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基礎統計學(第14版)

  • 作者：(美)馬里奧·F.特里奧拉|責編:張慧敏|譯者:錢辰江//潘文皓
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121475665
  • 出版日期：2024/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：476
人民幣：RMB 169 元      售價：元
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內容大鋼
    《基礎統計學》歷經14版，經久不衰。該書已經作為國際版統計教材被翻譯成多國文字，連續25年在美國統計類教材中排名第一。
    本書以淺顯易懂的文字及貼近實際的案例，帶領讀者專業系統地學習統計思維和批判性思維，領略統計學的真實魅力。本書的第1?3章著重介紹描述統計學；通過第4?6章的概率分佈逐漸過渡到第7?9章的推斷統計學；第10?15章介紹了現代統計學中一些重要的實踐方法，例如回歸分析、擬合優度、方差分析、非參數檢驗等，讀者可以根據自身的興趣與背景學習相關內容。
    本書適合任何專業背景的學生學習，也適合統計學愛好者自主學習。作者馬里奧致力於不斷更新基本統計數據，提供前所未有的大量最新真實數據，以便各種背景的讀者了解統計數據在他們周圍世界中的作用。除大量的新數據集、示例和習題之外，《基礎統計學》（第14版）的設計更加靈活，增加了專業統計學家使用的最新和最佳的方法、更大的數據集和符合統計學發展的新主題。
作者介紹
(美)馬里奧·F.特里奧拉|責編:張慧敏|譯者:錢辰江//潘文皓
目錄
第1章  統計學概述
  1-1　統計與批判性思維
    例1：總體和樣本
    例2：自願樣本
    例3：統計顯著性與實際顯著性
  1-2　數據類型
  第1部分：基本數據類型
    例1：參數和統計量
    例2：定量數據和分類數據
    例3：離散型數據和連續型數據
    例4：名目測量尺度
    例5：次序測量尺度
    例6：等距測量尺度
    例7：等比測量尺度
    例8：區分等比測量尺度和等距測量尺度
  第2部分：大數據和缺失數據——過量和不夠
  1-3　樣本數據的收集
  第1部分：實驗設計與樣本數據收集的基礎
    例1：索爾克疫苗實驗
    例2：冰激凌與溺水
    例3：多階段抽樣設計
  第2部分：實驗設計與樣本數據收集的進階
第2章  用圖表探索數據
  2-1　頻數分佈表——數據的整理與匯總
    例1：洛杉磯每日通勤時間頻數分佈表
    例2：空難原因頻數分佈表
    例3：比較紐約和博伊西的每日通勤時間
    例4：探索數據——心率是如何測量的
    例5：數據探索——差異告訴了我們什麼
  第1部分：直方圖的基本概念
  2-2　直方圖
  第2部分　使用正態分點陣圖評估正態性
  2-3　啟發性圖表與誤導性圖表
    例1：男性心率的點圖
    例2：男性心率的莖葉圖
    例3：全球個人電腦出貨量的時間序列圖
    例4：空難原因的帕累托圖
    例５：空難原因的餅狀圖
    例6：洛杉磯每日通勤時間的頻數多邊形
    例7：相對頻數多邊形——洛杉磯和博伊西的每日通勤時間
    例8：誤導性圖表——非零縱軸
    例9：誤導性圖表——圖標的使用
  第1部分：散點圖和相關性
  2-4　散點圖、相關分析與回歸分析
    例1：存在相關性——用相機對海豹稱重
    例2：不存在相關性——總統的身高與其對手的身高
    例3：不存在相關性——硬幣的質量與其製造年份
  第2部分：線性相關係數
    例4：通過與對數據看鞋印長度與身高是否存在相關性
    例5：通過與對數據看鞋印長度與身高之間是否存在相關性

