中文名: 统计学原理(上下册)(全美经典学习指导系列)
原名: Schaum's Outline of Elements of Statistics
作者: (美)S.伯恩斯坦
(美)R.伯恩斯坦译者: 史道济图书分类: 教育/科技
资源格式: PDF
版本: 中译本,扫描版
出版社: 科学出版社书号: 978-7030097712发行时间: 2002年01月
地区: 大陆
语言: 简体中文
简介:
内容简介:
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；下册主要是推断统计学的方法，包括抽样分布、估计理论、假设检验、回归分析和非参数方法等内容。本书每一章都有相同的形式；第一部分以在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，第三部分是补以习题、只有答案，这部分内容是检验读者对本书内容的理解程度。
内容截图:
目录:
上册
第一章 统计学的数学基础
第二章 统计资料的特征
第三章 总体、样本和统计量
第四章 描述性统计：将统计资料整理成表格形式
第五章 描述性统计：统计资料的图形化
第六章 描述性统计：集中趋势、平均值和位置的度量
第七章 描述性统计：离散性度量
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
第九章 计算法则和计数法则
第十章 随机变量，概率分布和累积分布函数
附录
下册
第十一章 离散型概率分布
第十二章 正态分布和其它连续型概率分布
第十三章 抽样分布
第十四章 总体均值的单样本估计
第十五章 总体方差、标准差及比率的单样本估计
第十六章 单样本的假设检验
第十七章 两样本估计和假设检验
第十八章 多个样本的参数估计与假设检验
第十九章 回归和相关
第二十章 非参数方法
附录
本书《统计学原理(下册)(全美经典学习指导系列)》由美籍作者S.伯恩斯坦和R.伯恩斯坦共同编著，史道济翻译，属于教育科技资源系列。原作名为《Schaum's Outline of Elements of Statistics》。该书是为理工科学生、教师及相关工程技术人士提供的学习材料，旨在帮助读者理解和运用统计学原理和方法。全书分为上下两册，其中下册集中介绍推断统计学的方法。
上册内容包括数学知识的预备、描述性统计学的基础原则和方法、概率论以及推断性统计学的理论基础。下册则深入探讨了推断统计学的方法，具体涵盖如下主题：
第十一章讨论离散型概率分布，包括Bernoulli试验、多项式试验等概念。
第十二章涉及正态分布及其他连续型概率分布，正态分布是统计学中最重要的连续分布之一。
第十三章主要讲解抽样分布，包括抽样分布的概念、性质及其在统计推断中的应用。
第十四章详细阐述总体均值的单样本估计方法。
第十五章讨论总体方差、标准差以及比率的单样本估计。
第十六章讲述单样本的假设检验，这是一个检验某个总体参数是否符合特定假设的过程。
第十七章介绍两样本估计和假设检验，用于比较两个独立样本的差异。
第十八章探索多个样本的参数估计与假设检验，是多组数据比对分析的统计工具。
第十九章深入讲解回归和相关分析，回归分析可以用来预测变量间的因果关系，相关分析用于评估变量间的关联程度。
第二十章介绍非参数方法，这是一种不依赖于数据分布参数的统计方法。
书中每章都采取统一格式：首先是概念和方法的阐述，其次是具有完整解答的例题，再次是习题解答部分，最后是仅有答案的习题，用于检验读者对章节内容的理解和掌握。全书内容丰富，叙述严谨，并配备有完整的参考系统，方便读者阅读。
统计学是数据分析的重要工具，广泛应用于工程技术、自然科学和生命科学等领域。在理工科领域，统计学原理的学习对于实验设计、数据分析、结果解释等环节至关重要。通过统计学的学习，读者能够掌握收集数据、处理数据、分析数据、解释数据的方法，以及如何利用这些数据作出科学决策。
本丛书作为全美经典学习指导系列之一，强调理论与实践相结合的教学理念。通过大量的习题解答，让读者能够将理论知识应用到实践中去，强化学习效果。读者可以通过解决实际问题来加深对统计学理论的理解，并提高解决实际问题的能力。
《统计学原理(下册)(全美经典学习指导系列)》是一本集理论性与实践性于一体的学习资料，适合理工科学生、教师及技术人员深入学习统计学原理和方法，提高科研与实践中的数据分析能力。
