概率与统计（理工类·第9版） 书有少量笔记

图书标准信息

• 作者 罗纳德·E·沃波尔（Ronald E.Walpole） 著
• 出版社 中国人民大学出版社
• 出版时间 2016-10
• 版次 1
• ISBN 9787300233437
• 定价 69.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 512页
• 字数 888千字
• 丛书 统计学经典译丛

【内容简介】

　　这本经典教材以其在理论和方法之间取得的独特的平衡，通过兴趣激发和相关应用的方式，“生动”“缜密”地介绍了基础概率理论和统计推断。书中还吸收了大量*新的统计知识和新问题，并在每章末增加一个小节，以增强书中内容与时下工程与科研问题的适用性和相关性。在内容方面，不仅有许多*新的工程问题，也有很多生物学、物理学以及计算机科学方面的*新问题；不仅强调对关键思想的掌握，同时警示实践中可能发生的风险和危害。

　　枯燥的概率与统计理论令那些感兴趣的读者望而却步，本书的出版却带来了一股新风，其内容通俗易懂，章节安排环环相扣，而且有大量的练习留给读者去理解和感知概率与统计的思想和概念。建议有实践需求的读者将本书带入你的课题研究中，也推荐愿意更多了解概率和统计知识的人员阅读。

【作者简介】

　　主要作者简介

　　雷蒙德·H·迈尔斯（Raymond H. Myers）　弗吉尼亚理工大学统计学名誉教授，主要研究领域为试验设计与分析、响应面分析和非线性模型分析，美国统计协会（ASA）会员，国际统计学会（ISI）会员，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心主任。

　　莎伦·L·迈尔斯（Sharon L. Myers）　瑞德福大学统计学名誉副教授，主要研究领域为统计计算、回归分析和响应面分析，曾任弗吉尼亚理工大学统计咨询中心副主任、瑞德福大学统计咨询中心主任。

　　译者简介

　　袁东学，经济学博士，本科毕业于西北工业大学应用数学系，博士毕业于中国人民大学统计学院。现工作于中国证监会博士后工作站，任中国人民大学国民经济核算研究所兼职研究人员。近年来在核心期刊公开发表多篇论文。

　　龙少波，重庆大学公共管理学院讲师，中国人民大学经济学博士，重庆市宏观经济学会会员。在《金融研究》等期刊发表论文30多篇，主持国家社科基金、重庆市人文社科重点基地项目各1项，担任《金融研究》等杂志匿名审稿人。