  第3部分：回歸分析
    例6：通過回歸線看相關性
第3章  描述、探索和比較數據
  3-1　集中趨勢的度量指標
  第1部分：集中趨勢度量的基本概念
    例1：均值
    例2：中位數——奇數個數據值
    例3：中位數——偶數個數據值
    例4：眾數
    例5：中程數
    例6：批判性思維與集中趨勢的度量指標
  第2部分：集中趨勢度量指標的進階部分
    例7：根據頻數分佈表計算均值
    例8：平均績點的計算
  3-2　離散程度的度量指標
  第1部分：離散程度的基本概念
    例１：全距
    例２：使用公式3-4計算標準差
    例3：使用公式3-5計算標準差
    例4：使用範圍經驗法則解讀s
    例5：使用範圍經驗法則估計s
  第2部分：離散程度的進階部分
    例6：經驗法則
    例7：切比雪夫定理
    例8：比較「飛船搖滾飛車」和「恐怖魔塔」的等候時間
    例9：比較成年男性的身高和體重
  第1部分：z分數、百分位數、四分位數及箱形圖
  3-3　相對位置的度量與箱形圖
    例1：比較成年人的體溫和25美分硬幣的重量
    例2：4.01級地震的震級是否顯著高
    例3：求等候時間為45分鐘的百分位數
    例4：將求P25百分位數轉換為相應的數據值
    例5：將求P90百分位數轉換為相應的數據值
    例6：五數概括法
    例7：構建箱形圖
    例8：比較迪士尼樂園熱門遊樂項目的等候時間
  第2部分：異常值和修正箱形圖
    例9：構建修正箱形圖
第4章  概率論
  第1部分：概率的基本概念
  4-1　概率
    例1：分析索賠
    例2：簡單事件和樣本空間
    例3：相對頻數法——空難
    例4：經典計演算法——性別相同的概率
    例5：主觀估計法——在這門統計課中獲得A
    例6：成年人認為其見過或遇到過鬼的概率
    例7：感恩節在星期三和星期四的概率
    例8：成年人上網的概率
  第2部分：發生比

    例9：實際發生比與賠率
  4-2　加法原理和乘法原理
    例1：吸食毒品或檢驗結果為陰性的概率
    例2：互斥事件和非互斥事件
    例３：沒有智能手機的概率
    例4：毒品檢驗和乘法原理
    例5：無放回隨機選取之人檢驗為陰性的概率
    例6：隨機選取兩人，生日在同一周的概率
    例7：根據概率判斷顯著性結果
    例8：計算一塊硬碟能正常工作一年的概率
  第1部分：對立事件，「至少一個」的概率
  4-3　對立事件、條件概率以及貝葉斯定理
    例1：求至少一件產品有缺陷的概率
  第2部分：條件概率
    例2：入職前的毒品檢驗
  第3部分：貝葉斯定理
    例3：條件概率謬論
    例4：解讀醫學檢驗結果
  4-4　計數法則
    例1：乘法計數法則——黑客破譯密碼
    例2：階乘法則——打亂字母
    例2：階乘法則——打亂字母
    例3：排列法則（元素相異）——三重彩投注
    例4：排列法則（元素重複）——出色的問卷調查設計
    例5：彩票中頭獎的概率
  4-5　假設檢驗的統計模擬
    例6：公司官員與委員會的任命方式有多少種
    例1：檢驗人的平均體溫為98.6℉的命題
    例2：三人生日都為同一天的概率
第5章  離散概率分佈
  5-1　概率分佈
  第1部分：概率分佈的基本概念
    例1：兩個新生兒中女嬰數量的概率分佈
    例2：未授權軟體的概率分佈
    例3：求概率分佈的均值、方差和標準差
    例4：通過範圍經驗法則確定顯著值
    例5：使用概率確定顯著值
  第2部分：期望值和公式的基本原理
    例6：期望值應用——明智的賭徒
  5-2　二項分佈
  第1部分：二項分佈的基礎
    例1：求正好有2人沒有攜帶現金的概率
    例2：應用二項概率公式求2人沒有帶現金的概率
    例3：橄欖球加時賽中勝利的概率
    例4：5個成年人中恰好有2個人是素食者的概率
  第2部分：均值/標準差與批判性思維
    例5：使用參數判斷顯著性
  5-3　泊松分佈
    例1：應用柏松分佈求颶風的概率
    例2：求一年365天里至少中獎一次的概率彩票

