作者：宇世航
页数：177
出版社：黑龙江大学出版社有限责任公司
出版日期：2008
ISBN：9787811291094
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
《应用数理统计》是根据笔者多年教学经验及参考使用兄弟院校的相关教材的基础上编辑而成的。《应用数理统计》从对数据描述出发，介绍了数理统计的基本概念，然后叙述了数理统计的核心内容——统计推断（即参数估计和假设检验），最后讨论了回归分析、方差分析和正交试验设计等内容。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
本书特色
本书是根据笔者多年教学经验及参考使用兄弟院校的相关教材的基础上编辑而成的。全书从对数据描述出发，介绍了数理统计的基本概念，然后叙述了数理统计的核心内容——统计推断(即参数估计和假设检验)，最后讨论了回归分析、方差分析和正交试验设计等内容。该书可供各大专院校作为教材使用，也可供从事相关工作的人员作为参考用书使用。
目录
绪论第1章 数理统计基本概念1.1 总体与个体1.1.1 总体与个体1.1.2 样本1.2 样本数据的整理与描述1.2.1 频数频率分布表1.2.2 样本数据的图形显示1.2.3 经验分布函数1.3 统计量及其分布1.3.1 统计量1.3.2 常用统计量1.3.3 正态总体的抽样分布1.3.4 x2、t、F分布1.3.5 非正态总体的抽样分布1.4 次序统计量及其分布1.4.1 次序统计量（order statistics）1.4.2 次序统计量的分布1.4.3 次序统计量的函数习题一
第2章 参数估计2.1 矩估计法2.1.1 矩估计法（moment estimate）的原理2.1.2 矩估计法的做法2.2 极大似然估计2.2.1 极大似然估计（maximum-likelihood estimate）的原理2.2.2 极大似然估计的步骤2.3 点估计的优良性准则2.3.1 相合性（congruence）2.3.2 无偏性（unbiasedness）2.3.3 有效性（validity）2.3.4 均方误差（mean square enor）2.4 最小方差无偏估计2.4.1 最小方差无偏估计2.4.2 Cramer-Rao不等式2.5 区间估计2.5.1 区间估计的概念2.5.2 置信区间的构造方法2.5.3 正态总体参数的置信区间习题二
第3章 假设检验（Ⅰ）3.1 假设检验的基本思想和概念3.1.1 假设检验问题3.1.2 检验法则3.1.3 水平0的显著性检验3.2 正态总体参数假设检验3.2.] 单个正态总体参数假设检验3.2.2 两个正态总体参数假设检验3.3 其他分布参数的假设检验3.3.1 指数分布参数的假设检验3.3.2 两点分布参数的假设检验3.3.3 大样本检验3.4 非独立样本参数的假设检验习题三
第4章 假设检验（Ⅱ）4.1 分布拟合检验4.1.1 概率图纸法4.1.2 X2拟合检验法4.1.3 K-检验法4.2 两总体之间的假设检验4.2.1 独立性检验（test of independence）4.2.2 秩和检验（rank sum test）习题四
第5章 回归分析5.1 回归分析基本概念5.2 一元线性回归5.2.1 一元线性回归统计模型5.2.2 回归系数b0，61的估计5.2.3 随机误差宓姆讲罟兰
5.2.4 回归方程的显著性检验5.3 一元非线性回归习题五
第6章 方差分析与正交试验设计6.1 方差分析简介6.2 单因子方差分析6.2.1 单因子方差分析的统计模型6.2.2 平方和分解6.2.3 检验方法6.2.4 参数估计6.3 双因子方差分析6.3.1 无交互作用的方差分析6.3.2 有交互作用的方差分析6.4 正交试验设计6.4.1 正交表6.4.2 正交试验方案的设计6.4.3 试验结果的分析习题六附表参考书目
第2章 参数估计2.1 矩估计法2.1.1 矩估计法（moment estimate）的原理2.1.2 矩估计法的做法2.2 极大似然估计2.2.1 极大似然估计（maximum-likelihood estimate）的原理2.2.2 极大似然估计的步骤2.3 点估计的优良性准则2.3.1 相合性（congruence）2.3.2 无偏性（unbiasedness）2.3.3 有效性（validity）2.3.4 均方误差（mean square enor）2.4 最小方差无偏估计2.4.1 最小方差无偏估计2.4.2 Cramer-Rao不等式2.5 区间估计2.5.1 区间估计的概念2.5.2 置信区间的构造方法2.5.3 正态总体参数的置信区间习题二
第3章 假设检验（Ⅰ）3.1 假设检验的基本思想和概念3.1.1 假设检验问题3.1.2 检验法则3.1.3 水平0的显著性检验3.2 正态总体参数假设检验3.2.] 单个正态总体参数假设检验3.2.2 两个正态总体参数假设检验3.3 其他分布参数的假设检验3.3.1 指数分布参数的假设检验3.3.2 两点分布参数的假设检验3.3.3 大样本检验3.4 非独立样本参数的假设检验习题三
第4章 假设检验（Ⅱ）4.1 分布拟合检验4.1.1 概率图纸法4.1.2 X2拟合检验法4.1.3 K-检验法4.2 两总体之间的假设检验4.2.1 独立性检验（test of independence）4.2.2 秩和检验（rank sum test）习题四
第5章 回归分析5.1 回归分析基本概念5.2 一元线性回归5.2.1 一元线性回归统计模型5.2.2 回归系数b0，61的估计5.2.3 随机误差宓姆讲罟兰
5.2.4 回归方程的显著性检验5.3 一元非线性回归习题五
第6章 方差分析与正交试验设计6.1 方差分析简介6.2 单因子方差分析6.2.1 单因子方差分析的统计模型6.2.2 平方和分解6.2.3 检验方法6.2.4 参数估计6.3 双因子方差分析6.3.1 无交互作用的方差分析6.3.2 有交互作用的方差分析6.4 正交试验设计6.4.1 正交表6.4.2 正交试验方案的设计6.4.3 试验结果的分析习题六附表参考书目
