本书是一本联系实际应用的统计方面的教材。主要介绍描述性统计、概率、离散随机变量、连续随机变量、二元概率分布及抽样分布、置信区间估计、假设检验、分类数据分析、简单线性回归、多重回归分析、模型构造、试验设计的原则、试验设计的方差分析、非参数统计、统计过程和质量控制、产品和系统的可靠性。此外，本书的附录部分还介绍了一些统计软件的使用方法。
无
本书概要
本书是为工程专业和自然科学专业的学生设计的、 供两个学期使用的统计学课程教材.一旦这些学生毕业， 并且找到了工作， 他们就将涉及数据的收集和分析， 并且需要批判性地思考结果.这就要求他们了解数据描述及统计推断的基本概念， 并且熟悉工作中需要用到的统计方法.
教学法
第1~6章介绍学习统计学的目的， 说明如何描述数据集， 并且给出一些概率论的基本概念.第7章和第8章介绍关于总体参数的两种推断方法： 用置信区间估计和假设检验.这些概念在其余几章中被扩展为在分析工程和科学数据时有用的主题， 包括分类数据分析（第9章）、 回归分析以及模型构建（第10～12章）、 试验设计的方差分析（第13~14章）、 非参数统计（第15章）、 统计质量控制（第16章）以及产品和系统的可靠性（第17章）.
本书特色
本书的主要特色如下：
1. 理论和应用相结合.将数理统计的基本理论概念整合为一门统计方法的课程， 供两个学期讲授.因此， 教师可以选择将本书作为以基本概念和应用统计为重点的一门课程， 也可以作为偏向应用又介绍基本统计推断理论方法的一门课程.
2. 统计软件应用指导.老师和学生可以选用统计软件进行统计计算.本书介绍了三个流行的统计软件包（SAS、 SPSS以及MINITAB）的输出结果以及Microsoft Excel的输出结果.附录C、 附录D以及附录E介绍了菜单屏幕和对话框的使用， 是为初学者设计的， 这些辅导材料不需要有预先使用这些软件的经验.
3. 主题和应用的结合范围.为了满足未来工程师和科学家的种种需要， 本书提供了覆盖范围广泛的数据分析主题.本书对多元回归以及模型构建（第11章和第12章）、 试验设计的原理（第13章）、 质量控制（第16章）以及可靠性（第17章）等内容的安排与通常的初等统计学教程不同.虽然这些题材通常涉及理论概念， 但讲述是面向应用的.
4. 基于大量实际数据的示例和练习.本书包含了大量的示例和练习， 主要是为了激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题.几乎每一个练习和示例都是基于摘自专业期刊或者从工程和自然科学团体得到的数据或试验结果.应用练习放在每章重点节的末尾以及各章的末尾.
5. “活动中的统计学”案例研究.每章都以一个当代的实际科学问题（“活动中的统计学”）讨论开始， 并附带数据.由案例研究得到的分析和推断是每章的重点（“活动中的统计学回顾”）.我们的目的是向学生展示在评价结果和思考涉及的统计问题时， 应用正确统计方法的重要性.
6. 章末的总结材料.在每一章的末尾， 我们通过“快速回顾”——“重要公式” “符号汇集”以及“本章总结提示”， 提供一个主题概要.这些可以帮助学生总结和提炼本章的重点， 是有用的学习工具.
7. 随机变量的标准数学符号.在有关随机变量的各章中， 我们使用标准的数学符号来表示随机变量.大写字母表示随机变量， 小写字母表示随机变量的可能取值.
8. 自助法和贝叶斯法.在选学章节给出了科学研究中更为流行的两种估计方法（7.12节）以及假设检验方法（8.13节）——自助法和贝叶斯法.
9. 在线提供数据集.与例题、 练习以及案例有关的所有数据集都可以从网站www.crcpress.com/product/isbn/9781498728850在线获得.每个数据集在本书中都有一个图标和文件名.数据文件以4种不同的格式MINITAB、 SAS、 SPSS和Excel保存.利用统计软件分析这些数据， 将计算减少到最低限度， 使学生可以集中精力解释结果.
第6版的更新之处
虽然目的和范围与以前版本是一样的， 但是本书第6版包含若干重要的改动、 增补和加强：
1. 超过1000个练习， 修改和更新达到30％.增加了许多新的和更新的练习， 这些练习都是基于当代工程和自然科学相关的研究， 并附带实际数据.其中很多练习选自科学期刊，可以培养和提升批判性思维能力.