【目录】

章 统计与数据分析导言 
1.1 概述：统计推断、样本、体及概率的作用 
1.2 抽样过程与数据采集 
1.3 位置测度：样本均值和中位数 
1.4 变异的测度 
1.5 离散和连续数据 
1.6 统计建模、科学检验以及图形诊断 
1.7 统计研究的一般类型：设计试验、观测研究以及回溯研究 
第2章 概 率 
2.1 样本空间 
2.2 事件 
2.3 样本点 
2.4 事件的概率 
2.5 加则 
2.6 条件概率、独立及乘积则 
2.7 贝叶斯准则 
2.8 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第3章 变量和概率分布 
3.1 变量的概念 
3.2 离散型概率分布 
3.3 连续型概率分布 
3.4 联合概率分布 
3.5 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第4章 数学期望 
4.1 变量的均值 
4.2 变量的方差和协方差 
4.3 变量的线组合的均值和方差 
4.4 切贝雪夫定理 
4.5 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第5章 几个离散型概率分布 
5.1 引言与动机 
5.2 二项分布和多项式分布 
5.3 超几何分布 
5.4 负二项分布和几何分布 
5.5 泊松分布和泊松过程 
5.6 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第6章 几个连续型概率分布 
6.1 连续型均匀分布 
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 二项分布的正态近似 
6.6 伽马分布和指数分布 
6.7 卡方分布 
6.8 贝塔分布 
6.9 对数正态分布 
6.10 韦布尔分布 
6.11 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第7章 基本的抽样分布和描述数据分析 
7.1 抽样 
7.2 一些重要的统计量 
7.3 抽样分布 
7.4 均值的抽样分布和中心极限定理 
7.5 s2的抽样分布 
7.6 t分布 
7.7 f分布 
7.8 分位图和概率图 
7.9 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第8章 单样本和两样本的估计问题 
8.1 引言 
8.2 统计推断 
8.3 经典估计方 
8.4 单样本：均值估计 
8.5 点估计的标准误 
8.6 预测区间 
8.7 容忍限 
8.8 两样本：两个均值之差的估计 
8.9 配对观测 
8.10 单样本：比例的估计 
8.11 两样本：两个比例之差的估计 
8.12 单样本：方差估计 
8.13 两样本：两个方差之比的估计 
8.15 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
第9章 单样本和两样本设检验 
9.1 统计设：基本概念 
9.2 统计设的检验 
9.3 利用p值在设检验中进行决策 
9.4 单样本：与单个均值相关的检验 
9.5 两样本：两个均值的检验问题 
9.6 均值检验问题中样本容量的选取 
9.7 均值比较的图形方 
9.8 单样本：单个比例的检验 
9.9 两样本：两个比例的检验问题 
9.10 方差的单样本和两样本检验问题 
9.11 拟合优度检验 
9.12 独立检验（分类数据） 
9.13 齐检验 
9.14 两样本的案例研究 
9.15 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
0章 简单线回归和相关 
10.1 线回归简介 
10.2 简单线回归模型 
10.3 小二乘和拟合模型 
10.4 小二乘估计的质 
10.5 回归系数的推断 
11.6 预测 
10.7 对回归模型的选取 
10.8 方差分析 
10.9 回归问题中线的检验：具有重复观测的数据 
10.10 数据的图形和变换 
10.11 简单线回归的案例研究 
10.12 相关 
10.13 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
1章 多元线回归和一些非线回归模型 
11.1 引言 
11.2 系数的估计 
11.3 矩阵形式的线回归模型 
11.4 小二乘估计量的质 
11.5 多元线回归中的推断 
11.6 通过设检验来选取拟合模型 
11.7 分类变量或示变量 
11.8 模型选择的序贯方 
11.9 残差问题及违背设的情况（模型检验） 
11.10 交验证，cp以及模型选择的其他则 
11.11 非理想条件下特殊的非线模型 
11.12 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
2章 单因子试验：一般问题 
12.1 方差分析技术 
12.2 试验设计策略 
12.3 单边方差分析：接近化设计 
12.4 方差齐检验 
12.5 自由度为1的对照 
12.6 多重比较 
12.7 对区组中的处理进行比较的问题 
12.8 接近区组化设计 
12.9 图形方与模型诊断 
12.10 方差分析中的数据变换 
12.11 效应模型 
12.12 案例研究 
12.13 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
3章 因子试验（两因子或多因子） 
13.1 引言 
13.2 两因子试验中的交互效应 
13.3 两因子方差分析 
13.4 三因子试验 
13.5 效应和混合效应模型的因子试验 
13.6 可能的错误观点及危害；与其他章节的联系 
4章 2k因子试验和部分因子试验 
14.1 引言 
14.22 k 因子试验：效应的估计和方差分析 
14.3 无重复2k因子试验 
14.4 回归中的因子试验 
14.5 正交设计 
14.6 部分因子试验 
14.7 对部分因子试验的分析 
14.8 高阶部分因子试验和筛选设计 
14.9 以8，16，32个设计点构造解析度为ⅲ和ⅳ的设计 
14.10 解析度为ⅲ的其他两水设计； ckett—burman设计 
14.11 稳健参数设计 
14.12 可能的错误观点及危害；与其他 章节的联系 
5章 非参数统计 
15.1 非参数检验 
15.2 符号秩检验 
15.3 w ilcoxon秩和检验 
15.4 kruskal—w allis检验 
15.5 游程检验 
15.6 容忍限 
15.7 秩相关系数 
6章 统计质量控制 
16.1 引言 
16.2 控制限的质 
16.3 控制图的用途 
16.4 变量型控制图 
16.5 属控制图 
16.6 累积和控制图 
参文献