理工科概率统计（原书第8版）

图书标准信息

• 作者 [美]沃波尔 著；周勇 译
• 出版社 机械工业出版社
• 出版时间 2010-01
• 版次 1
• ISBN 9787111277088
• 定价 98.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 588页
• 正文语种 简体中文
• 丛书 统计学精品译丛

【内容简介】

　　《理工科概率统计（原书第8版）》深入浅出地介绍统计理论与方法，突出统计思想，为便于读者学习和掌握所介绍的各种统计方法，列举了大量的实际数据例子。主要内容包括：概率、随机变量与概率分布、数学期望、一些离散概率分布、连续型概率分布、基本的抽样分布和数据描述、单样本和两样本的估计问题、单样本和两样本的假设检验、简单线性回归和相关、多元线性回归和一些非线性回归模型、单因子试验、析因试验、非参数统计和统计质量控制等。
　　《理工科概率统计（原书第8版）》是数理统计学的优秀入门教材，深入浅出地介绍了统计理论与方法，强调概率模型和统计方法的应用，较好地处理了理论与方法之间的关系，以大量的实际数据例子说明各种统计方法的应用，使读者更能洞悉和体会统计思维与统计方法的本质。

【作者简介】

　　RaymondH.Myers，弗吉尼亚科技大学统计学名誉教授，主要研究领域为线性模型、试验设计和响应曲面方法。他曾获得多项教学成果奖，并于1974年被推选为美国标准协会（ASA）会员，1985年被教育发展和支持委员会评为弗吉尼亚州“年度教授”，1999年被美国质量协会授予Shewhart奖章。
　　SharonL.MyersRadford，大学数理统计学名誉教授，主要研究领域为统计计算、回归分析和响应曲面方法。她曾担任弗吉尼亚科技大学统计咨询中心副主任15年，担任Radford大学统计咨询中心主任7年。

【目录】

译者序
前言
第1章统计与数据分析概述
1.1回顾：统计推断、样本、总体和试验设计
1.2概率的作用
1.3抽样过程、数据的收集
1.4位置测量值：样本平均数和中位数
1.5波动性的度量
1.6离散数据和连续数据
1.7统计模型、科学考察和图像诊断
1.8图表方法和数据描述
1.9一般统计研究的形式：试验设计、观测研究和回顾性研究

第2章概率
2.1样本空间
2.2事件
2.3样本点计算
2.4事件的概率
2.5加法规则
2.6条件概率
2.7乘法公式
2.8贝叶斯公式

第3章随机变量与概率分布
3.1随机变量的概念
3.2离散概率分布
3.3连续概率分布
3.4联合概率分布
3.5可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第4章数学期望
4.1随机变量的均值
4.2随机变量的方差和协方差
4.3随机变量线性组合的均值和方差
4.4切比雪夫定理
4.5可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第5章一些离散概率分布
5.1引言和目的
5.2离散均匀分布
5.3二项分布和多项式分布
5.4超几何分布
5.5负二项分布和几何分布
5.6泊松分布和泊松过程
5.7可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第6章连续概率分布
6.1连续均匀分布
6.2正态分布
6.3正态曲线下的面积
6.4正态分布的应用
6.5二项式的正态近似
6.6伽玛分布和指数分布
6.7指数分布和伽玛分布的应用
6.8卡方分布
6.9对数正态分布
6.10韦布尔分布
6.11可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第7章随机变量的函数
7.1引言
7.2变量的变换
7.3矩和矩母函数

第8章基本的抽样分布和数据描述
8.1随机抽样
8.2一些重要的统计量
8.3数据显示和图形法
8.4抽样分布
8.5均值的抽样分布
8.6S2的抽样分布
8.7t分布
8.8F分布
8.9可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第9章单样本和两样本的估计问题
9.1引言
9.2统计推断
9.3经典估计方法
9.4单样本：估计均值
9.5点估计的标准误差
9.6预测区间
9.7容忍限
9.8两样本：估计均值差
9.9配对观测
9.10单样本：估计一个比例
9.11两样本：估计两比例的差
9.12单样本：估计方差
9.13两样本：估计两方差比率
9.14极大似然估计
9.15可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第10章单样本和两样本的假设检验
10.1统计假设的基本概念
10.2统计假设检验
10.3单边检验和双边检验
10.4利用P值实施假设检验的决策
10.5单样本的均值检验（方差已知）
10.6假设检验与区间估计的关系
10.7单样本的均值检验（方差未知）
10.8两样本的均值检验
10.9均值检验样本容量的选择
10.10均值比较的图形方法
10.11单样本比例检验
10.12两样本比例检验
10.13单样本和两样本的方差检验
10.14拟合优度检验
10.15独立性检验（分类数据）
10.16齐次性检验
10.17多比例检验
10.18两样本案例研究
10.19可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第11章简单线性回归和相关性
11.1线性回归简介
11.2简单线性回归模型
11.3最小二乘与拟合模型
11.4最小二乘估计量的性质
11.5关于回归系数的推断
11.6预测
11.7回归模型的选择
11.8方差分析方法
11.9对回归线性的检验：重复观测的数据
11.10数据图形和变换
11.11简单线性回归案例研究
11.12相关性
11.13可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第12章多元线性回归和一些非线性回归模型
12.1引言
12.2估计系数
12.3线性回归模型的矩阵形式
12.4最小二乘估计量的性质
12.5关于多元线性回归的推断
12.6利用假设检验选择拟合模型
12.7正交性特例
12.8属性或示性变量
12.9模型选择的序贯方法
12.10对残差的研究以及对假设的违背（模型检验）
12.11交互验证、Cp以及模型选择的其他准则
12.12非理想条件下的特殊非线性模型
12.13可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第13章单因子试验的一般性介绍
13.1方差分析方法
13.2试验设计
13.3单向方差分析：完全随机设计（单向ANOVA）
13.4方差齐次性检验
13.5单自由度的比较
13.6多重比较
13.7带有控制组处理的比较
13.8在区组中处理集比较
13.9随机完全区组设计
13.10图解法与模型诊断
13.11方差分析中的数据变换
13.12拉丁方
13.13随机效应模型
13.14方差分析检验的功效
13.15案例研究
13.16可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第14章析因试验（两个或多个因子）
14.1引言
14.2两因子试验中的交互作用
14.3两因子方差分析
14.4三因子试验
14.5模型Ⅱ和模型Ⅲ析因试验
14.6样本容量的选择
14.7可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第15章2k析因试验与分式试验
15.1引言
15.22k析因：效应的估计和方差分析
15.3无重复的2k析因试验
15.4注射制模案例研究
15.5回归模型中的析因试验
15.6正交设计
15.7在不完全区组中的析因试验
15.8分式析因试验
15.9分式析因试验的分析
15.10高阶分式和筛选设计
15.11用8、16和32个设计点构造分辨度为Ⅲ和Ⅳ的设计
15.12其他两水平的分辨度为Ⅲ的设计以及Plackett-Burman设计
15.13稳健参数设计
15.14可能的误解和风险及其与其他章节的关系

第16章非参数统计
16.1非参数检验
16.2符号秩检验
16.3Wilcoxon秩和检验
16.4Kruskal-Wallis检验
16.5游程检验
16.6容忍限
16.7秩相关系数

第17章统计质量控制
17.1引言
17.2控制限的性质
17.3控制图的用途
17.4变量的控制图
17.5属性的控制图
17.6Cusum控制图

第18章贝叶斯统计
18.1贝叶斯的概念
18.2贝叶斯推断
18.3运用决策理论框架进行贝叶斯估计
附录A统计表及证明
附录B奇数习题答案
参考文献