統(tǒng)計(jì)學(xué)（原書第6版）

譯者序
前言
第1章 緒論
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：田納西河中魚的DDT污染
1．1 統(tǒng)計(jì)學(xué)：數(shù)據(jù)的科學(xué)
1．2 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本要素
1．3 數(shù)據(jù)類型
1．4 收集數(shù)據(jù)：抽樣
1．5 統(tǒng)計(jì)學(xué)在批判性思考中的作用
1．6 本書介紹的統(tǒng)計(jì)方法導(dǎo)引
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：田納西河中魚的DDT污染——確定數(shù)據(jù)收集的方法、總體、樣本和數(shù)據(jù)類型
第2章 描述性統(tǒng)計(jì)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：亞拉巴馬州田納西河中
污染魚的特征
2．1 描述定性數(shù)據(jù)的圖形法和數(shù)值法
2．2 描述定量數(shù)據(jù)的圖形法
2．3 描述定量數(shù)據(jù)的數(shù)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(tǒng)計(jì)歪曲事實(shí)真相
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：亞拉巴馬州田納西河中
污染魚的特征
第3章 概率
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：NASA太空船儀表碼中的軟件缺陷評估預(yù)測器
3．1 概率在統(tǒng)計(jì)學(xué)中的作用
3．2 事件、樣本空間和概率
3．3 復(fù)合事件
3．4 補(bǔ)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(jì)數(shù)法則
3．9 概率和統(tǒng)計(jì)的示例
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：NASA太空船儀表碼中的軟件缺陷評估預(yù)測器
第4章 離散隨機(jī)變量
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：“一次性”裝置的可靠性
4．1 離散隨機(jī)變量的定義
4．2 離散隨機(jī)變量的概率分布
4．3 隨機(jī)變量的期望值
4．4 -些有用的期望值定理
4．5 伯努利試驗(yàn)
4．6 二項(xiàng)概率分布
4．7 多項(xiàng)概率分布
4．8 負(fù)二項(xiàng)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(shù)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：“一次性”裝置的可靠性
第5章 連續(xù)隨機(jī)變量
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：超級武器的開發(fā)——優(yōu)化命中率
5．1 連續(xù)隨機(jī)變量的定義
5．2 連續(xù)隨機(jī)變量的密度函數(shù)
5．3 連續(xù)隨機(jī)變量的期望值
5．4 均勻概率分布
5．5 正態(tài)概率分布
5．6 判定正態(tài)性的描述性方法
5．7 r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(shù)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：超級武器的開發(fā)——優(yōu)化命中率
第6章 二元概率分布及抽樣分布
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：Up/Down維修系統(tǒng)的可用性
6．1 離散隨機(jī)變量的二元概率分布
6．2 連續(xù)隨機(jī)變量的二元概率分布
6．3 兩個(gè)隨機(jī)變量函數(shù)的期望值
6．4 獨(dú)立性
6．5 兩個(gè)隨機(jī)變量的協(xié)方差和相關(guān)性
*6．6 隨機(jī)變量函數(shù)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(xiàng)分布的正態(tài)逼近
6．11 與正態(tài)分布有關(guān)的抽樣分布
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：Up/Down維修系統(tǒng)的可用性
第7章 用置信區(qū)間估計(jì)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：PET飲料瓶的破裂強(qiáng)度
7．1 點(diǎn)估計(jì)及其性質(zhì)
7．2 求點(diǎn)估計(jì)：經(jīng)典估計(jì)方法
7．3 求區(qū)間估計(jì)：樞軸法
7．4 總體均值的估計(jì)
7．5 兩個(gè)總體均值差的估計(jì)：獨(dú)立樣本
7．6 兩個(gè)總體均值差的估計(jì)：配對
7．7 總體比率的估計(jì)
7．8 兩個(gè)總體比率差的估計(jì)
7．9 總體方差的估計(jì)
7．10 兩個(gè)總體方差比的估計(jì)
7．11 選擇樣本容量
*7．12 其他區(qū)間估計(jì)方法：自助法和貝葉斯法
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：PET飲料瓶的破裂強(qiáng)度
第8章 假設(shè)檢驗(yàn)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：比較溶解藥片方法——溶解方法等效性檢驗(yàn)
8．1 假設(shè)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)與置信區(qū)間的關(guān)系
8．2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的要素與性質(zhì)
8．3 求統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：經(jīng)典方法
8．4 選擇原假設(shè)和備擇假設(shè)
8．5 檢驗(yàn)的觀測顯著性水平
8．6 檢驗(yàn)總體均值
8．7 檢驗(yàn)兩個(gè)總體均值的差：獨(dú)立樣本
8．8 檢驗(yàn)兩個(gè)總體均值的差：配對
8．9 檢驗(yàn)總體比率
8．10 檢驗(yàn)兩個(gè)總體比率的差
8．11 檢驗(yàn)總體方差
8．12 檢驗(yàn)兩個(gè)總體方差的比
*8．13 其他檢驗(yàn)方法：自助法和貝葉斯法
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：比較溶解藥片方法一溶解方法等效性檢驗(yàn)
第9章 分類數(shù)據(jù)分析
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：殘忍的組織移植案例——誰應(yīng)該為損害賠償負(fù)責(zé)
9．1 分類數(shù)據(jù)和多項(xiàng)概率
9．2 估計(jì)單向表中的類型概率
9．3 檢驗(yàn)單向表中的類型概率
9．4 關(guān)于雙向表（列聯(lián)表）中類型概率的推斷
9．5 固定邊緣和的列聯(lián)表
*9．6 列聯(lián)表分析中獨(dú)立性的精確檢驗(yàn)
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)回顧：殘忍的組織移植案例——誰應(yīng)該為損害賠償負(fù)責(zé)
第10章 簡單線性回歸
活動(dòng)中的統(tǒng)計(jì)學(xué)：探礦魔杖真的能發(fā)現(xiàn)水嗎
10．1 回歸模型
10．2 模型假定
10．3 估計(jì)β0和β1：最小二乘法
10．4 最小二乘估計(jì)的性質(zhì)
10．5 σ2的估計(jì)量
……
第11章 多重回歸分析
第12章 模型構(gòu)建
第13章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的原理
第14章 試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方差分析
第15章 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)
第16章 統(tǒng)計(jì)過程和質(zhì)量控制
第17章 產(chǎn)品和系統(tǒng)的可靠性
附錄A 矩陣代數(shù)
附錄B 有用的統(tǒng)計(jì)表
附錄C SAS的Windows指導(dǎo)
附錄D MINITAB的Windows指導(dǎo)
附錄E SPSS的Windows指導(dǎo)
參考文獻(xiàn)
部分奇數(shù)練習(xí)答案