基本信息·出版社：电子工业出版社 ·页码：569 页 ·出版日期：2005年12月 ·ISBN：7121019310 ·条形码：9787121019319 ·版本：第1版 ·装帧：平装 · ...
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概率论与数理统计(英文版)(第7版) |
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概率论与数理统计(英文版)(第7版) |
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基本信息·出版社：电子工业出版社
·页码：569 页
·出版日期：2005年12月
·ISBN：7121019310
·条形码：9787121019319
·版本：第1版
·装帧：平装
·开本：16开 Pages Per Sheet
·丛书名：高等学校教材系列
内容简介 这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材，全书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切。书中提供的常用统计表也非常有用处。全书用大量的例子详细阐明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。本书与国内常见的统计教学软件联系紧密，最后一章的因子实验也是本书的特色之一。
本书在内容上与国内主要同类中文版教材相对应，适合用于大学概率论与数理统计课程的双语教学，并可提供老师参考手册。
本书主要特点:
·删除了冗余内容，符合国内教学大纲要求。
·第1章和第2章的案例研究，这些案例说明了统计方法对提高产品质量的重要作用。
·指导学生如何区分总体与样本、好的样本与坏的样本以及如何从随机数据中选择样本。
·重写了标准正态分布的内容，现在的正态表包含正的Z值和负的Z值的情况。
·假设检验的例子中同时包括抽样分布图形，展示了临界区域、显著性水平和P值的应用。
·包含曲线拟合的内容，重点讲述相关系数的特征以及如何用最小二乘法拟合曲线。
·部分习题答案。
这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材。本书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切，附录中还提供了大量的常用统计表。全书用丰富的例子详细说明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。
本书适合作为大学工程、物理等专业一二年级学生的教材，也适合作为工程技术人员的参考材料。
媒体推荐 书评
这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材，全书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切。书中提供的常用统计表也非常有用处。全书用大量的例子详细阐明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。本书与国内常见的统计教学软件联系紧密，最后一章的因子实验也是本书的特色之一。
本书在内容上与国内主要同类中文版教材相对应，适合用于大学概率论与数理统计课程的双语教学，并可提供老师参考手册。
本书主要特点:
·删除了冗余内容，符合国内教学大纲要求。
·第1章和第2章的案例研究，这些案例说明了统计方法对提高产品质量的重要作用。
·指导学生如何区分总体与样本、好的样本与坏的样本以及如何从随机数据中选择样本。
·重写了标准正态分布的内容，现在的正态表包含正的Z值和负的Z值的情况。
·假设检验的例子中同时包括抽样分布图形，展示了临界区域、显著性水平和P值的应用。
·包含曲线拟合的内容，重点讲述相关系数的特征以及如何用最小二乘法拟合曲线。
·部分习题答案。
编辑推荐 这是一本为工程、物理等专业大学低年级学生准备的入门级教材，全书讲述了统计分布、概率密度、抽样分布、均值、方差、曲线拟合等概率论与数理统计中涉及到的基本概念。其特点是内容全面、编排合理，各章之间的衔接较为密切。书中提供的常用统计表也非常有用处。全书用大量的例子详细阐明每一个概念，而省略了不必要的理论证明，例子中的数据大多来自作者的亲身经历及实际的案例。本书与国内常见的统计教学软件联系紧密，最后一章的因子实验也是本书的特色之一。
本书在内容上与国内主要同类中文版教材相对应，适合用于大学概率论与数理统计课程的双语教学，并可提供老师参考手册。
本书主要特点:
·删除了冗余内容，符合国内教学大纲要求。
·第1章和第2章的案例研究，这些案例说明了统计方法对提高产品质量的重要作用。
·指导学生如何区分总体与样本、好的样本与坏的样本以及如何从随机数据中选择样本。
·重写了标准正态分布的内容，现在的正态表包含正的Z值和负的Z值的情况。
·假设检验的例子中同时包括抽样分布图形，展示了临界区域、显著性水平和P值的应用。
·包含曲线拟合的内容，重点讲述相关系数的特征以及如何用最小二乘法拟合曲线。
·部分习题答案。
目录 1 Introduction
1.1 Why Study Statistics?
1.2 Modern Statistics
1.3 Statistics and Engineering
1.4 A Case Study:Visually Inspecting Data to Improve Product Quality
1.5 Two Basic Concepts—Population and Sample
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