第十一章 離散型概率分析
11.1離散型概率分布和概率質(zhì)量函數(shù)
11.2Bernoulli試驗(yàn)和多重Bernoulli試驗(yàn)
11.3二項(xiàng)隨機(jī)變量, 二項(xiàng)試驗(yàn)和二項(xiàng)概率函數(shù)
11.4二項(xiàng)系數(shù)
11.5二項(xiàng)概率函數(shù)
11.6二項(xiàng)概率分布的均值, 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
11.7二項(xiàng)式展開和二項(xiàng)式定理
11.8Pascal三角形和二項(xiàng)系數(shù)
11.9二項(xiàng)分布族
11.10二項(xiàng)累積概率表
11.11批驗(yàn)收抽樣
11.12使用方風(fēng)險(xiǎn)和生產(chǎn)方風(fēng)險(xiǎn)
11.13多元概率分布和聯(lián)合概率分布
11.14多項(xiàng)試驗(yàn)
11.15多項(xiàng)系數(shù)
11.16多項(xiàng)概率函數(shù)
11.17多項(xiàng)概率分布族
11.18多項(xiàng)概率分布的均值
11.19多項(xiàng)式展開和多項(xiàng)式定理
11.20超幾何試驗(yàn)
11.21超幾何概率函數(shù)
11.22超幾何概率分布族
11.23超幾何概率分布的均值, 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
11.24超幾何概率分布的推廣
11.25超幾何分布的二項(xiàng)和多項(xiàng)近似
11.26Poisson過(guò)程及其隨機(jī)變量和試驗(yàn)
11.27Poisson概率函數(shù)
11.28Poisson概率分布族
11.29Poisson概率分布的均值, 方差和標(biāo)準(zhǔn)差
11.30Poisson累積概率表
11.31Poisson分布作為二項(xiàng)分布的近似
第十二章 正態(tài)分布和其它連續(xù)型概率分布
12.1連續(xù)型概率分布
12.2正態(tài)概率分布和正態(tài)概率密度函數(shù)
12.3正態(tài)概率分布族
12.4正態(tài)分布：均值 μ , 中位數(shù) μ 和眾數(shù)的關(guān)系
12.5峰度
12.6標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布
12.7標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量之間的關(guān)系
12.8標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的面積表
12.9利用Z變換計(jì)算任意正態(tài)分布的概率
12.10單尾概率
12.11雙尾概率
12.12二項(xiàng)分布的正態(tài)近似
12.13Poisson分布的正態(tài)近似
12.14里酸型均勻概率分布
12.15連續(xù)型均勻概率分布
12.16指數(shù)概率分布
12.17指數(shù)分布和Poisson分布的關(guān)系
第十三章 抽樣分布
13.1簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣回顧
13.2獨(dú)立隨機(jī)變量
13.3簡(jiǎn)單那隨機(jī)抽樣的數(shù)學(xué)定義和非數(shù)學(xué)定義
13.4抽樣方法的假定
13.5隨機(jī)變量X
13.6均值的理論抽樣分布和經(jīng)驗(yàn)抽樣分布
13.7均值的抽樣分布的均值
13.8估計(jì)量的準(zhǔn)確度
13.9均值的抽樣分布的方差 ：無(wú)限總體或有放回抽樣
13.10均值的抽樣分布的方差：無(wú)放回抽樣的有限總體
13.11均值的標(biāo)準(zhǔn)誤
13.12估計(jì)量的精密度
13.13用均值的離散型抽樣分布計(jì)算概率
13.14用均值的正態(tài)抽樣分布計(jì)算概率
13.15中心極限定理：從有限總體有放回抽樣
13.16中心極限定理：從無(wú)限總體抽樣
13.17中心極限定理：從有限總體無(wú)放回抽樣
13.18多大是“足夠大？”
13.19樣本和的抽樣分布
13.20中心極限定理應(yīng)用于樣本和的抽樣分布
13.21二項(xiàng)總體的抽樣
13.22成功次數(shù)的抽樣分布
13.23比率的抽樣分布
13.24中心極限定理應(yīng)用于成功次數(shù)的抽樣分布
13.25中心極限定理應(yīng)用于比率的抽樣分布
13.26用比率的抽樣分布的正態(tài)近似計(jì)算概率
第十四章 總體均值的單樣本估計(jì)
14.1估計(jì)
14.2選擇最優(yōu)估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)
