统计学与生活（第8版）
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江西南昌
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作者（美）Ron Larson （罗恩·拉森）
出版社电子工业出版社
ISBN9787121453144
出版时间2023-04
装帧平装
开本其他
定价158元
货号29570343
上书时间2024-11-04
商品详情
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导语摘要
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。本书介绍统计学的基本概念、原理和应用，详细内容包括统计学导论、描述统计、概率、离散概率分布、正态概率分布、置信区间、单样本假设检验、双样本假设检验、相关与回归、卡方检验与F分布、非参数检验等。全书以真实的统计例题为引导，内容前后连贯，语言简洁，定义和公式明确，每个重要的概念都提供例题和自测题，每节的末尾都提供习题，每章的末尾都提供复习题、测验题和测试题。全书以图形方式进行表述，所用的数据能够充分体现相关的概念，可用不同的软件实现；同时，全书在强化理解基本概念的同时，强调统计学的日常应用，所用的数据均为现实生活中的真实数据。
作者简介
Ron Larson（罗恩?拉森），美国宾夕法尼亚州立大学比兰德学院数学教授，科罗拉多大学数学博士，运用多媒体及互联网手段改进教学的倡导者，曾撰写多本微积分、高等数学教材，这些教材均成为各自领域的经典著作。
彭艳，毕业于某大学法学与经济学专业，曾从事过法学与经济学方向的研究工作，现为某设计开发有限公司负责人，从事产品设计、生产与出口销售工作。
目录
第1章 统计学导论 1
1.1 统计学简介 1
1.1.1 统计学的定义 2
1.1.2 数据集 2
1.1.3 统计学的分支 4
1.1.4 习题 4
1.2 数据分类 6
1.2.1 数据类型 6
1.2.2 计量尺度 7
1.2.3 习题 9
1.3 数据收集与实验设计 11
1.3.1 统计研究的设计 11
1.3.2 数据收集 12
1.3.3 实验设计 13
1.3.4 抽样技术 14
1.3.5 习题 16
1.4 第1章复习题 18
1.5 第1章测验题 19
1.6 第1章测试题 20
1.7 统计历史时间线 21
1.7.1 17世纪 21
1.7.2 18世纪 21
1.7.3 19世纪 21
1.7.4 20世纪 22
1.7.5 20世纪（后期） 22
第2章 描述统计学 23
2.1 频数分布及其图形 23
2.1.1 频数分布 23
2.1.2 频数分布图 26
2.1.3 习题 31
2.2 其他图形和显示 34
2.2.1 绘制定量数据集的图形 34
2.2.2 绘制定性数据集 36
2.2.3 绘制成对数据集 38
2.2.4 习题 39
2.3 集中趋势度量 43
2.3.1 均值、中位数和众数 43
2.3.2 加权平均值和分组数据的平均值 46
2.3.3 分布形状 48
2.3.4 习题 49
2.4 度量变异 54
2.4.1 极差 54
2.4.2 方差和标准差 55
2.4.3 解释标准差 59
2.4.4 分组数据的标准差 61
2.4.5 变异系数 63
2.4.6 习题 64
2.5 位置度量 68
2.5.1 四分位数 68
2.5.2 百分位数和其他分位数 71
2.5.3 标准分数 73
2.5.4 习题 74
2.6 第2章复习题 77
2.7 第2章测验题 79
2.8 第2章测试题 80
2.9 第1～2章总复习 81
第3章 概率 83
3.1 概率与计数的基本概念 83
3.1.1 概率实验 83
3.1.2 基本计数原理 85
3.1.3 概率的类型 86
3.1.4 互补事件 89
3.1.5 概率应用 90
3.1.6 习题 91
3.2 条件概率与乘法法则 95
3.2.1 条件概率 95
3.2.2 独立事件和相关事件 96
3.2.3 乘法法则 97
3.2.4 习题 99
3.3 加法法则 102
3.3.1 互斥事件 102
3.3.2 加法法则 103
3.3.3 概率小结 105
3.3.4 习题 105
3.4 概率和计数的附加主题 108
3.4.1 排列 109
