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前言
第1章 绪论
活动中的统计学：田纳西河中鱼的DDT污染
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 收集数据：抽样
1．5 统计学在批判性思考中的作用
1．6 本书介绍的统计方法导引
活动中的统计学回顾：田纳西河中鱼的DDT污染——确定数据收集的方法、总体、样本和数据类型
第2章 描述性统计
活动中的统计学：亚拉巴马州田纳西河中
污染鱼的特征
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 描述性统计歪曲事实真相
活动中的统计学回顾：亚拉巴马州田纳西河中
污染鱼的特征
第3章 概率
活动中的统计学：NASA太空船仪表码中的软件缺陷评估预测器
3．1 概率在统计学中的作用
3．2 事件、样本空间和概率
3．3 复合事件
3．4 补事件
3．5 条件概率
3．6 并和交的概率法则
'3．7 贝叶斯法则
3．8 计数法则
3．9 概率和统计的示例
活动中的统计学回顾：NASA太空船仪表码中的软件缺陷评估预测器
第4章 离散随机变量
活动中的统计学：“一次性”装置的可靠性
4．1 离散随机变量的定义
4．2 离散随机变量的概率分布
4．3 随机变量的期望值
4．4 -些有用的期望值定理
4．5 伯努利试验
4．6 二项概率分布
4．7 多项概率分布
4．8 负二项概率分布和几何概率分布
4．9 超几何概率分布
4．10 泊松概率分布
*4．11 矩和矩母函数
活动中的统计学回顾：“一次性”装置的可靠性
第5章 连续随机变量
活动中的统计学：超级武器的开发——优化命中率
5．1 连续随机变量的定义
5．2 连续随机变量的密度函数
5．3 连续随机变量的期望值
5．4 均匀概率分布
5．5 正态概率分布
5．6 判定正态性的描述性方法
5．7 r型概率分布
5．8 威布尔概率分布
5．9 β型概率分布
*5．10 矩和矩母函数
活动中的统计学回顾：超级武器的开发——优化命中率
第6章 二元概率分布及抽样分布
活动中的统计学：Up/Down维修系统的可用性
6．1 离散随机变量的二元概率分布
6．2 连续随机变量的二元概率分布
6．3 两个随机变量函数的期望值
6．4 独立性
6．5 两个随机变量的协方差和相关性
*6．6 随机变量函数的概率分布和期望值
6．7 抽样分布
6．8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布
6．9 均值与和的抽样分布
6．10 二项分布的正态逼近
6．11 与正态分布有关的抽样分布
活动中的统计学回顾：Up/Down维修系统的可用性
第7章 用置信区间估计
活动中的统计学：PET饮料瓶的破裂强度
7．1 点估计及其性质
7．2 求点估计：经典估计方法
7．3 求区间估计：枢轴法
7．4 总体均值的估计
7．5 两个总体均值差的估计：独立样本
7．6 两个总体均值差的估计：配对
7．7 总体比率的估计
7．8 两个总体比率差的估计
7．9 总体方差的估计
7．10 两个总体方差比的估计
7．11 选择样本容量
*7．12 其他区间估计方法：自助法和贝叶斯法
活动中的统计学回顾：PET饮料瓶的破裂强度
第8章 假设检验
活动中的统计学：比较溶解药片方法——溶解方法等效性检验
8．1 假设统计检验与置信区间的关系
8．2 统计检验的要素与性质
8．3 求统计检验：经典方法
8．4 选择原假设和备择假设
8．5 检验的观测显著性水平
8．6 检验总体均值
8．7 检验两个总体均值的差：独立样本
8．8 检验两个总体均值的差：配对
8．9 检验总体比率
8．10 检验两个总体比率的差
8．11 检验总体方差
8．12 检验两个总体方差的比
*8．13 其他检验方法：自助法和贝叶斯法
活动中的统计学回顾：比较溶解药片方法一溶解方法等效性检验
第9章 分类数据分析
活动中的统计学：残忍的组织移植案例——谁应该为损害赔偿负责
9．1 分类数据和多项概率
9．2 估计单向表中的类型概率
9．3 检验单向表中的类型概率
9．4 关于双向表（列联表）中类型概率的推断
9．5 固定边缘和的列联表
*9．6 列联表分析中独立性的精确检验