2. 更新技术.整本书增加了很多统计软件的输出.所有的输出来自统计软件（SAS、 SPSS和MINITAB）， 相应的使用说明已经修订在最新版本的软件中.
3. 活动中的统计学回顾.对于第6版， 每章开始介绍“活动中的统计学”案例（见上）.讲完所需要的方法之后， 在章末“活动中的统计学回顾”中给出解决方法（数据分析和推断）和讨论.
4. 第1章： 收集数据／抽样.所有关于抽样概念的内容（如随机抽样和抽样调查设计）已经简化并移到1.4节， 目的是让学生早点了解重要的抽样问题.
5. 第7章： 配对和独立样本.增加了一个例子（例7.12）， 直接比较用配对法和独立样本t检验法分析相同的数据.
6. 第8章： 假设检验／p值.假设检验中p值一节（8.5节）转为强调它在工程与科学相关问题中应用的重要性.本书其余部分， 由假设检验得到的结论都是基于p值.
7. 第10章和第11章： 回归残差.增加了一节新的内容（10.8节）， 它是关于用回归残差来检验简单线性回归分析中所需的假设.多元回归一章中的类似节（11.10节）已经更改， 重点介绍回归残差的不同使用， 包括假设证明和检测异常值及有影响的观测值.
8. 第13章： 试验设计.增加了两个新的例子（例13.6和例13.7）， 它们是关于试验设计中样本大小的选择.
9. 第14章： 方差分析.增加了两个新的例子（例14.8和例14.10）， 它们是有定量因子的双因子试验.第一个例子采用传统的ANOVA模型， 第二个采用有高阶项的回归模型.
全书还有许多细节上不是很明显的变化.这是按照本书当前的读者和审阅人的建议做出的修改.
辅助读物
1. 学生解答指南.本指南包括本书中全部奇数号练习的完整解答.
2. 教师解答指南.本指南给出本书中全部偶数号练习的解答.本指南仔细认真， 以保证所有的解答方法和符号与全书的核心内容保持一致.
致谢
本书是许多人多年共同努力的结果.首先， 我们感谢下列各位教授， 他们对本版以及前几版的评审意见已经改到第6版中：
第6版的审阅人
Shyamaia Nagaraj (University of Michigan)
Stacie Pisano (University of Virginia)
Vishnu Nanduri (University of Wisconsin-Milwaukee)
Shuchi Jain (Virginia Commonwealth University)
David Lovell (University of Maryland)
Raj Mutharasan (Drexel University)
Gary Wasserman (Wayne State University)
Nasser Fard (Northeastern University)以前几版的审阅人
Carl Bodenschatz (United States Air Force Academy)
Dharam Chopra (Wichita University)
Edward Danial (Morgan State University)
George C. Derringer (Battelle Columbus, Ohio, Division)
Danny Dyer (University of Texas-Arlington)
Herberg Eisenberg (West Virginia College of Graduate Studies)
Christopher Ennis (Normandale Community College)
Nasrollah Etemadi (University of Illinois-Chicago)
Linda Gans (California State Polytechnic University)
Carol Gattis (University of Arkansas)
Frank Guess (University of Tennessee)
Carol O’Connor Holloman (University of Louisville)
K. G. Janardan (Eastern Michigan University)
H. Lennon (Coventry Polytechnic, Coventry, England)
Nancy Matthews (University of Oklahoma)
Jeffery Maxey (University of Central Florida)
Curtis McKnight (University of Oklahoma)
Chand Midha (University of Akron)
Balgobin Nandram (Worcester Polytechnic Institute)
Paul Nelson (Kansas State University)
Norbert Oppenheim (City College of New York)
Giovanni Parmigiani (Duke University)
David Powers (Clarkson University)
Alan Rabideau (University of Bufffalo)
Charles Reilly (University of Central Florida)
Larry Ringer (Texas A&M University)
David Robinson (St. Cloud State University)
Shiva Saksena (University of North Carolina-Wilmington)
Arnold Sweet (Purdue University)
Paul Switzer (Stanford University)
Dennis Wackerly (University of Florida)
Donald Woods (Texas A&M Universtity)其他贡献者
特别感谢包括Nancy Boudreau在内的助手， 他们中很多人已经和我们共事了很多年.最后， Taylor & Francis集团出版人员David Grubbs、 Jessica Vakili和Suzanne Lassandro在本书编写、 出版和发行的各个环节给予了我们很大的帮助.
