本書是為工程、物理等專業(yè)本科低年級學(xué)生準(zhǔn)備的入門教材。書中內(nèi)容涉及簡介、數(shù)據(jù)的組織與描述、概率、概率分布、概率密度、抽樣分布、均值、方差、遞歸分析、方差分析、析因?qū)嶒、非參?shù)檢驗、質(zhì)量改進(jìn)計劃統(tǒng)計、可靠性和生命周期應(yīng)用,內(nèi)容全面、編排合理,各章之間的銜接較為密切,附錄中還提供了大量的常用統(tǒng)計表。全書用豐富的例子詳細(xì)說明每一個概念,而省略了不必要的理論證明,例子中的數(shù)據(jù)大多來自作者的親身經(jīng)歷及實際的案例。
* 給出了大量的新示例。多數(shù)示例均基于*的工程或科學(xué)數(shù)據(jù),強化了統(tǒng)計學(xué)的應(yīng)用。
* 更為強調(diào)P值。在幾個新示例和解釋中,給出了示例P值的新圖形。
* 給出了使用R軟件的詳細(xì)內(nèi)容。全書的許多示例中均包含了R命令。
* 強調(diào)了重要公式,弱化了計算公式。書中,計算公式通常僅出現(xiàn)在易被忽略的各節(jié)末尾,應(yīng)用中通常僅給出所需要的重要公式。
* 22和23設(shè)計的可視化表示。做了主要修訂的13.3節(jié)現(xiàn)在已自成體系,教師可在課程末尾的兩次或三次授課時,講授這些內(nèi)容。
* 基于新數(shù)據(jù)的練習(xí)。許多練習(xí)的數(shù)據(jù)已做更新,可幫助學(xué)生深入了解統(tǒng)計學(xué)在工程中的應(yīng)用。
* 示例已進(jìn)行編號。每章中的示例,都已編號。
前 言
本書的目的是為工程和物理科學(xué)等專業(yè)的學(xué)生介紹概率論和數(shù)理統(tǒng)計的知識。書中,每章以簡介開始,以一組統(tǒng)計指南結(jié)束,統(tǒng)計指南中給出了正確應(yīng)用統(tǒng)計過程和應(yīng)避免的錯誤。章末給出了重點術(shù)語。書中還以加框的方式給出了重要公式、定理和規(guī)則。
書中的概念和統(tǒng)計方法明朗且清晰。詳細(xì)介紹了概率論及一些基本分布,重點在于讓學(xué)生理解置信區(qū)間的意義及統(tǒng)計假設(shè)檢驗的邏輯思想。置信區(qū)間是進(jìn)行推理的主要步驟。各個示例中詳細(xì)描述了置信區(qū)間的屬性及其解釋。每個應(yīng)用中,假設(shè)檢驗的步驟清晰且一致。同時,許多示例中給出了P值的解釋和計算過程。
與前幾版相比,新版中添加了多個數(shù)據(jù)集和示例,給出了科學(xué)研究中統(tǒng)計的應(yīng)用。新數(shù)據(jù)集和原有數(shù)據(jù)集,都是作者在咨詢活動結(jié)束后,或與科研人員和工程技術(shù)人員探討統(tǒng)計問題后,根據(jù)需要加入的。來自某些企業(yè)的數(shù)據(jù)已做了簡化,但仍然保留了演示統(tǒng)計方法和歸納推理的所有特性。
今天,百分位數(shù)和概率的計算,以及統(tǒng)計分析的計算,已由此前的查表方式轉(zhuǎn)為軟件計算方式。統(tǒng)計軟件包的廣泛采用,要求學(xué)生至少會使用一種統(tǒng)計軟件。這里建議學(xué)生使用軟件來分析較大的樣本,并進(jìn)行回歸分析。除了使用MINITAB軟件進(jìn)行描述的幾個已有習(xí)題外,書中還在許多示例中使用了R語言。這些新內(nèi)容要求學(xué)生掌握免費軟件R的基礎(chǔ)知識,詳見附錄C。
第九版的新特點
? 給出了大量的新示例。書中包含了許多新示例。多數(shù)示例均基于最新的工程或科學(xué)數(shù)據(jù),因此強化了根據(jù)應(yīng)用來介紹統(tǒng)計學(xué)的內(nèi)容。
? 更為強調(diào)P值。在幾個新示例和解釋中,給出了示例P值的新圖形。
? 給出了使用R軟件的詳細(xì)內(nèi)容。全書的許多示例中均包含了R命令。因此,學(xué)生在閱讀示例時,很容易在自己的計算機上檢驗計算結(jié)果。
? 強調(diào)了重要公式,弱化了計算公式。書中,計算公式通常僅出現(xiàn)在易被忽略的各節(jié)末尾。應(yīng)用中通常僅給出所需要的重要公式。學(xué)生可用自己的軟件檢驗結(jié)果。
? 22和23設(shè)計的可視化表示。二級析因設(shè)計在威斯康星大學(xué)的工程統(tǒng)計教學(xué)中,已有50年的傳統(tǒng)。工程專業(yè)的學(xué)生必須了解:⑴如何一次系統(tǒng)地改變幾個輸入變量,⑵如何解釋交互作用。做了主要修訂的13.3節(jié)現(xiàn)在已自成體系,教師可在課程末尾的兩次或三次授課時,講授這些內(nèi)容。
