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谢谢!课题需要统计理论,得学啊求助 统计学原理——描述性统计学与概率
书 名 统计学原理（上册）——描述性统计学与概率
作 者 [美]S.伯恩斯坦 R.伯恩斯坦史道济译
责任编辑 刘嘉善
出 版 社 科学出版社
出版时间 2002年1月
再版时间 2002年1月
本书论述工程技术、自然科学和生命科学中常用的统计学原理和方法。全书分为两册，上册内容包括学习本书所需的数学知识、描述性统计学的基本原则和方法以及推断性统计学的理论基础，概率论。
本书每一章都有相同的形式：第一部分以大纲的形式论述所有的新概念和新方法以及有完整解答的例子。第二部分是习题解答，包括许多理论的应用。第三部分是补充习题，只有答案，这部分内容是检验读者对本书内容的理解程度。
本书内容丰富，论述严谨。为了自学的方便，全书有相互参照的系统可以很快找到要学习的内容。
本书适合于高等院校理工科教师与学生和有关工程技术人员阅读。
上册目录：
第一章 统计学的数学基础
1.1什么是统计学
1.2分数运算
1.3带符号数的运算
1.4舍入运算
1.5绝对值
1.6阶乘
1.7开方和根
1.8开方根运算
1.9幂运算
1.10对数运算
1.11代数表达式
1.12方程和公式
1.13变量
1.14单变量方程和二次公式
1.15统计中的变量
1.16可观测变量，假设变量和测量变量
1.17函数和关系
1.18函数记号
1.19统计中的函数
1.20实数轴和直角笛卡儿坐标系
1.21函数的图像
1.22序列、级数和求和符号
1.23不等式
第二章 统计资料的特征
2.1测量尺度
2.2测量的操作定义
2.3测量水平和测量单位
2.4名义水平测量
2.5次序水平测量
2.6间隔水平测量
2.7比例水平测量
2.8连续测量变量和离散测量变量
2.9统计资料的类型
2.10测量的近似性
2.11有效数字
2.12科学记数法和数量级
2.13测量的系统误差和随机误差
2.14统计中的准确度和精密度
2.15自然科学中的准确度和精密度
2.15单位换算
第三章 总体、样本和统计量
3.1自然总体和测量总体
3.2有限总体、无限总体和假设总体
3.3样本
3.4参数与统计量
3.5统计科学
3.6估计问题和假设检验问题
3.7统计假设和研究假说
3.8探索性研究和假设检验研究
3.9探索性试验
3.10对照试验
3.11观察式研究
3.12调查和普查
3.13参数和非参数统计方法
3.14数理统计学和一般统计学
3.15描样设计
3.16抽样的概率：有放回和无放回
3.17随机抽样
3.18简单随机抽样
3.19分层随机抽样
3.20系统随机抽样
3.21整群随机抽样
3.22非随机抽样
3.23随机数表
第四章 描述性统计：将统计资料整理成表格形式
4.1阵列和极差
4.2频数分布
4.3相对频数分布和百分数分布
4.4分组频数分布
4.5分组频数分布和分组百分数分布
4.6末分组分布转换成分组分布时应遵循的原则
4.7开端点组分布和不等组距
4.8“小于式”累积分布
4.9“大于等于式”累积分布
4.10分组累积分布
第五章 描述性统计：统计资料的图形化
5.1柱状图、线型图和饼状图
5.2条形图
5.3直方图：未分组数据
5.4直方图：分组数据
5.5折线图：未分组数据
5.6折线图：分组数据
5.7频数曲线、相对频数曲线和百分数曲线
5.8象形图
5.9饼状图
5.10茎叶表示法
5.11累积分布曲线图
第六章 描述性统计：集中趋势、平均值和位置的度量
6.1集中趋势、平均值和位置的度量
6.2算术平均数
6.3算术平均数的舍入准则
6.4与算术平均数的离差和分布重心
6.5平均值的一种度量——算术平均数
6.6由未分组频数分布计算算术平均数
6.7由分组频数分布计算近似算术平均数
6.8由编码数据计算算术平均数
6.9加权平均
6.10总平均
6.11几何平均
6.12调和平均
6.13中位数和其他分位数
6.14阵列的分位数计算公式
6.15未分组频数分布的分位数计算公式
6.16分组频数分布的分位数计算公式
6.17中列数、四分位数中点和三点均值
6.18众数
6.19分组频数分布的众数计算公式
第七章 描述性统计：离散性度量