第6章  正態分佈
  6-1　標準正態分佈
    例1：機場安檢等待時間的均勻分佈
    例2：機場安檢等待時間至少需要2分鐘的概率
    例3：骨密度測試：低於1.27的概率
    例4：骨密度測試——試求給定值右側的面積
    例5：骨密度測試——試求兩值之間的面積
    例6：骨密度測試——試求測試分數
    例7：骨密度測試：最低2.5%和最高2.5%的分數
    例8：試求臨界值zα
  6-2　正態分佈的實際應用
    例1：男性身高高於72英寸的百分比
    例2：滿足飛行員身高要求的女性比例
    例3：一扇門的高度應該是多少？
    例4：顯著低的出生體重
  6-3　抽樣分佈和估計量
    例1：樣本比例的抽樣分佈
    例2：樣本均值的抽樣分佈
    例3：所有樣本均值的抽樣分佈
    例4：樣本方差的抽樣分佈
    例5：樣本全距的抽樣分佈
  6-4　中心極限定理
    例1：波士頓通勤時間的正態分佈
    例2：如何調整波音737飛機的座椅寬度？
    例3：通過概率確定顯著值：人的平均體溫是98.6℉嗎？
  6-5　正態性檢驗
  第1部分：正態性檢驗的基本概念
    例1：確定達拉斯通勤時間的樣本是否來自正態分佈的總體
  第2部分：正態分點陣圖的手動構建
    例2：通過正態性檢驗評估達拉斯通勤時間的樣本
第7章  參數估計和樣本量確定
  7-1　總體比例的估計
  第1部分：點估計、置信區間和樣本量
    例1：上網課學生比例的最佳點估計
    例2：構建置信區間——上網課
    例3：試求樣本比例和誤差範圍
    例4：成年人選擇網購的比例是多少
  第2部分：更準確的置信區間
  7-2　總體均值的估計
    例1：求解臨界值tα/
    例2：花生巧克力的置信區間
    例3：批判性思維——黑膠唱片的銷量
    例4：關於二手煙置信區間的比較
    例5：統計學專業學生的智商分數
  7-3　總體標準差或方差的估計
    例1：試求χ2臨界值
    例2：心率σ的置信區間估計
    例3：求估計σ所需的樣本量
  7-4　自助法
    例1：收入的自助樣本

    例２：眼睛色彩調查：比例的自助法置信區間
    例３：年收入：均值的自助法置信區間
    例4：年收入：標準差的自助法置信區間
第8章  假設檢驗
  8-1　假設檢驗的基礎
  第1部分：假設檢驗的基本方法
    例1：大多數互聯網用戶使用雙重認證來保護他們的網路數據
  第2部分：第一類錯誤和第二類錯誤
    例2：描述第一類錯誤和第二類錯誤
  第3部分：統計功效
    例3：求解統計功效
    例4：達到80%的統計功效所需的樣本量
  8-2　總體比例的假設檢驗
  第1部分：正態近似法
    例1：少於30%的成年人有過夢遊嗎
  第2部分：精確法
    例2：應用精確法評估例1的結論
  8-3　總體均值的假設檢驗
    例1：成年人睡眠時間——使用統計軟體p值法
    例2：成年人睡眠時間——手算p值法
    例3：成人年睡眠時間——臨界值法
    例4：成年人睡眠時間——置信區間法
    例5：人的平均體溫真的是98.6℉嗎
  8-4　總體標準差或方差的假設檢驗
    例1：鑄造25美分硬幣
    例2：鑄造25美分硬幣——置信區間法
  8-5　重採樣法的假設檢驗
    例1：置換檢驗
    例2：總體比例的假設檢驗——重採樣法
    例3：成年人睡眠時間——重採樣法
    例4：鑄造25美分硬幣——重採樣法
第９章  兩個樣本的統計推斷
  9-1　兩個總體比例
    例1：電子煙的戒煙成功率和尼古丁替代品的戒煙成功率有差異嗎
    例2：兩個總體比例的置信區間
  9-2　兩個總體均值：獨立樣本
  第1部分：獨立樣本，σ1與σ2未知且不相等
    例1：人們越來越高了嗎
    例2：身高差的置信區間估計
  第2部分：其他方法
  9-3　配對樣本
    例1：人們會謊報體重嗎
    例２：置信區間法：估計男性的實測體重和自報體重差值的均值
  第1部分：兩個總體方差或標準差的F檢驗
  9-4　兩個總體方差或標準差
  XX基礎統計學（第14版）
    例1：美國陸軍男性人員的體重
第2部分：其他方法
  9-5　重採樣法的統計推斷
    例1：雙樣本的置換檢驗