活动中的统计学回顾：残忍的组织移植案例——谁应该为损害赔偿负责
第10章 简单线性回归
活动中的统计学：探矿魔杖真的能发现水吗
10．1 回归模型
10．2 模型假定
10．3 估计β0和β1：最小二乘法
10．4 最小二乘估计的性质
10．5 σ2的估计量
……
第11章 多重回归分析
第12章 模型构建
第13章 试验设计的原理
第14章 试验设计的方差分析
第15章 非参数统计
第16章 统计过程和质量控制
第17章 产品和系统的可靠性
附录A 矩阵代数
附录B 有用的统计表
附录C SAS的Windows指导
附录D MINITAB的Windows指导
附录E SPSS的Windows指导
参考文献
部分奇数练习答案
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
这本书的语言风格非常独特，它不是那种枯燥乏味的教科书式叙述，反而像是一位经验丰富的导师在耐心地为你剖析每一个统计学概念。作者善于运用生动的比喻和贴近生活的例子来阐释深奥的理论。比如，在讲解概率论时，他不会直接丢出复杂的数学公式，而是会从掷骰子、抽彩票这类日常场景切入，让你在不知不觉中理解了“期望”和“方差”的真正含义。这种“润物细无声”的教学方式，极大地降低了初学者的畏难情绪。行文流畅自然，逻辑推进层层递进，几乎没有生硬的转折点。读起来就像是在听一场高质量的学术讲座，知识点被巧妙地串联起来，形成一个完整的知识体系。这种写作手法，让学习过程充满了发现的乐趣，而不是机械的记忆和背诵。
评分这本书的包装和装帧实在让人眼前一亮，拿到手的那一刻就觉得物有所值。封面的设计既专业又不失现代感，配色沉稳大气，很有学术范儿。内页的纸张质感也很棒，厚实、光滑，油墨印刷清晰锐利，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。装订工艺扎实可靠，无论怎么翻阅，书页都非常牢固，感觉这本书可以陪伴我度过漫长的学习生涯。特别是书中那些图表的排版，简直是艺术品级别的呈现。复杂的统计模型和公式被清晰地分解，配合精美的插图和表格，即便是初学者也能迅速抓住核心概念。作者在细节上的用心，从字体选择到章节结构的逻辑布局，都体现了对读者体验的极致追求。这种高品质的实体书，放在书架上本身就是一种享受，拿在手里阅读也更能沉浸其中，完全不同于冰冷的电子屏幕阅读体验。
评分这本书的辅助材料设计得极为人性化，是其价值的有力补充。我特别关注了书后附带的练习题和习题解析。练习题的难度设置非常有层次感，从基础的计算巩固到复杂的应用分析，覆盖面极广。更重要的是，它没有采用那种模棱两可的答案，而是对每一个解题步骤都进行了详细的解释和推导，甚至会指出在解题过程中常见的思维误区。这对于自学者来说简直是救星。此外，书中提及的软件操作指南虽然只是简要介绍，但指明了正确的方向，让读者清楚知道在哪里可以找到更进一步的学习资源。这种全方位的支持系统，让这本书超越了一般的教材范畴，成为了一套完整的学习工具箱。
评分从整体的学习体验来看，这本书为我构建了一套坚实而系统的统计学思维框架。它迫使我不再满足于记住公式的皮毛，而是要去探究数据背后的规律和意义。学习这本书的过程，与其说是学习一门学科，不如说是思维方式的一次重塑。我感觉自己看待信息和决策的方式都变得更加严谨和批判性。书中强调的数据可视化和结果解释部分，也让我意识到，统计学最终的价值在于有效沟通和决策支持，而不仅仅是复杂的计算。这种强调应用和解释能力的视角，是很多传统教材所欠缺的。读完之后，我对如何用数据来支撑论点，如何识别统计陷阱，都有了全新的认识，收获颇丰。
评分这本书在内容深度和广度上的平衡把握得恰到好处，展现了作者深厚的学术功底。它不仅仅满足于停留在基础的描述性统计层面，而是大胆地深入到了推断统计的核心领域。我尤其欣赏它对假设检验和回归分析的详尽阐述。作者没有回避复杂模型的建立过程，而是用清晰的步骤引导读者一步步构建和理解，这一点对于希望未来从事数据分析工作的人来说至关重要。它提供的不仅仅是“是什么”，更是“为什么是这样”的底层逻辑。书中的案例研究部分更是亮点纷呈，每一个案例都紧密结合了现实世界中的应用场景，例如市场调研、生物医学实验等，这使得理论知识真正落地生根，具有极强的实操指导意义。
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