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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