数学\统计学
“本书在利用实际数据方面做了非常好的工作……”
—— Melinda McCann，俄克拉荷马州立大学
“向学生极其清楚地讲述了统计学、概率论的基本概念。”
—— Arnold Sweet，普度大学
本书是统计学方面的一本经典教材，与其他同类教材相比，本书以清晰、简洁的方式介绍了数理统计的基本概念，书中很少涉及统计理论的严格数学证明，绝大部分是与实际应用紧密联系的例子和练习。本书给出了近250个例题、1000多道练习题，这些例子涉及数、理、化、天文、地理、生物等自然科学以及几乎所有工程技术领域，有助于激发学生的学习兴趣和启发学生利用所学方法解决实际问题。此外，本书附录部分还介绍了SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的使用方法。
与前版相比，本书在每章开始介绍“活动中的统计学”案例，在章末“活动中的统计学回顾”中给出解决方法和讨论。此外，还增加了统计软件的输出，增加了关于用配对法和独立样本分析相同的数据、试验设计中样本大小的选择和有定量因子的双因子试验分析的例子，并基于现代工程和科学研究以及实际数据增加或更新了很多练习题。同时，为易于读者理解，各章都或多或少地有所调整和更新。
威廉·M. 门登霍尔（William M. Mendenhall）拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授， 1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任，1978年后，担任佛罗里达大学名誉教授。
特里·L. 辛西奇（Terry L. Sincich）拥有佛罗里达大学统计学博士学位，曾任教于佛罗里达大学以及南佛罗里达大学，并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。
[美]威廉·M.门登霍尔（William M. Mendenhall）特里·L.辛西奇（Terry L. Sincich）著：威廉·M.门登霍尔(William M. Mendenhall) 拥有北卡罗来纳州立大学博士学位，曾任宾夕法尼亚州Bucknell大学数学系教授， 1963年至1977年担任佛罗里达大学统计系主任，1978年后，担任佛罗里达大学名誉教授。
特里·L.辛西奇（Terry L. Sincich） 拥有佛罗里达大学统计学博士学位，曾任教于佛罗里达大学以及南佛罗里达大学，并获得了许多研究生和本科生统计课程的教学奖，现在是美国统计协会和决策科学研究所的成员。他的研究领域是应用统计建模和分析。
William M. Mendenhall与Terry L. Sincich编写的《Statistics for Engineering and the Sciences》第5版， 自2007年出版以来得到了很多同行的肯定， 被称赞为“是一本经典的统计教材”.2016年， 他们在第5版的基础上对书中的内容进行更新、调整和修正， 形成了第6版.
本书作为理工科各专业本科生或研究生的统计学教材， 有两大特点：一是理论与实际相结合， 重点突出实际应用；二是强调统计软件的使用， 便于对数据进行分析.随着大数据的快速发展， 有效地分析数据并解决实际问题是我们应该具备的基本能力.而本书就是以来自各个领域的实例为出发点， 讲述统计方法， 并应用这些方法来分析实际问题， 从而便于读者理解并掌握这些方法.例如， 在每章的开始以“活动中的统计学”提出一个具体问题， 然后介绍理论方法， 最后以“活动中的统计学回顾”给出解决方法， 即利用该章介绍的统计方法结合统计软件对提出的问题进行分析和解答.
此外， 本书的例题近250个、习题超过1000道， 涉及数、理、化、天文、地理、生物等自然科学以及几乎所有的工程技术领域.除少量的理论练习外， 都是一些真实的问题.特别是， 书中关于SAS、MINITAB、SPSS等统计软件的介绍， 便于读者选用统计软件进行统计计算， 从而加深对统计方法的理解和掌握.
第6版是在第5版译文的基础上翻译而成的， 因此， 这里要感谢第5版译者史道济、梁冯珍等做出的贡献.第6版由关静全面负责翻译， 杨香云、闫一冰、陈永沛、魏伟等也参与了本书的部分翻译和校正工作.本书涉及的领域非常广， 特别是涉及很多专业术语， 我们通过查阅许多资料， 尽量采用较为贴切的翻译.由于水平有限， 翻译不当之处在所难免， 恳请广大读者及专家批评指正.