7.1极差作为一种离散性度量为什么具有有限值
7.2平均偏差
7.3平均偏差的频数分布
7.4近似平均偏差
7.5总体方差：定义式
7.6总体方差：计算式
7.7样本方差：定义式
7.8样本方差：计算式
7.9总体标准差
7.10样本标准差
7.11离散度量中的舍入原则
7.12由非分组频数分布计算标准差
7.13由分组频数分布计算近似标准差
7.14计算编码数据的方差和标准差
7.15Chebyshev定理
7.16经验法则
7.17集中趋势和偏离性的图示
7.18变异系数
7.19标准分和标准化变量
7.20四分位极差和四分位差
7.21盒子图与五数概括
第八章 概率：古典解释，相对频数解释，集合论解释和主观解释
8.1概率的古典解释
8.2概率的相对频数解释
8.3集合，子集和样本空间
8.4事件
8.5Venn图
8.6概率的集合论解释
8.7概率的主观解释
8.8机会比率的概念
8.9由机会比率确定概率
第九章 计算法则和记数法则
9.1事件组合的概率计算
9.2条件概率
9.3一般乘法法则
9.4独立事件和相关事件
9.5特殊乘法法则
9.6一般加法法则
9.7从一般加法法则中导出特殊加法法则
9.8列联表，联合概率表及边缘概率表
9.9BAYES定理
9.10树型图
9.11计数法则
9.12计数法则：乘法原理
9.13计数法则：排列
9.14计数法则：组合
第十章 随机变量：概率分布和累积分布函数
10.1随机变量
10.2离散型和连续型随机变量
10.3离散型概率分布
10.4连续型概率分布
10.5离散型概率分布和描述性分布的关系
10.6连续型概率分布和描述性分布的关系
10.7离散型随机变量的累积分布函数
10.8连续型随机变量的累积分布函数
10.9离散型随机变量的期望值
10.10连续型随机变量的期望值
10.11离散型随机变量的方差和标准差
10.12离散型随机变量的方差和标准差的计算公式
10.13连续型随机变量的方差和标准差
10.14Chebyshev定理和检验法则
附录
表A.1随机数表
表A.2统计分类数据
下册目录：
第十一章离散型概率分析
11.1离散型概率分布和概率质量函数
11.2Bernoulli试验和多重Bernoulli试验
11.3二项随机变量，二项试验和二项概率函数
11.4二项系数
11.5二项概率函数
11.6二项概率分布的均值，方差和标准差
11.7二项式展开和二项式定理
11.8Pascal三角形和二项系数
11.9二项分布族
11.10二项累积概率表
11.11批验收抽样
11.12使用方风险和生产方风险
11.13多元概率分布和联合概率分布
11.14多项试验
11.15多项系数
11.16多项概率函数
11.17多项概率分布族
11.18多项概率分布的均值
11.19多项式展开和多项式定理
11.20超几何试验
11.21超几何概率函数
11.22超几何概率分布族
11.23超几何概率分布的均值，方差和标准差
11.24超几何概率分布的推广
11.25超几何分布的二项和多项近似
11.26Poisson过程及其随机变量和试验
11.27Poisson概率函数
11.28Poisson概率分布族
11.29Poisson概率分布的均值，方差和标准差
11.30Poisson累积概率表
11.31Poisson分布作为二项分布的近似
第十二章正态分布和其它连续型概率分布
12.1连续型概率分布
12.2正态概率分布和正态概率密度函数
12.3正态概率分布族
12.4正态分布均值(μ)，中位数(μ)和众数的关系
12.5峰度
12.6标准正态分布
12.7标准正态分布和标准正态变量之间的关系
12.8标准正态分布的面积表
12.9利用Z变换计算任意正态分布的概率
12.10单尾概率
12.11双尾概率
12.12二项分布的正态近似
12.13Poisson分布的正态近似
12.14里酸型均匀概率分布
12.15连续型均匀概率分布
12.16指数概率分布
12.17指数分布和Poisson分布的关系
第十三章抽样分布
13.1简单随机抽样回顾
13.2独立随机变量
13.3简单那随机抽样的数学定义和非数学定义
13.4抽样方法的假定
13.5随机变量X
13.6均值的理论抽样分布和经验抽样分布
