工程数据统计分析

目录
1 概率论的基本知识
1．1 随机事件
1．2 概率的意义
1．3 概率的直接计算
1．4 事件的频率
1．5 概率相乘定理
1．6 概率相加定理
1．7 二项概率定理
1．8 全概率公式和贝叶斯公式
2 频率分布和概率分布
2．1 随机变数
2．2 总体和样本
2．3 频率分布
2．4 概率分布
2．5 概率密度函数的转换方法
3 统计参数
3．1 极差
3．2 均值
3．3 中值和众值
3．4 几何均值和调和均值
3．5 统计矩
3．6 标准差和离差系数
3．7 偏态系数
3．8 数学期望和无偏估计
4 几种常用的概率分布
4．1 均匀分布
4．2 二项分布
4．3 普阿松分布
4．4 正态分布
4．5 Γ分布
4．6 对数正态分布
4．7 韦布尔分布
5 与正态有关的分布
5．1 〓分布
5．2 t分布
5．3 F分布
6 特征函数
6．1 特征函数的定义
6．2 特征函数的性质
6．3 特征函数和矩
6．4 累积量
7 二元分布
7．1 二元概率分布
7．2 二元分布的性质
7．3 二元分布的条件分布
7．4 二元正态分布
8 回归和相关分析概述
8．1 回归和相关分析的意义
8．2 回归和相关的种类
8．3 回归和相关分析的内容
8．4 回归计算和最小二乘法
9 简单的直线回归
9．1 回归方程
9．2 秩次相关
9．3 图解法和平均法
10 复直线回归
10．1 三变数回归
10．2 多变数回归
10．3 偏相关
11 非直线回归
11．1 图解法
11．2 曲线化为直线的方法
11．3 相关指数
12 经验频率分布
12．1 经验分布与理论分布
12．2 简单公式
12．3 数学期望公式
12．4 中值公式
12．5 正态经验频率公式
12．6 经验频率公式的比较
13 参数的估计方法
13．1 矩法
13．2 目估适线法
13．3 优化适线法
13．4 极大似然法
13．5 方法的比较和选择
14 抽样误差
14．1 误差的来源和种类
14．2 抽样误差的研究范围
14．3 矩的标准误
14．4 统计参数的标准误
14．5 指定分布时一些参数的标准误
14．6 相关系数的抽样误差
15 假设检验
15．1 置信概率和差异显著性
15．2 假设检验的步骤
15．3 U检验
15．4 t检验
15．5 F检验
15．6 〓检验
16 统计模拟
16．1 统计模拟的目的
16．2 伪随机数的生成
16．3 正态随机系列的生成
16．4 Γ随机系列的生成
16．5 一些应用
17 统计质量控制
17．1 均值的抽样分布
17．2 方差的抽样分布
17．3 标准差的抽样分布
17．4 极差的抽样分布
17．5 质量控制图
18 序贯检验
18．1 序贯检验概述
18．2 概率比检验法
18．3 图解表示法
18．4 列表表示法
19 正交试验
19．1 正交试验的意义
19．2 正交试验的例子
19．3 正交表
20 聚类分析
20．1 聚类分析概述
20．2 聚类统计量
20．3 聚类分析方法
21 趋势面分析
21．1 趋势面分析概述
21．2 多项式趋势面分析
21．3 图解法
22 随机过程
22．1 基本概念
22．2 随机过程的特征
22．3 平稳随机过程
22．4 各态历经过程
22．5 自相关和互相关
22．6 频谱分析
23 随机模型
23．1 系统与模型
23．2 随机模型的分类
23．3 自回归模型
23．4 移动平均模型
23．5 ARMA模型
23．6 ARIMA模型
附录A Γ函数及其导函数
附录B 正态分布的近似计算
附录C 〓分布的近似计算
附录D t分布的近似计算
附录E F分布的近似计算
参考文献
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