3.4.2 组合 111
3.4.3 计数原理的应用 111
3.4.4 习题 113
3.5 第3章复习题 116
3.6 第3章测验题 119
3.7 第3章测试题 119
第4章 离散概率分布 121
4.1 概率分布 121
4.1.1 随机变量 122
4.1.2 离散概率分布 123
4.1.3 均值、方差和标准差 125
4.1.4 期望值 126
4.1.5 习题 127
4.2 二项分布 129
4.2.1 二项实验 129
4.2.2 二项概率公式 130
4.2.3 求二项概率 132
4.2.4 绘制二项分布 134
4.2.5 均值、方差和标准差 135
4.2.6 习题 135
4.3 其他离散概率分布 138
4.3.1 几何分布 138
4.3.2 泊松分布 139
4.3.3 离散概率分布小结 140
4.3.4 习题 141
4.4 第4章复习题 143
4.5 第4章测验题 145
4.6 第4章测试题 145
第5章 正态概率分布 147
5.1 正态分布和标准正态分布简介 147
5.1.1 正态分布的性质 147
5.1.2 标准正态分布 150
5.1.3 习题 154
5.2 正态分布：求概率 156
5.2.1 概率与正态分布 156
5.2.2 习题 159
5.3 正态分布：求值 161
5.3.1 求z分数 161
5.3.2 将z分数转换为x值 163
5.3.3 求给定概率的特定数据值 163
5.3.4 习题 164
5.4 抽样分布和中心极限定理 167
5.4.1 抽样分布 167
5.4.2 中心极限定理 169
5.4.3 概率与中心极限定理 171
5.4.4 习题 174
5.5 二项分布的正态近似 176
5.5.1 近似二项分布 177
5.5.2 连续性校正 178
5.5.3 近似二项概率 179
5.5.4 习题 181
5.6 第5章复习题 183
5.7 第5章测验题 186
5.8 第5章测试题 186
5.9 第3～5章总复习 188
第6章 置信区间 190
6.1 均值的置信区间（σ已知） 190
6.1.1 估计总体参数 190
6.1.2 总体均值的置信区间 193
6.1.3 样本量 195
6.1.4 习题 196
6.2 均值的置信区间（σ未知） 199
6.2.1 t分布 199
6.2.2 置信区间与t分布 200
6.2.3 习题 203
6.3 确定总体比例的置信区间 205
6.3.1 总体比例的点估计 206
6.3.2 总体比例的置信区间 206
6.3.3 求小样本量 209
6.3.4 习题 209
6.4 方差和标准差的置信区间 212
6.4.1 卡方分布 212
6.4.2 σ2和σ的置信区间 213
6.4.3 习题 215
6.5 第6章复习题 217
6.6 第6章测验题 218
6.7 第6章测试题 219
第7章 单样本假设检验 220
7.1 假设检验简介 220
7.1.1 假设检验 220
7.1.2 陈述假设 221
7.1.3 错误类型和显著性水平 223
7.1.4 统计检验和P值 224
7.1.5 做出并解释决定 226
7.1.6 假设检验的策略 228
7.1.7 习题 229
7.2 均值的假设检验（σ已知） 231
7.2.1 使用P值进行决策 231
7.2.2 使用P值进行z检验 233
7.2.3 拒绝区域和临界值 235
7.2.4 使用拒绝区域进行z检验 237
7.2.5 习题 239
7.3 均值的假设检验（σ未知） 242
7.3.1 t分布中的临界值 242
7.3.2 均值μ的t检验 243
7.3.3 在t检验中使用P值 245
7.3.4 习题 246
7.4 比例假设检验 249
7.4.1 比例假设检验基础 249
7.4.2 习题 251
7.5 方差和标准差的假设检验 252
7.5.1 卡方检验的临界值 253
7.5.2 卡方检验 254
7.5.3 习题 257
7.6 第7章复习题 259
7.7 第7章测验题 262
7.8 第7章测试题 262
第8章 双样本假设检验 264
8.1 检验均值之差（独立样本，σ1和σ2已知） 264
8.1.1 独立样本和相关样本 264
8.1.2 双样本假设检验综述 265
8.1.3 双样本之差的z均值检验 267
8.1.4 习题 270
8.2 检验均值之差（独立样本，σ1和σ2未知） 272
