第十一章 離散型概率分析
11.1離散型概率分布和概率質量函數
11.2Bernoulli試驗和多重Bernoulli試驗
11.3二項隨機變量, 二項試驗和二項概率函數
11.4二項系數
11.5二項概率函數
11.6二項概率分布的均值, 方差和標準差
11.7二項式展開和二項式定理
11.8Pascal三角形和二項系數
11.9二項分布族
11.10二項累積概率表
11.11批驗收抽樣
11.12使用方風險和生產方風險
11.13多元概率分布和聯(lián)合概率分布
11.14多項試驗
11.15多項系數
11.16多項概率函數
11.17多項概率分布族
11.18多項概率分布的均值
11.19多項式展開和多項式定理
11.20超幾何試驗
11.21超幾何概率函數
11.22超幾何概率分布族
11.23超幾何概率分布的均值, 方差和標準差
11.24超幾何概率分布的推廣
11.25超幾何分布的二項和多項近似
11.26Poisson過程及其隨機變量和試驗
11.27Poisson概率函數
11.28Poisson概率分布族
11.29Poisson概率分布的均值, 方差和標準差
11.30Poisson累積概率表
11.31Poisson分布作為二項分布的近似
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
12.3正態(tài)概率分布族
12.4正態(tài)分布：均值 μ , 中位數 μ 和眾數的關系
12.5峰度
12.6標準正態(tài)分布
12.7標準正態(tài)分布和標準正態(tài)變量之間的關系
12.8標準正態(tài)分布的面積表
12.9利用Z變換計算任意正態(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指數概率分布
12.17指數分布和Poisson分布的關系
第十三章 抽樣分布
13.1簡單隨機抽樣回顧
13.2獨立隨機變量
13.3簡單那隨機抽樣的數學定義和非數學定義
13.4抽樣方法的假定
13.5隨機變量X
13.6均值的理論抽樣分布和經驗抽樣分布
13.7均值的抽樣分布的均值
13.8估計量的準確度
13.9均值的抽樣分布的方差 ：無限總體或有放回抽樣
13.10均值的抽樣分布的方差：無放回抽樣的有限總體
13.11均值的標準誤
13.12估計量的精密度
13.13用均值的離散型抽樣分布計算概率
13.14用均值的正態(tài)抽樣分布計算概率
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：從無限總體抽樣
13.17中心極限定理：從有限總體無放回抽樣
13.18多大是“足夠大？”
13.19樣本和的抽樣分布
13.20中心極限定理應用于樣本和的抽樣分布
13.21二項總體的抽樣
13.22成功次數的抽樣分布
13.23比率的抽樣分布
13.24中心極限定理應用于成功次數的抽樣分布
13.25中心極限定理應用于比率的抽樣分布
13.26用比率的抽樣分布的正態(tài)近似計算概率
第十四章 總體均值的單樣本估計
14.1估計
14.2選擇最優(yōu)估計的標準
14.3均值的估計的標準誤Sx
14.4點估計
14.5點估計的表示和評價
14.6點估計和區(qū)間估計的關系
14.7導出P x1-a/2≤X≤xa/2 =P -za/2≤Z≤za/2 =1-α
14.8導出P X-za/2σx≤μ≤X=za/2σx =1-α
14.9總體均值μ的置信區(qū)間：標準差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已知標準差確定樣本容量
14.13總體均值μ的置信區(qū)間：來自標準差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：總體標準差σ未知
14.15t分布
14.16t分布和標準正態(tài)分布的關系
14.17自由度
14.18術語“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：來自標準差σ未知的正態(tài)總體的小樣本 n＜30
14.22確定樣本容量：來自標準差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：來自標準差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：來自標準差σ未知的非正態(tài)總體的大樣本 n≥30
第十五章 總體方差. 標準差及比率的單樣本估計
15.1方差. 標準差及比率的最優(yōu)估計
15.2X2統(tǒng)計量和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性質所必需的樣本容量
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近似總體方差的置信區(qū)間
15.11正態(tài)分布總體標準差σ的置信區(qū)間
15.12用樣本標準差的抽樣分布來近似總體標準差的置信區(qū)間
15.13二項總體比率P的最優(yōu)估計
15.14二項總體比率P的近似置信區(qū)間的導出
15.15參數P的估計
15.16當P未知時, 確定何時n為“足夠大”
15.17有限總體無放回抽樣對二項參數P的近似置信區(qū)間
15.18二項參數P的精確的置信區(qū)間
15.19二項參數P的近似置信區(qū)間估計的精度
15.20確定二項參數P近似置信區(qū)間的樣本容量
15.21二項總體百分比的近似置信區(qū)間
15.22二項總體總的成功次數的近似置信區(qū)間
15.23估計總體容量N的捕獲-再捕獲方法
第十六章 單樣本的假設檢驗
16.1統(tǒng)計假設檢驗
16.2零假設和對立假設
16.3零假設的檢驗
16.4單側與雙側假設檢驗
16.5總體均值μ的假設檢驗：標準差σ已知的正態(tài)分布總體
16.6P值
16.7第Ⅰ類錯誤和第Ⅱ錯誤
16.8臨界值與臨界域
16.9顯著水平
16.10統(tǒng)計假設檢驗的決策規(guī)則
16.11統(tǒng)計假設的選擇
16.12第Ⅱ類錯誤概率