译 者
2018年4月
译者序
前言
第1章 绪论1
活动中的统计学： 田纳西河中鱼的DDT污染1
1.1 统计学： 数据的科学1
1.2 统计学的基本要素2
1.3 数据类型4
1.4 收集数据： 抽样6
1.5 统计学在批判性思考中的作用11
1.6 本书介绍的统计方法导引12
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13
第2章 描述性统计15
活动中的统计学： 亚拉巴马州田纳西河中污染鱼的特征15
2.1 描述定性数据的图形法和数值法15
2.2 描述定量数据的图形法20
2.3 描述定量数据的数值法27
2.4 中心趋势的度量28
2.5 变异性的度量33
2.6 相对位置的度量38
2.7 检测异常值的方法40
2.8 描述性统计歪曲事实真相44
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48
第3章 概率58
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58
3.1 概率在统计学中的作用58
3.2 事件、 样本空间和概率59
3.3 复合事件67
3.4 补事件69
3.5 条件概率72
3.6 并和交的概率法则76
*3.7 贝叶斯法则84
3.8 计数法则87
3.9 概率和统计的示例96
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97
第4章 离散随机变量104
活动中的统计学： “一次性”装置的可靠性104
4.1 离散随机变量的定义104
4.2 离散随机变量的概率分布105
4.3 随机变量的期望值109
4.4 一些有用的期望值定理112
4.5 伯努利试验113
4.6 二项概率分布114
4.7 多项概率分布120
4.8 负二项概率分布和几何概率分布124
4.9 超几何概率分布128
4.10 泊松概率分布131
*4.11 矩和矩母函数137
活动中的统计学回顾: “一次性”装置的可靠性139
第5章 连续随机变量146
活动中的统计学： 超级武器的开发——优化命中率146
5.1 连续随机变量的定义146
5.2 连续随机变量的密度函数148
5.3 连续随机变量的期望值150
5.4 均匀概率分布154
5.5 正态概率分布156
5.6 判定正态性的描述性方法161
5.7 Γ型概率分布166
5.8 威布尔概率分布170
5.9 β型概率分布173
*5.10 矩和矩母函数176
活动中的统计学回顾： 超级武器的开发——优化命中率177
第6章 二元概率分布及抽样分布185
活动中的统计学： Up/Down维修系统的可用性185
6.1 离散随机变量的二元概率分布185
6.2 连续随机变量的二元概率分布190
6.3 两个随机变量函数的期望值193
6.4 独立性194
6.5 两个随机变量的协方差和相关性196
*6.6 随机变量函数的概率分布和期望值199
6.7 抽样分布205
6.8 用蒙特卡罗模拟逼近抽样分布205
6.9 均值与和的抽样分布208
6.10 二项分布的正态逼近212
6.11 与正态分布有关的抽样分布215
活动中的统计学回顾： Up/Down维修系统的可用性219
第7章 用置信区间估计227
活动中的统计学： PET饮料瓶的破裂强度227
7.1 点估计及其性质227
7.2 求点估计： 经典估计方法231
7.3 求区间估计: 枢轴法236
7.4 总体均值的估计242
7.5 两个总体均值差的估计: 独立样本247
7.6 两个总体均值差的估计: 配对253
7.7 总体比率的估计259
7.8 两个总体比率差的估计262
7.9 总体方差的估计265
7.10 两个总体方差比的估计269
7.11 选择样本容量273
*7.12 其他区间估计方法: 自助法和贝叶斯法276
活动中的统计学回顾： PET饮料瓶的破裂强度281
第8章 假设检验292
活动中的统计学： 比较溶解药片方法——溶解方法等效性检验292
8.1 假设统计检验与置信区间的关系293
8.2 统计检验的要素与性质293
8.3 求统计检验: 经典方法298
8.4 选择原假设和备择假设301
8.5 检验的观测显著性水平302
8.6 检验总体均值304
8.7 检验两个总体均值的差: 独立样本311
8.8 检验两个总体均值的差： 配对319
8.9 检验总体比率324
8.10 检验两个总体比率的差327
8.11 检验总体方差332
8.12 检验两个总体方差的比335
*8.13 其他检验方法: 自助法和贝叶斯法340
活动中的统计学回顾：比较溶解药片方法——溶解方法等效性检验344
第9章 分类数据分析354
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354
9.1 分类数据和多项概率355
9.2 估计单向表中的类型概率355
9.3 检验单向表中的类型概率359
9.4 关于双向表(列联表)中类型概率的推断363
