基本信息
- 原书名:Statistics for Engineering and the Sciences (5th Edition)
- 原出版社: Prentice Hall
- 作者: (美)William Mendenhall Terry Sincich
- 译者: 梁冯珍 关静
- 丛书名: 统计学精品译丛
- 出版社:机械工业出版社
- ISBN:9787111264378
- 上架时间:2011-5-20
- 出版日期:2009 年10月
- 开本:16开
- 页码:814
- 版次:5-1
- 所属分类:数学 > 统计 > 统计学

编辑推荐
“本书在利用实际数据方面做了非常好的工作……”
——Melinda McCann俄克拉荷马州立大学
“向学生极其清楚地讲述了统计学、概率论的基本概念”
——Arnold Sweet普度大学
内容简介
数学书籍
本书是一本联系实际应用的统计教材。全书共17章,主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外,本书的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。.
本书内容丰富,很少涉及统计学理论的严格数学证明,绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习,适合作为理工科各专业本科生、研究生的统计学教材,也可作为相关领域研究人员的参考读物。..
本书是统计学方面的一本经典教材,与其他同类教材相比,本书以清晰、简洁的方式介绍了统计学的基本概念,书中很少涉及统计理论的严格数学证明,而是给出了大量与实际应用紧密联系的例子和练习,这些例子涉及数、理、化、天文、地理、生物等自然科学以及几乎所有工程技术领域,有助于激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题。此外,本书附录部分还介绍了SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的使用方法。
本书可作为理工科各专业本科生或研究生的统计学教材,也可作为工程技术领域研究人员的参考书。...
作译者
William Mendenhall,拥有北卡罗来纳州立大学博士学位,曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授,1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任。
目录
前言
第1章 绪论
1.1 统计学:数据的科学
1.2 统计学的基本要素
1.3 数据类型
1.4 统计学在批判性思考中的作用
1.5 本书介绍的统计方法导引
第2章 描述性统计
2.1 描述定性数据的图形法和数值法
2.2 描述定量数据的图形法
2.3 描述定量数据的数值法
2.4 中心趋势的度量
2.5 变异性的度量
2.6 相对位置的度量
2.7 检测异常值的方法
2.8 描述性统汁歪曲事实真相
第3章 概率
3.1 概率在统计学中的作用
3.2 事件、样本空间和概率
译者序
本书作为理下科各专业本科生的统计学考材,并不十分强调统计学理论的严格数学证明。在这样一本大部头著作中,证明只占很少一部分,绝大部分是与实际应用紧密联系的例子与练习。本书的最大特点:联系实际。全书给出了近250个例题、1200道练习题,每章最后还有一节“STATISTICSINACTION”,我们译成“活动中的统计学”,所有这些都是由活跃在各个领域的工程师、科学家以及统计学家提供的有据可查(表明了出处)的真实例子。这些例子涉及数、理、化、生、地、天文等自然科学,以及几乎所有工程技术领域。除了少量的理论练习,每个应用练习都有一个标题。有些问题的标题可能多处出现,如果将它们串在一起,就构成这个问题由浅人深的研究过程。..
本书的第二个特点是介绍了统计软件的应用。统计学是数据的科学,一个真实的统计问题离不开统计数据的大量计算。书中的练习当然只能列出其中一小部分数据,附录中有SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的用法简介。有兴趣利用统计软件解决实际问题的读者,可从华章网站(WWW.hzbook.com)下载包含全部数据的文件,按相应练习中的要求,解释运行结果,这是十分有益的。
我们翻译的是原著的第5版,它在前几版的基础上增加了许多新内容。全书共17章,包括了统计学的基本内容,其中有不少是国内高校“统计学”课程中没有或很少提及的,如试验设计、统计质量控制、可靠性等。每章未有快速回顾,帮助读者更好、更快地掌握内容。
翻译这样一本大作对我们的水平和耐心是一次考验。虽然在我们共同努力下,克服困难,完成了任务,但其中肯定存在不少问题,特别是某些专业术语的翻译,借助于互联网,可以找到许多相关的意义,而我们以前又从来没有接触过这个领域,因此有时只能望文生义选择我们认为比较合适的译名。参与本书翻译的有:梁冯珍、关静、吴新荣、韩月丽、李秀敏、徐付霞、刘晶、李瑶、郭慧、辛凌雯、蔡霞、贺广婷。其中关静负责前9章,梁冯珍负责后8章,最后由史道济审校稿,由于我们水平有限,翻译不当之处在所难免,恳请广大专家及读者指出,不胜感激。...
译者
2009年5月
前言
本书是为工程专业和自然科学专业的学生设计的、供两个学期使用的统计学课程教材.一旦这些学生毕业,并且找到了工作,他们就将涉及数据的收集和分析,并且需要批判性地思考结果.这就要求他们了解数据描述及统计推断的基本概念,并且熟悉丁作中需要用到的统计方法.教学法
第1-6章介绍学习统计学的目的,说明如何描述数据集,并且给出一些概率论的基本概念.第7章和第8章介绍关于总体参数的两种推断方法:估计和假设检验。这些概念在其余几章中被扩展为在分析工程和科学数据时有用的主题,包括分类数据分析(第9章)、回归分析以及模型构造(第10-12章)、试验设计的方差分析(第13-14章)、非参数统计(第15章)、统计质量控制(第16章)以及产品和系统的可靠性(第17章).