? 基于新數(shù)據(jù)的練習(xí)。許多練習(xí)的數(shù)據(jù)已做更新。這些內(nèi)容可幫助學(xué)生提升和強化統(tǒng)計學(xué)在工程中的應(yīng)用。
? 示例已進(jìn)行編號。每章中的示例,都已編號。
本書得到了大學(xué)學(xué)生和企業(yè)員工的檢驗。全書適用于兩學(xué)期或三學(xué)季的課程教學(xué),每周授課三次。本書也可作為一學(xué)期的教材,這時教師可選擇一些主題進(jìn)行講授,重點在于強調(diào)理論或應(yīng)用。作者在一學(xué)期的教學(xué)中,主要介紹前7章、直線回歸和析因設(shè)計的圖形表示等內(nèi)容。
為了讓學(xué)生大致了解統(tǒng)計學(xué),第2章介紹了描述統(tǒng)計;第3章至第6章簡要介紹了概率基本知識、總體變化建模的流行分布、統(tǒng)計推理的基本方法等;第11章至第13章介紹了試驗設(shè)計和回歸的一些基本或高級主題;第14章介紹了非參數(shù)檢驗和擬合度檢驗;第15章介紹了質(zhì)量改進(jìn)的主要統(tǒng)計思想;第16章介紹了可靠性和壽命模型擬合。
閱讀本書時,要求學(xué)生掌握積分學(xué)的基本知識,尤其是第5章的基本分布理論章節(jié)和第6章的某些小節(jié)。
在一學(xué)期的課程中,學(xué)習(xí)重點是最小二乘法和直線擬合。時間充裕時,還要掌握兩個預(yù)測變量和二級析因設(shè)計的內(nèi)容。13.3節(jié)自成體系,可在兩學(xué)時或三學(xué)時內(nèi)講完。
對于數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不牢固的讀者,或兩學(xué)期才能學(xué)完本書的讀者,這里建議要仔細(xì)閱讀關(guān)于期望(5.10節(jié))、正態(tài)理論分布(6.5節(jié))、矩量母函數(shù)(5.11節(jié))及它們在分布理論中的作用(6.6節(jié))等內(nèi)容。
不論讀者的層次或課時的長短,這里都建議授課人員要以講授概率和數(shù)理統(tǒng)計的基礎(chǔ)知識和應(yīng)用為主。
一學(xué)期課程介紹概率論和數(shù)理統(tǒng)計的內(nèi)容,重點是數(shù)理統(tǒng)計的基本應(yīng)用 第一學(xué)期課程介紹概率論的開發(fā)工具和一些統(tǒng)計推論
第1章,尤其是1.6節(jié) 第1章,尤其是1.6節(jié)
第2章 第2章
第3章 第3章
第4章,4.4~4.7節(jié) 第4章,4.4~4.7節(jié),4.8節(jié)(幾何負(fù)二項式)
第5章,5.1~5.4節(jié),5.6節(jié),5.12節(jié)
5.10節(jié),選講關(guān)于聯(lián)合分布、獨立、線性組合的均值和方差的例子 第5章,5.1~5.4節(jié),5.6節(jié),5.12節(jié)
5.5節(jié),5.7節(jié),5.8節(jié)(伽馬,貝塔)
5.10節(jié),聯(lián)合分布、獨立期望和線性組合矩
第6章,6.1~6.4節(jié) 第6章,6.1~6.4節(jié)
6.5~6.7節(jié)(表示、矩量母函數(shù)、轉(zhuǎn)換)
第7章,7.1節(jié)至7.7節(jié) 第7章,7.1~7.7節(jié)
第8章 第8章
第9章(可跳過) 第9章(可跳過)
第10章,10.1~10.4節(jié) 第10章,10.1~10.4節(jié)
第11章,11.1~11.2節(jié)
11.3節(jié)和11.4節(jié)的示例
第13章,13.3節(jié),22和23設(shè)計
時間充裕時可講授13.1節(jié)
書中編號以W結(jié)束的任何表格,可從如下網(wǎng)址下載:
http://www.pearsonglobaleditions.com/Johnson
感謝MINITAB公司、SAS公司允許我們使用其軟件包中的命令和輸出,關(guān)于R軟件的詳細(xì)介紹見附錄C。
特別感謝為本書提供數(shù)據(jù)集的人員,這些數(shù)據(jù)集對學(xué)生了解具體的工程問題非常重要。
感謝如下人員對本書的評閱:
Kamran Iqbal,阿肯色大學(xué)小石城校區(qū)
Young Bal Moon,雪城大學(xué)
Nabin Sapkota,中佛羅里達(dá)大學(xué)
Kiran Bhutani,美國天主教大學(xué)
Xianggui Qu,奧克蘭大學(xué)
Christopher Chung,休斯頓大學(xué)
Richard A. Johnson