13.7均值的抽样分布的均值
13.8估计量的准确度
13.9均值的抽样分布的方差无限总体或有放回抽样
13.10均值的抽样分布的方差无放回抽样的有限总体
13.11均值的标准误
13.12估计量的精密度
13.13用均值的离散型抽样分布计算概率
13.14用均值的正态抽样分布计算概率
13.15中心极限定理从有限总体有放回抽样
13.16中心极限定理从无限总体抽样
13.17中心极限定理从有限总体无放回抽样
13.18多大是“足够大？”
13.19样本和的抽样分布
13.20中心极限定理应用于样本和的抽样分布
13.21二项总体的抽样
13.22成功次数的抽样分布
13.23比率的抽样分布
13.24中心极限定理应用于成功次数的抽样分布
13.25中心极限定理应用于比率的抽样分布
13.26用比率的抽样分布的正态近似计算概率
第十四章总体均值的单样本估计
14.1估计
14.2选择最优估计的标准
14.3均值的估计的标准误Sx
14.4点估计
14.5点估计的表示和评价
14.6点估计和区间估计的关系
14.7导出P(x1-a/2≤X≤xa/2)=P(-za/2≤Z≤za/2)=1-α
14.8导出P(X-za/2σx≤μ≤X=za/2σx)=1-α
14.9总体均值μ的置信区间标准差σ已知的正态分布总体
14.10置信限的表示
14.11置信区间的精度
14.12已知标准差确定样本容量
14.13总体均值μ的置信区间来自标准差σ已知的任何总体的大样本(n≥30)
14.14确定总体均值μ的置信区间总体标准差σ未知
14.15t分布
14.16t分布和标准正态分布的关系
14.17自由度
14.18术语“Studentt分布”
14.19t分布的临界值
14.20表A.6；t分布的临界值
14.21总体均值μ的置信区间来自标准差σ未知的正态总体的小样本(n＜30)
14.22确定样本容量来自标准差σ未知的正态总体的小样本
14.23总体均值μ的置信区间来自标准差σ未知的正态总体的大样本(n≥30)
14.24总体均值μ的置信区间来自标准差σ未知的非正态总体的大样本(n≥30)
第十五章总体方差、标准差及比率的单样本估计
15.1方差、标准差及比率的最优估计
15.2X2统计量和X2分布
15.3X2分布的临界值
15.4表A.7X2分布的临界值
15.5正态分布总体方差σ2的置信区间
15.6置信限的表示
15.7方差置信区间的精度
15.8确定为得到方差的所要求估计性质所必需的样本容量
15.9用近似正态方法确定方差的置信区间
15.10用样本方差的抽样分布来近似总体方差的置信区间
15.11正态分布总体标准差σ的置信区间
15.12用样本标准差的抽样分布来近似总体标准差的置信区间
15.13二项总体比率P的最优估计
15.14二项总体比率P的近似置信区间的导出
15.15参数P的估计
15.16当P未知时，确定何时n为“足够大”
15.17有限总体无放回抽样对二项参数P的近似置信区间
15.18二项参数P的精确的置信区间
15.19二项参数P的近似置信区间估计的精度
15.20确定二项参数P近似置信区间的样本容量
15.21二项总体百分比的近似置信区间
15.22二项总体总的成功次数的近似置信区间
15.23估计总体容量N的捕获-再捕获方法
第十六章单样本的假设检验
16.1统计假设检验
16.2零假设和对立假设
16.3零假设的检验
16.4单侧与双侧假设检验
16.5总体均值μ的假设检验标准差σ已知的正态分布总体
16.6P值
16.7第Ⅰ类错误和第Ⅱ错误
16.8临界值与临界域
16.9显著水平
16.10统计假设检验的决策规则
16.11统计假设的选择
16.12第Ⅱ类错误概率
16.13使用方风险和生产方风险
16.14为何不能证明零假设
16.15古典推断与Bayes推断
16.16检验零假设的步骤
16.17用X作为检验统计量的假设检验
16.18检验的功效，操作特性曲线和功效曲线
16.19总体均值μ的假设检验取自未知标准差σ的正态分布总体的小样本(n＜30)
16.20t统计量的P值
16.21t统计量的假设检验决策规则
16.22β，1-β，功效曲线和OC曲线
16.23总体均值μ的假设检验来自任意分布总体的大样本(n≥30)