14.3均值的估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)誤Sx
14.4點(diǎn)估計(jì)
14.5點(diǎn)估計(jì)的表示和評(píng)價(jià)
14.6點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)的關(guān)系
14.7導(dǎo)出P x1-a/2≤X≤xa/2 =P -za/2≤Z≤za/2 =1-α
14.8導(dǎo)出P X-za/2σx≤μ≤X=za/2σx =1-α
14.9總體均值μ的置信區(qū)間：標(biāo)準(zhǔn)差σ已知的正態(tài)分布總體
14.10置信限的表示
14.11置信區(qū)間的精度
14.12已知標(biāo)準(zhǔn)差確定樣本容量
14.13總體均值μ的置信區(qū)間：來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)差σ已知的任何總體的大樣本 n≥30
14.14確定總體均值μ的置信區(qū)間：總體標(biāo)準(zhǔn)差σ未知
14.15t分布
14.16t分布和標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的關(guān)系
14.17自由度
14.18術(shù)語(yǔ)“Student t分布”
14.19t分布的臨界值
14.20表A.6, t分布的臨界值
14.21總體均值μ的置信區(qū)間：來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)總體的小樣本 n＜30
14.22確定樣本容量：來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)總體的小樣本
14.23總體均值μ的置信區(qū)間：來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的正態(tài)總體的大樣本 n≥30
14.24總體均值μ的置信區(qū)間：來(lái)自標(biāo)準(zhǔn)差σ未知的非正態(tài)總體的大樣本 n≥30
第十五章 總體方差. 標(biāo)準(zhǔn)差及比率的單樣本估計(jì)
15.1方差. 標(biāo)準(zhǔn)差及比率的最優(yōu)估計(jì)
15.2X2統(tǒng)計(jì)量和X2分布
15.3X2分布的臨界值
15.4表A.7：X2分布的臨界值
15.5正態(tài)分布總體方差σ2的置信區(qū)間
15.6置信限的表示
15.7方差置信區(qū)間的精度
15.8確定為得到方差的所要求估計(jì)性質(zhì)所必需的樣本容量
15.9用近似正態(tài)方法確定方差的置信區(qū)間
15.10用樣本方差的抽樣分布來(lái)近似總體方差的置信區(qū)間
15.11正態(tài)分布總體標(biāo)準(zhǔn)差σ的置信區(qū)間
15.12用樣本標(biāo)準(zhǔn)差的抽樣分布來(lái)近似總體標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間
15.13二項(xiàng)總體比率P的最優(yōu)估計(jì)
15.14二項(xiàng)總體比率P的近似置信區(qū)間的導(dǎo)出
15.15參數(shù)P的估計(jì)
15.16當(dāng)P未知時(shí), 確定何時(shí)n為“足夠大”
15.17有限總體無(wú)放回抽樣對(duì)二項(xiàng)參數(shù)P的近似置信區(qū)間
15.18二項(xiàng)參數(shù)P的精確的置信區(qū)間
15.19二項(xiàng)參數(shù)P的近似置信區(qū)間估計(jì)的精度
15.20確定二項(xiàng)參數(shù)P近似置信區(qū)間的樣本容量
15.21二項(xiàng)總體百分比的近似置信區(qū)間
15.22二項(xiàng)總體總的成功次數(shù)的近似置信區(qū)間
15.23估計(jì)總體容量N的捕獲-再捕獲方法
第十六章 單樣本的假設(shè)檢驗(yàn)
16.1統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)
16.2零假設(shè)和對(duì)立假設(shè)
16.3零假設(shè)的檢驗(yàn)
16.4單側(cè)與雙側(cè)假設(shè)檢驗(yàn)
16.5總體均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)：標(biāo)準(zhǔn)差σ已知的正態(tài)分布總體
16.6P值
16.7第Ⅰ類錯(cuò)誤和第Ⅱ錯(cuò)誤
16.8臨界值與臨界域
16.9顯著水平
16.10統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的決策規(guī)則