16.13使用方風險和生產方風險
16.14為何不能證明零假設
16.15古典推斷與Bayes推斷
16.16檢驗零假設的步驟
16.17用X作為檢驗統(tǒng)計量的假設檢驗
16.18檢驗的功效, 操作特性曲線和功效曲線
16.19總體均值μ的假設檢驗：取自未知標準差σ的正態(tài)分布總體的小樣本 n＜30
16.20t統(tǒng)計量的P值
16.21t統(tǒng)計量的假設檢驗決策規(guī)則
16.22β, 1-β, 功效曲線和OC曲線
16.23總體均值μ的假設檢驗：來自任意分布總體的大樣本 n≥30
16.24單樣本參數假設檢驗的假定條件
16.25違背假定的情況
16.26檢驗正態(tài)分布總體方差σ2的假設
16.27檢驗正態(tài)分布總體標準差σ2的假設
16.28檢驗二項總體比率P的假設：大樣本
16.29檢驗二項總體比率P的假設：小樣本
第十七章 兩樣本估計和假設檢驗
17.1獨立樣本和成對樣本
17.2兩總體均值差 μ1-μ2 的最優(yōu)估計
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：標準差 σ1. σ2 已知的正態(tài)分布總體的獨立樣本
17.5均值差 μ1-μ2 的假設檢驗：標準差 σ1. σ2 已知的正態(tài)分布總體的獨立樣本
17.6兩均值差的標準誤的估計
17.7均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：標準差未知, 但假定相等 σ1=σ2 的正態(tài)分布總體的獨立小樣本 n1＜30且n2＜30
17.8均值差 μ1-μ2 的假設檢驗：標準差未知, 但假設相等 σ1=σ2 的正態(tài)分布總體的獨立小樣本 n1＜30且n2＜30
17.9均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：標準差 σ1和σ2 未知的任何總體分布的獨立大樣本 n1≥30且n2≥30
17.10均值差 μ1-μ2 的假設檢驗：標準差 σ1和σ2 未知的任意分布總體的獨立大樣本 n1≥30且n2≥30
17.11均值差 μ1-μ2 的置信區(qū)間：成對樣本
17.12均值差 μ1-μ2 的假設檢驗：成對樣本
17.13均值的兩樣本參數估計和假設檢驗的假定
17.14如果違背假定
17.15獨立樣本和成對樣本方法在精確性和功效方面的比較
17.16F統(tǒng)計量
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 σ1平方, σ1, μ1和σ2平方, σ2, μ2 未知的正態(tài)分布總體的獨立樣本
17.21方差比 σ1平方/σ2平方 的假設檢驗：參數 σ1平方, σ1, μ1和σ2平方, σ2, μ2 未知的正態(tài)分布總體的獨立樣本
17.22何時檢驗方差齊性
17.23比率差 P1-P2 的最優(yōu)估計量：獨立大樣本
17.24比率差的理論抽樣分布
17.25二項總體比率差 P1-P2 的近似置信區(qū)間：獨立大樣本
17.26兩個二項總體比率差 P1-P2 的假設檢驗：獨立大樣本
第十八章 多個樣本的參數估計與假設檢驗
18.1多個樣本推斷
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. 隨機效應
18.5單向固定效應方差分析：各種假定
18.6樣本容量相等時的單向固定效應方差分析：H0與H1
18.7樣本容量相等時的單向固定效應方差分析：數據的整理
18.8樣本容量相等時的單向固定效應方差分析：基本原理
18.9SST=SSA SSW
18.10SST與SSA的計算公式
18.11自由度與均方
18.12F檢驗
18.13方差分析表
18.14多重比較檢驗
18.15Duncan多重極差檢驗
18.16多重比較的后繼問題：置信區(qū)間的計算
18.17方差齊性的檢驗
18.18單向固定效應方差分析：樣本容量相等或不等
18.19一般程序的單向固定效應方差分析：數據的整理
18.20一般程序的單向固定效應方差分析：平方和
18.21一般程序的單向固定效應方差分析：自由度與均方
18.22一般程序的單向固定效應方差分析：F檢驗
18.23一般程序的單向固定效應方差分析：多重比較
18.24一般程序的單向固定效應方差分析：置信區(qū)間的計算及方差齊性的檢驗
18.25方差分析前提假定的破壞
第十九章 回歸和相關
19.1兩變量間關系的研究
19.2簡單線性回歸模型
19.3最小二乘回歸直線
19.4方差σ2y, x的估計
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期望值的預測區(qū)間
19.9關于斜率b的假設檢驗
19.10兩樣本或多樣本的簡單線性回歸方程的比較
19.11多元線性相關
19.12簡單線性回歸
19.13相關系數r的導出
19.14總體相關系數ρ的置信區(qū)間
19.15用r分布檢驗總體相關系數ρ的假設
19.16用t分布檢驗假設ρ的假設
19.17用Z分布檢驗假設ρ=c
19.18樣本相關系數r的解釋
19.19多重相關與偏相關
第二十章 非參數方法
20.1非參數方法與參數方法
20.2X平方檢驗
20.3X平方擬合優(yōu)度檢驗
20.4獨立性的X平方檢驗：列聯(lián)表分析
20.5k個二項比率齊性的X平方檢驗
20.6秩次檢驗
20.7單樣本檢驗：Wilcoxon符號秩檢驗
20.8兩樣本檢驗：相依樣本的Wilcoxon符號秩檢驗
20.9兩樣本檢驗：獨立樣本的Mann-Whitney U檢驗
20.10多樣本檢驗：k個獨立樣本的Kruskal-Wallis H檢驗
20.11Spearman秩相關檢驗
附錄
表A.3累積二項概率
表A.4累積Poisson概率
表A.5標準正態(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最小顯著的學生化極差rp
表A.10r到Zr的變換
表A.11Pearson乘積矩相關系數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
鄂公網安備 42010302001612號 