16.24单样本参数假设检验的假定条件
16.25违背假定的情况
16.26检验正态分布总体方差σ2的假设
16.27检验正态分布总体标准差σ2的假设
16.28检验二项总体比率P的假设大样本
16.29检验二项总体比率P的假设小样本
第十七章两样本估计和假设检验
17.1独立样本和成对样本
17.2两总体均值差(μ1-μ2)的最优估计
17.3均值差的理论抽样分布
17.4均值差(μ1-μ2)的置信区间标准差(σ1、σ2)已知的正态分布总体的独立样本
17.5均值差(μ1-μ2)的假设检验标准差(σ1、σ2)已知的正态分布总体的独立样本
17.6两均值差的标准误的估计
17.7均值差(μ1-μ2)的置信区间标准差未知，但假定相等(σ1=σ2)的正态分布总体的独立小样本(n1＜30且n2＜30)
17.8均值差(μ1-μ2)的假设检验标准差未知，但假设相等(σ1=σ2)的正态分布总体的独立小样本(n1＜30且n2＜30)
17.9均值差(μ1-μ2)的置信区间标准差(σ1和σ2)未知的任何总体分布的独立大样本(n1≥30且n2≥30)
17.10均值差(μ1-μ2)的假设检验标准差(σ1和σ2)未知的任意分布总体的独立大样本(n1≥30且n2≥30)
17.11均值差(μ1-μ2)的置信区间成对样本
17.12均值差(μ1-μ2)的假设检验成对样本
17.13均值的两样本参数估计和假设检验的假定
17.14如果违背假定
17.15独立样本和成对样本方法在精确性和功效方面的比较
17.16F统计量
17.17F分布
17.18F分布的临界值
17.19表A.8F分布的临界值
17.20方差比(σ1平方/σ2平方)的置信区间参数(σ1平方，σ1，μ1和σ2平方，σ2，μ2)未知的正态分布总体的独立样本
17.21方差比(σ1平方/σ2平方)的假设检验参数(σ1平方，σ1，μ1和σ2平方，σ2，μ2)未知的正态分布总体的独立样本
17.22何时检验方差齐性
17.23比率差(P1-P2)的最优估计量独立大样本
17.24比率差的理论抽样分布
17.25二项总体比率差(P1-P2)的近似置信区间独立大样本
17.26两个二项总体比率差(P1-P2)的假设检验独立大样本
第十八章多个样本的参数估计与假设检验
18.1多个样本推断
18.2方差分析
18.3单向、多向及多向方差分析
18.4单向方差分析固定效应、随机效应
18.5单向固定效应方差分析各种假定
18.6样本容量相等时的单向固定效应方差分析H0与H1
18.7样本容量相等时的单向固定效应方差分析数据的整理
18.8样本容量相等时的单向固定效应方差分析基本原理
18.9SST=SSA+SSW
18.10SST与SSA的计算公式
18.11自由度与均方
18.12F检验
18.13方差分析表
18.14多重比较检验
18.15Duncan多重极差检验
18.16多重比较的后继问题置信区间的计算
18.17方差齐性的检验
18.18单向固定效应方差分析样本容量相等或不等
18.19一般程序的单向固定效应方差分析数据的整理
18.20一般程序的单向固定效应方差分析平方和
18.21一般程序的单向固定效应方差分析自由度与均方
18.22一般程序的单向固定效应方差分析F检验
18.23一般程序的单向固定效应方差分析多重比较
18.24一般程序的单向固定效应方差分析置信区间的计算及方差齐性的检验
18.25方差分析前提假定的破坏
第十九章回归和相关
19.1两变量间关系的研究
19.2简单线性回归模型
19.3最小二乘回归直线
19.4方差σ2y，x的估计
19.5截矩a和斜率b的均值和方差
19.6截矩a和斜率b的置信区间
19.7方差σ2y，x的置信区间
19.8Y期望值的预测区间
19.9关于斜率b的假设检验
19.10两样本或多样本的简单线性回归方程的比较
19.11多元线性相关
19.12简单线性回归
19.13相关系数r的导出
19.14总体相关系数ρ的置信区间
19.15用r分布检验总体相关系数ρ的假设
19.16用t分布检验假设ρ的假设
19.17用Z分布检验假设ρ=c
19.18样本相关系数r的解释
19.19多重相关与偏相关
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