16.11統(tǒng)計(jì)假設(shè)的選擇
16.12第Ⅱ類錯(cuò)誤概率
16.13使用方風(fēng)險(xiǎn)和生產(chǎn)方風(fēng)險(xiǎn)
16.14為何不能證明零假設(shè)
16.15古典推斷與Bayes推斷
16.16檢驗(yàn)零假設(shè)的步驟
16.17用X作為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)檢驗(yàn)
16.18檢驗(yàn)的功效, 操作特性曲線和功效曲線
16.19總體均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)：取自未知標(biāo)準(zhǔn)差σ的正態(tài)分布總體的小樣本 n＜30
16.20t統(tǒng)計(jì)量的P值
16.21t統(tǒng)計(jì)量的假設(shè)檢驗(yàn)決策規(guī)則
16.22β, 1-β, 功效曲線和OC曲線
16.23總體均值μ的假設(shè)檢驗(yàn)：來(lái)自任意分布總體的大樣本 n≥30
16.24單樣本參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)的假定條件
16.25違背假定的情況
16.26檢驗(yàn)正態(tài)分布總體方差σ2的假設(shè)
16.27檢驗(yàn)正態(tài)分布總體標(biāo)準(zhǔn)差σ2的假設(shè)
16.28檢驗(yàn)二項(xiàng)總體比率P的假設(shè)：大樣本
16.29檢驗(yàn)二項(xiàng)總體比率P的假設(shè)：小樣本
第十七章 兩樣本估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
17.1獨(dú)立樣本和成對(duì)樣本
17.2兩總體均值差 μ1-μ2 的最優(yōu)估計(jì)
17.3均值差的理論抽樣分布
17.4均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：標(biāo)準(zhǔn)差 σ1. σ2 已知的正態(tài)分布總體的獨(dú)立樣本
17.5均值差 μ1-μ2 的假設(shè)檢驗(yàn)：標(biāo)準(zhǔn)差 σ1. σ2 已知的正態(tài)分布總體的獨(dú)立樣本
17.6兩均值差的標(biāo)準(zhǔn)誤的估計(jì)
17.7均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：標(biāo)準(zhǔn)差未知, 但假定相等 σ1=σ2 的正態(tài)分布總體的獨(dú)立小樣本 n1＜30且n2＜30
17.8均值差 μ1-μ2 的假設(shè)檢驗(yàn)：標(biāo)準(zhǔn)差未知, 但假設(shè)相等 σ1=σ2 的正態(tài)分布總體的獨(dú)立小樣本 n1＜30且n2＜30
17.9均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：標(biāo)準(zhǔn)差 σ1和σ2 未知的任何總體分布的獨(dú)立大樣本 n1≥30且n2≥30
17.10均值差 μ1-μ2 的假設(shè)檢驗(yàn)：標(biāo)準(zhǔn)差 σ1和σ2 未知的任意分布總體的獨(dú)立大樣本 n1≥30且n2≥30
17.11均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：成對(duì)樣本
17.12均值差 μ1-μ2 的假設(shè)檢驗(yàn)：成對(duì)樣本
17.13均值的兩樣本參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)的假定
17.14如果違背假定
17.15獨(dú)立樣本和成對(duì)樣本方法在精確性和功效方面的比較
17.16F統(tǒng)計(jì)量
17.17F分布
17.18F分布的臨界值
17.19表A.8：F分布的臨界值
17.20方差比 σ1平方/σ2平方 的置信區(qū)間：參數(shù) σ1平方, σ1, μ1和σ2平方, σ2, μ2 未知的正態(tài)分布總體的獨(dú)立樣本
17.21方差比 σ1平方/σ2平方 的假設(shè)檢驗(yàn)：參數(shù) σ1平方, σ1, μ1和σ2平方, σ2, μ2 未知的正態(tài)分布總體的獨(dú)立樣本
17.22何時(shí)檢驗(yàn)方差齊性
17.23比率差 P1-P2 的最優(yōu)估計(jì)量：獨(dú)立大樣本
17.24比率差的理論抽樣分布
17.25二項(xiàng)總體比率差 P1-P2 的近似置信區(qū)間：獨(dú)立大樣本
17.26兩個(gè)二項(xiàng)總體比率差 P1-P2 的假設(shè)檢驗(yàn)：獨(dú)立大樣本
第十八章 多個(gè)樣本的參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)