    例２：重採樣法：檢驗總體比例差
    例3：重採樣法：檢驗獨立總體的均值差
    例4：重採樣法：配對樣本
    例5：重採樣法：檢驗兩個總體的方差或標準差
第10章  相關分析與回歸分析
  10-1相關分析
  第1部分：相關性的基本概念
    例1：通過軟體求r
    例2：通過公式10-1求r
    例3：通過公式10-2求r
    例4：是否存在線性相關性
    例5：偽相關
    例6：可解釋變異
    例7：相關係數的t檢驗
  第2部分：假設檢驗
  第3部分：置換檢驗
  10-2　線性回歸
  第1部分：回歸的基本概念
    例1：使用統計軟體求回歸方程
    例2：通過手算求回歸方程
    例3：繪製回歸線
    例4：模型預測
    例5：強影響點
  第2部分：線性回歸的分析工具
    例6：殘差圖
  10-3　預測區間
    例1：彩票的頭獎金額與銷售量的預測區間
    例2：彩票的頭獎金額與銷售量數據：求決定係數
  10-4　多元線性回歸
  第1部分：多元回歸方程的基本概念
    例1：預測體重
    例2：根據足跡證據預測身高
  第2部分：虛擬變數與邏輯回歸
    例3：虛擬變數作為預測變數
    例4：邏輯回歸
  10-5　非線性回歸
    例1：求最佳人口模型
    例2：解讀R
    例3：新型冠狀病毒感染疫情
第11章  擬合優度與列聯表
  11-1　擬合優度
    例1：實測數據與自報數據
    例2：本福特定律：檢測電腦入侵
  第1部分：獨立性檢驗的基本概念
  11-2　列聯表
    例1：求理論頻數
    例2：接種疫苗與自閉症之間是否有關聯
  第2部分：同質性檢驗、費希爾精確檢驗和配對卡方檢驗
    例3：歸還錢包實驗
    例4：打哈欠會傳染嗎

    例5：髖關節保護器的效果
第12章  方差分析
  12-1　單因素方差分析
第1部分：單因素方差分析的基本概念
    例1：車型與頭部損傷結果
第2部分：單因素方差分析的進階
    例2：邦費羅尼校正
  12-2　雙因素方差分析
    例1：汽車碰撞測試中的股骨受力情況
第13章  非參數檢驗方法
  13-1　非參數檢驗的基本方法
    例1：平均秩次
  13-2　符號檢驗
    例1：與備擇假設相矛盾的樣本數據
    例2：實測體重與自報體重之間是否存在顯著差異
    例3：性別選擇
    例4：檢驗體溫的中位數
  13-3　威爾科克森符號秩檢驗
    例1：實測體重和自報體重
    例2：體溫的中位數檢驗
  13-4　威爾科克森秩和檢驗
    例1：男性身高樣本數據檢驗
    例2：男性身高——更大的樣本
  13-5　Kruskal-Wallis檢驗
    例1：車型與頭部損傷結果
  13-6　秩相關性檢驗
    例1：質量好的智能手機售價更高嗎
    例2：大樣本的情況
  13-7　游程檢驗
    例1：小樣本——總統的政黨
    例2：大樣本——氣溫的隨機性
第14章  統計過程式控制制
  14-1　均值和波動的控製圖
    例1：全球溫度——過程數據
    例2：全球溫度——趨勢圖
    例3：全球溫度——R控製圖
    例4：全球溫度——x-控製圖
  14-2　比例的控製圖
    例1：不合格的飛機高度計
第15章  整體統計學
附錄A  附表和公式

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