工程统计学（第3版）

.3．4．1　概率密度函数　　59
3．4．2　累积分布函数　　62
3．4．3　均值和方差　　64
3．5　重要的连续分布　　68
3．5．1　正态分布　　68
3．5．2　对数正态分布　　77
3．5．3　伽玛分布　　78
3．5．4　威布尔分布　　80
3．6　概率图　　86
3．6．1　正态概率图　　86
3．6．2　其他概率图　　87
3．7　离散随机变量　　91
3．7．1　概率密度函数　　92
3．7．2　累积分布函数　　93
3．7．3　均值和方差　　94
3．8　贝努里分布　　97
3．9　泊松分布　　104
3．9．1　泊松分布　　104
3．9．2　指数分布　　109
3．10　贝努里和泊松分布的渐近正态分布　　114
3．11　多个随机变量和独立性　　117
3．11．1　联合分布　　117
3．11．2　独立性　　119
3．12　随机变量的函数　　124
3．12．1　独立随机变量的线性组合　　125
3．12．2　当随机变量不独立时的情况　　126
3．12．3　函数为非线性时的情况　　128
3．13　随机抽样、统计量和中心极限定理　　132
第4章　单样本决策　　147
4．1　统计推断　　147
4．2　点估计　　148
4．3　假设检验　　154
4．3．1　统计假设　　154
4．3．2　检验统计假设　　155
4．3．3　单边和双边假设　　161
4．3．4　假设检验的一般步骤　　163
4．4　总体均值的推断，方差已知　　165
4．4．1　均值的假设检验　　165
4．4．2　p值的假设检验　　168
4．4．3　第ⅱ类错误和样本量的选择　　169
4．4．4　大样本检验　　172
4．4．5　假设检验的一些实际解释　　172
4．4．6　均值的置信区间　　174
4．4．7　求出置信区间的一般方法　　179
4．5　总体均值的推断，方差未知　　181
4．5．1　均值的假设检验　　181
4．5．2　t-检验的p-值　　186
4．5．3　第ⅱ类错误和样本量的选择　　187
4．5．4　均值的置信区间　　188
4．6　正态总体的方差推断　　192
4．6．1　正态总体方差的假设检验　　192
4．6．2　正态总体方差的置信区间　　195
4．7　总体比例的推断　　197
4．7．1　二项比例的假设检验　　197
4．7．2　第ⅱ类错误和样本量的选择　　199
4．7．3　二项比例的置信区间　　200
4．8　单个总体的其他区间估计　　205
4．8．1　预测区间..　　205
4．8．2　正态分布的容许区间　　207
4．9　单样本的推断过程汇总表　　209
4．10　拟合优度检验　　209
第5章　双样本决策　　223
5．1　介绍　　223
5．2　两总体均值的推断，方差已知　　223
5．2．1　均值差的假设检验，方差已知　　224
5．2．2　第ⅱ类错误与样本量的选择　　226
5．2．3　均值差的置信区间，方差已知　　227
5．3　两总体均值的推断，方差未知　　231
5．3．1　均值差的假设检验　　231
5．3．2　第ⅱ类错误与样本量的选取　　237
5．3．3　均值差的置信区间　　238
5．4　配对t检验　　243
5．5　两正态总体方差比的推断　　250
5．5．1　两方差比的假设检验　　250
5．5．2　两方差比的置信区间　　254
5．6　两总体比例的统计推断　　256
5．6．1　两二项式比例相等的假设检验　　256
5．6．2　第ⅱ类错误与样本量的选择　　258
5．6．3　二项式比例差的置信区间　　259
5．7　双样本推断程序汇总表　　261
5．8　如果不止两个样本怎么办　　261
5．8．1　完全随机化实验和方差分析　　262
5．8．2　随机化完全区组设计　　270
第6章　建立经验模型　　290
6．1　经验模型介绍　　290
6．2　简单线性回归　　296
6．2．1　最小二乘估计　　296
6．2．2　简单线性回归假设检验　　302
6．2．3　简单线性回归中的置信区间　　305
6．2．4　新观察值的预测　　308
6．2．5　模型充分性检查　　309
6．2．6　相关系数与回归　　313
6．3　多元回归　　316
6．3．1　多元回归中的参数估计　　316
6．3．2　多元回归中的统计推断　　321
6．3．3　检验模型的充分性　　326
6．4　回归的其他方面　　333
6．4．1　多项式模型　　333
6．4．2　类别回归量　　335
6．4．3　变量选择技巧　　337
第7章　工程实验设计　　350
7．1　实验策略　　350
7．2　因子实验　　351
7．3　2k析因设计　　355
7．3．1　2 2例子　　355
7．3．2　统计分析　　359
7．3．3　残差分析与模型检查　　361
7．4 k≥3个因子的2k设计　　366
7．5　2k设计的单一反复　　372
7．6　2k设计中的中心点和区组　　376
7．6．1　中心点的加入　　376
7．6．2　分组与混合　　379
7．7　2k设计的部分反复　　387
7．7．1　2k设计的二分之一部分析因设计　　387
7．7．2　更小的部分：2k-p部分析因设计　　393
7．8　应答曲面方法与设计　　403
7．8．1　最速上升法　　405
7．8．2　二阶应答曲面分析　　407
7．9　多于两个水平的因子实验　　414
第8章　统计过程控制　　428
8．1　质量改进与统计　　428
8．2　统计过程控制　　429
8．3　控制图介绍　　430
8．3．1　基本原则　　430
8．3．2　控制图设计　　433
8．3．3　合理子集　　435
8．3．4　控制图图样分析　　436
8．4　x与r控制图　　438
8．5　个体度量的控制图　　446
8．6　过程能力　　450
8．7　计数控制图　　454
8．7．1　p图（比例控制图）和np图　　454
8．7．2　u图（每单位平均缺陷数量的控制图）和c图　　457
8．8　控制图绩效　　460
8．9　测量系统能力　　463
附录　　474
附录a　统计表和图　　474
附录b　参考文献　　488
附录c　部分练习答案　　490
附录d　假设检验程序汇总... 503