18.1多個(gè)樣本推斷
18.2方差分析
18.3單向. 多向及多向方差分析
18.4單向方差分析：固定效應(yīng). 隨機(jī)效應(yīng)
18.5單向固定效應(yīng)方差分析：各種假定
18.6樣本容量相等時(shí)的單向固定效應(yīng)方差分析：H0與H1
18.7樣本容量相等時(shí)的單向固定效應(yīng)方差分析：數(shù)據(jù)的整理
18.8樣本容量相等時(shí)的單向固定效應(yīng)方差分析：基本原理
18.9SST=SSA SSW
18.10SST與SSA的計(jì)算公式
18.11自由度與均方
18.12F檢驗(yàn)
18.13方差分析表
18.14多重比較檢驗(yàn)
18.15Duncan多重極差檢驗(yàn)
18.16多重比較的后繼問(wèn)題：置信區(qū)間的計(jì)算
18.17方差齊性的檢驗(yàn)
18.18單向固定效應(yīng)方差分析：樣本容量相等或不等
18.19一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：數(shù)據(jù)的整理
18.20一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：平方和
18.21一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：自由度與均方
18.22一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：F檢驗(yàn)
18.23一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：多重比較
18.24一般程序的單向固定效應(yīng)方差分析：置信區(qū)間的計(jì)算及方差齊性的檢驗(yàn)
18.25方差分析前提假定的破壞
第十九章 回歸和相關(guān)
19.1兩變量間關(guān)系的研究
19.2簡(jiǎn)單線性回歸模型
19.3最小二乘回歸直線
19.4方差σ2y, x的估計(jì)
19.5截矩a和斜率b的均值和方差
19.6截矩a和斜率b的置信區(qū)間
19.7方差σ2y, x的置信區(qū)間
19.8Y期望值的預(yù)測(cè)區(qū)間
19.9關(guān)于斜率b的假設(shè)檢驗(yàn)
19.10兩樣本或多樣本的簡(jiǎn)單線性回歸方程的比較
19.11多元線性相關(guān)
19.12簡(jiǎn)單線性回歸
19.13相關(guān)系數(shù)r的導(dǎo)出
19.14總體相關(guān)系數(shù)ρ的置信區(qū)間
19.15用r分布檢驗(yàn)總體相關(guān)系數(shù)ρ的假設(shè)
19.16用t分布檢驗(yàn)假設(shè)ρ的假設(shè)
19.17用Z分布檢驗(yàn)假設(shè)ρ=c
19.18樣本相關(guān)系數(shù)r的解釋
19.19多重相關(guān)與偏相關(guān)
第二十章 非參數(shù)方法
20.1非參數(shù)方法與參數(shù)方法
20.2X平方檢驗(yàn)
20.3X平方擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
20.4獨(dú)立性的X平方檢驗(yàn)：列聯(lián)表分析
20.5k個(gè)二項(xiàng)比率齊性的X平方檢驗(yàn)
20.6秩次檢驗(yàn)
20.7單樣本檢驗(yàn)：Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
20.8兩樣本檢驗(yàn)：相依樣本的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
20.9兩樣本檢驗(yàn)：獨(dú)立樣本的Mann-Whitney U檢驗(yàn)
20.10多樣本檢驗(yàn)：k個(gè)獨(dú)立樣本的Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)
20.11Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)
附錄
表A.3累積二項(xiàng)概率
表A.4累積Poisson概率
表A.5標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的面積
表A.6t分布的臨界值
表A.7X平方分布的臨界值
表A.8F分布的臨界值
表A.9最小顯著的學(xué)生化極差rp
表A.10r到Zr的變換
表A.11Pearson乘積矩相關(guān)系數(shù)r的臨界值
表A.12Wilcoxon W的臨界值
表A.13Mann-Wallis U的臨界值
表A.14Kruskal-Wallis H的臨界值
表A.15Spearman rs的臨界值
鄂公網(wǎng)安備 42010302001612號(hào) 