9.5 固定边缘和的列联表369
*9.6 列联表分析中独立性的精确检验373
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379
第10章 简单线性回归387
活动中的统计学： 探矿魔杖真的能发现水吗387
10.1 回归模型388
10.2 模型假定389
10.3 估计β0和β1： 最小二乘法391
10.4 最小二乘估计的性质401
10.5 σ2的估计量403
10.6 评价模型的效用： 进行关于斜率β1的推断406
10.7 相关系数和决定系数411
10.8 利用模型估计和预测418
10.9 检验假定： 残差分析425
10.10 一个完整的例子434
10.11 简单线性回归步骤小结437
活动中的统计学回顾： 探矿魔杖真的能发现水吗437
第11章 多重回归分析447
活动中的统计学：高速公路建设中的串通投标447
11.1 多重回归模型的一般形式447
11.2 模型假定448
11.3 拟合模型: 最小二乘法449
11.4 用矩阵代数计算: 关于单个β参数的估计和推断450
11.5 评价整体模型的恰当性457
11.6 E(y)的置信区间和未来值y的预测区间460
11.7 定量预测量的一阶模型468
11.8 定量预测量的交互作用模型478
11.9 定量预测量的二阶(二次)模型482
11.10 回归残差和异常值489
11.11 某些陷阱: 可估性、 多重共线性和外推500
11.12 多重回归分析步骤小结507
活动中的统计学回顾: 高速公路建设中的串通投标507
第12章 模型构建522
活动中的统计学: 取消州内货车运输业管制522
12.1 引言: 为什么模型构建很重要522
12.2 自变量的两种类型: 定量的和定性的523
12.3 一元定量自变量模型525
12.4 二元或多元定量自变量模型531
*12.5 编码定量自变量539
12.6 一元定性自变量模型543
12.7 定量和定性自变量模型549
12.8 比较嵌套模型的检验558
*12.9 外部模型确认564
12.10 逐步回归566
活动中的统计学回顾: 取消州内货车运输业管制572
第13章 试验设计的原理586
活动中的统计学： 加锌环氧涂层的防腐行为586
13.1 引言586
13.2 试验设计术语587
13.3 控制试验中的信息588
13.4 减少噪声的设计589
13.5 增加容量设计594
13.6 选择样本容量598
13.7 随机化的重要性601
活动中的统计学回顾: 加锌环氧涂层的防腐行为601
第14章 试验设计的方差分析606
活动中的统计学: 房地产开发中的污染物——一个小样本情况下处理不当的案例606
14.1 引言606
14.2 方差分析中的逻辑606
14.3 单因子完全随机化设计608
14.4 随机化区组设计618
14.5 双因子析因试验629
*14.6 更复杂的析因设计645
*14.7 套式抽样设计653
14.8 处理均值的多重比较662
14.9 检查ANOVA假定668
活动中的统计学回顾: 房地产开发中的污染物——一个小样本情况下处理不当的案例671
第15章 非参数统计685
活动中的统计学： 新罕布什尔州的地下井水污染如此脆弱685
15.1 引言： 分布自由检验685
15.2 检验单个总体的位置686
15.3 比较两个总体： 独立随机样本691
15.4 比较两个总体： 配对设计697
15.5 比较三个或更多总体： 完全随机化设计704
15.6 比较三个或更多总体： 随机化区组设计708
15.7 非参数回归711
活动中的统计学回顾： 新罕布什尔州的地下井水污染如此脆弱717
第16章 统计过程和质量控制729
活动中的统计学： 喷气式飞机燃料添加剂安全性测试729
16.1 全面质量管理730
16.2 变量控制图730
16.3 均值控制图： x图735
16.4 过程变异控制图： R图742
16.5 发现控制图中的趋势： 游程分析748
16.6 不合格品百分率控制图： p图749
16.7 每个个体缺陷数控制图： c图754
16.8 容许限757
*16.9 能力分析760
16.10 不合格品的抽样验收767
*16.11 其他抽样计划770
*16.12 调优操作771
活动中的统计学回顾： 喷气式飞机燃料添加剂安全性测试771
第17章 产品和系统的可靠性781
活动中的统计学： 建立钢筋混凝土桥面恶化的危险率模型781
17.1 引言781
17.2 失效时间分布781
17.3 危险率782
17.4 寿命试验： 删失抽样785
17.5 估计指数失效时间分布的参数786
17.6 估计威布尔失效时间分布的参数789
17.7 系统可靠性793
活动中的统计学回顾： 建立钢筋混凝土桥面恶化的危险率模型797
附录A 矩阵代数802
附录B 有用的统计表814
附录C SAS的Windows指导848
附录D MINITAB的Windows指导873
附录E SPSS的Windows指导893
参考文献911
部分奇数练习答案919