我们假定读者学习了两个学期的微积分学,即读者对微积分学原理有一个基本了解.要求读者具有运用一元微分法和积分法的能力,但书中也有一些有关多元微积分的例题,作为选学内容。因此,我们在一元范围内只是概括地介绍理论概念,但是教师利用选学内容、例题以及练习可以很容易地将其深入到统计学理论和数学概念之中.
本书特色
本书的主要特色如下:
1.理论和应用相结合.将数理统计的基本理论概念整合为一门统计方法的课程,供两个学期讲授.因此,教师可以选择将其作为以基本概念和应用统计为重点的一门课程,也可以作为偏向应用又介绍基本统计推断理论方法的一门课程.
2.统计软件应用指导.老师和学生可以选用统计软件进行统计计算.本书介绍了三个流行的统计软件包(SAS、SPSS以及MINITAB)的输出结果以及Microsoft Excel的输出结果.附录C、附录D以及附录E介绍了菜单屏幕和对话框的使用,是为初学者设计的,这些辅导材料不需要预先使用这些软件的经验.
3.主题和应用的结合范围.为了满足未来工程师和科学家的种种需要,本书提供了覆盖范围广泛的数据分析主题。本书对多元回归以及模型构造(第11章和第12章)、试验设计的原理(第13章)、质量控制(第16章)以及可靠性(第17章)等内容的安排与通常的初等统计学教程不同.虽然这些题材通常涉及理论概念,但是讲述是面向应用的.
4.基于大量实际数据的练习.本书包含了大量的应用练习,主要是为了激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题.几乎每一个练习都是基于摘自专业期刊或者从工程和自然科学团体得到的数据或试验结果。练习放在每章重点节的末尾以及各章的末尾.
5.“活动中的统计学”案例分析.现在本书在每章末尾新增了一个当代的科学研究(“活动中的统计学”)以及附带的数据与分析.我们的目的是向学生展示评估发现和思考涉及的统计问题,以及应用正确的统计方法的重要性.
6.在线提供数据集.与例题、练习以及案例有关的所有数据集都可以从网上在线获得.每个数据集在本书中都有一个CD图标和文件名.数据文件以5种不同的格式(MINITAB、SAS、SPSS、Excel和ASCII)保存(以便易于导人其他统计软件包中).利用统计软件分析这些数据,将计算减少到最低限度,使学生可以集中精力解释结果.第5版的更新之处
虽然目的和范围与以前版本是一样的,但是本书的第5版包含若干重要的改动、增补和加强:
1.每章末尾的“活动中的统计学”案例.正如上面提到的,现在本书在每章末尾增加了一个实际的最新科学研究的讨论.详细地讨论数据和分析,从而展示本章的统计方法是怎样用来回答此领域里的相关问题的...
2.最新的统计软件输出结果.在本书中,我们增加了大量输出结果,包括最新版本的SPSS和Excel输出结果以及最新的SAS和MINITAB输出结果.输出结果及相关的每种统计方法使教师能够把重点放在对统计结果的解释上,而不是把重点放在为了得到结果而需要的计算上.
3.章末的总结材料.在每一章的末尾,我们通过快速回顾、符号汇集以及每章总结提示,提供一个主题概要.这些可以帮助学生总结和提炼本章的重点,是有用的学习工具.
4.更多的实际数据练习.本书添加了许多新的“现实”的科学练习.它们全都来自报刊、科学杂志以及专业学报.
5.第1章:统计学和批判性思考.增加了统计学在评估由数据作出推断的可信性与价值中的作用一节,即统计学在批判性思考中的作用(1.4节).
6.第2章:描述性统计歪曲事实真相.在新的2.8节中包含了一些例题,用来说明图形和数字描述性度量如何歪曲对数据的观察,以及当这种事情发生时,怎样认识它.
7.第4-6章:随机变量的标准数学符号.在有关随机变量的各章中,我们都使用标准的数学符号来表示一个随机变量.大写字母用于表示随机变量,小写字母表示随机变量的可能取值.
媒体评论
——Melinda McCann俄克拉荷马州立大学
“向学生极其清楚地讲述了统计学、概率论的基本概念”...
——Arnold Sweet普度大学
书摘
目标给出探索、概括以及描述数据的图形法和数值法。
2.1 描述定性数据的图形法和数值法
假定你已经收集了一个感兴趣的数据集,如何弄清楚它的意义?也就是说,如何去整理、总结这个数据集,使得它比较容易理解、有意义?在这一章里,我们给出几种描述数据的基本统计工具,包含可以快速给出数据直观形象的图表和描述数据某种性质的数值量度。恰当的用法依赖于我们想要描述的数据类型(定量的或定性的)。
在描述定性观测值时,我们以这样一种方式来定义类:每个观测值能落入一类并且只能落入一类(或组)。然后给出落入每一类的观测值个数或相对于观测值总数的比例,用这种数值方法来描述数据集合。
定义2.1 对给定的类,类(或组)频数是指落入这个类中的观测值的个数。
定义2.2 对给定的类,类(或组)相对频率是指落入这个类中的观测值个数相对于观测值总数的比例
为了说明这两个概念。考虑一个调查核动力反应堆安全和使用能源的危险的研究人员感兴趣的问题。研究人员发现自1977年以来,全世界有45起与能源有关导致多人死亡的事故,表2.1汇总了研究人员的调查结果。在这个应用中,感兴趣的定性变量是与能源有关的死亡事故的原因。由表2.1可以看到,45起事故数据分为6类(原因),汇总表给出了每类原因的频数和相对频率。很明显,煤气爆炸是最可能引起事故的原因,在45起事故中出现了28次(约占62%)。
……