比较几条回归线的斜率 741

12.8　Logistic回归 747

12.9 多元回归的一些理论结果（任选） 756

12.10 小结 759

重要公式 760

补充练习 761

第十三章　多元回归续论 781

13.1 引言和案例 781

13.2 变量的挑选（第一步） 784

13.3 模型形式的确定（第二步） 806

13.4 模型假设的检查（第三步） 840

13.5 小结 866

重要公式 867

补充练习 867

第七部分　试验设计与方差分析 923

第十四章　试验和研究的设计概念 923

14.1 引言 923

14.2　研究的类型 924

14.3 设计的试验：术语 925

14.4　控制试验误差 929

14.5 试验单元对处理的随机化 934

14.6 确定重复试验的次数 938

14.7　小结 942

第十五章　标准设计的方差分析 948

15.1 引言和案例 948

15.2 单因子的完全随机化设计 951

15.3 随机化完全区组设计 955

15.4　拉丁方设计 974

15.5 完全随机化设计中的因子处理结构 988

15.6 随机化完全区组设计中的因子处理结构 1014

15.7 处理差异的估计和处理均值的比较 1016

15.8 小结 1023

重要公式 1023

补充练习 1024

第十六章　协方差分析 1048

16.1 引言和案例 1048

16.2 具有一个协变量的完全随机化设计 1051

16.3　外推问题 1064

16.4 多维协变量和更复杂的设计 1068

16.5　小结 1077

补充练习 1077

第十七章　一些固定效应、随机效应和混合效应模型的方差分析 1083

17.1 引言和案例 1083

17.2 具有随机处理效应的单因子试验：随机效应模型 1086

17.3 随机效应模型的扩充 1091

17.4　混合效应模型 1100

17.5 计算期望均方的规则 1110

17.6 套抽样和裂区设计 1121

17.7 小结 1132

补充练习 1132

第十八章　重复测量与交叉设计 1139

18.1 引言和案例 1139

18.2 有重复观测的单因子试验 1144

18.3 一个因子有重复观测的两因子试验 1146

18.4　交叉设计 1157

18.5　小结 1161

补充练习 1161

第十九章　一些非平衡设计的方差分析 1168

19.1 引言和案例 1168

19.2 有一个或多个缺失观察值的随机化区组设计 1170

19.3 有缺失数据的拉丁方设计 1176

19.4 平衡不完全区组（BIB）设计 1181

19.5　小结 1191

重要公式 1192

补充练习 1193

20.2 做好传达沟通工作所面临的困难 1198

20.1　引言 1198

第二十章　分析结果的传达和备案 1198

20.3 传达的障碍：图形的歪曲 1200

20.4 传达的障碍：有偏抽样 1203

20.5 传达的障碍：样本容量 1205

20.6 为统计分析准备数据 1206

20.7 统计分析的指导原则和报告 1209

20.8 文档和结果的保存 1210

20.9 小结 1211

补充练习 1211

附录统计表 1212

参考文献 1281

索引 1286

译后记 1303