8.2.1 均值之差的双样本t检验 272
8.2.2 习题 275
8.3 检验均值之差（相关样本） 278
8.3.1 均值之差的t检验 278
8.3.2 习题 283
8.4 检验比例之差 285
8.4.1 比例之差的双样本z检验 285
8.4.2 习题 288
8.5 第8章复习题 291
8.6 第8章测验题 293
8.7 第8章测试题 294
8.8 第6～8章总复习 295
第9章 相关和回归 297
9.1 相关 297
9.1.1 相关概述 298
9.1.2 相关系数 301
9.1.3 使用表格检验总体相关系数r 303
9.1.4 总体相关系数ρ的假设检验 305
9.1.5 相关和因果关系 307
9.1.6 习题 308
9.2 线性回归 310
9.2.1 回归直线 310
9.2.2 回归直线的应用 313
9.2.3 习题 313
9.3 回归和预测区间的测量 318
9.3.1 关于回归直线的变差 318
9.3.2 决定系数 319
9.3.3 估计标准误差 319
9.3.4 预测区间 321
9.3.5 习题 322
9.4 多元回归 324
9.4.1 求多元回归方程 325
9.4.2 预测y值 326
9.4.3 习题 327
9.5 第9章复习题 329
9.6 第9章测验题 331
9.7 第9章测试题 331
第10章 卡方检验和F分布 333
10.1 拟合优度检验 333
10.1.1 卡方拟合优度检验 333
10.1.2 习题 338
10.2 独立 340
10.2.1 列联表 340
10.2.2 卡方独立检验 342
10.2.3 习题 345
10.3 比较两个方差 349
10.3.1 F分布 349
10.3.2 方差的双样本F检验 351
10.3.3 习题 353
10.4 方差分析 355
10.4.1 单向方差分析 355
10.4.2 双向方差分析 359
10.4.3 习题 360
10.5 第10章复习题 363
10.6 第10章测验题 366
10.7 第10章测试题 366
10.8 第9～10章总复习 368
第11章 非参数检验 370
11.1 符号检验 370
11.1.1 总体中位数的符号检验 370
11.1.2 配对样本符号检验 373
11.1.3 习题 374
11.2 威尔科克森检验 377
11.2.1 威尔科克森符号秩检验 377
11.2.2 威尔科克森秩和检验 379
11.2.3 习题 381
11.3 克鲁斯卡尔-沃利斯检验 383
11.3.1 克鲁斯卡尔-沃利斯检验 383
11.3.2 习题 386
11.4 秩相关 387
11.4.1 斯皮尔曼秩相关系数 387
11.4.2 习题 389
11.5 游程检验 390
11.5.1 随机性游程检验 390
11.5.2 习题 394
11.6 第11章复习题 395
11.7 第11章测验题 397
11.8 第11章测试题 397
附录A 标准正态分布的另一种表示方法 400
附录B 随机数与各种分布表 406
附录C 正态概率图 428
内容摘要
统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。本书介绍统计学的基本概念、原理和应用，详细内容包括统计学导论、描述统计、概率、离散概率分布、正态概率分布、置信区间、单样本假设检验、双样本假设检验、相关与回归、卡方检验与F分布、非参数检验等。全书以真实的统计例题为引导，内容前后连贯，语言简洁，定义和公式明确，每个重要的概念都提供例题和自测题，每节的末尾都提供习题，每章的末尾都提供复习题、测验题和测试题。全书以图形方式进行表述，所用的数据能够充分体现相关的概念，可用不同的软件实现；同时，全书在强化理解基本概念的同时，强调统计学的日常应用，所用的数据均为现实生活中的真实数据。
主编推荐
Ron Larson（罗恩?拉森），美国宾夕法尼亚州立大学比兰德学院数学教授，科罗拉多大学数学博士，运用多媒体及互联网手段改进教学的倡导者，曾撰写多本微积分、高等数学教材，这些教材均成为各自领域的经典著作。
彭艳，毕业于某大学法学与经济学专业，曾从事过法学与经济学方向的研究工作，现为某设计开发有限公司负责人，从事产品设计、生产与出口销售工作。
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