University Sétif 1 FERHAT ABBAS Faculty of Sciences
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Titre : Statistics : Principles and methods / Type de document : texte imprimé Auteurs : Richard A. Johnson ; Gouri K. Bhattacharyya Mention d'édition : 2e éd. Editeur : New York : Wiley Année de publication : 1992 Collection : Wiley series in probability and mathematical statistics Importance : 1 vol(686 p.) Présentation : ill. (some col.) Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-0-471-54842-3 Note générale : Includes index. Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Maintenant révisée avec des exercices mis à jour, la cinquième édition de Statistiques et principes de Johnson et Bhattacharyya offre à nouveau une introduction aux statistiques facile à lire et à comprendre. Les auteurs utilisent des exemples concrets, de nouveaux exercices pratiques et des explications claires pour motiver les élèves à explorer les idées puissantes des statistiques modernes.
Exercices frais
Les exercices et les ensembles de données sont mis à jour pour la devise. Chaque section et chaque chapitre du texte se termine par une série d'exercices qui donnent aux élèves l'occasion de pratiquer les idées qu'ils viennent d'apprendre. Les ensembles de données sont disponibles sur le site Web du livre à www.wiley.com/college/johnson.
Engager des applications
Une grande variété d'exemples d'application opportune à travers le texte relient les statistiques aux problèmes de la vie réelle. Les exemples de statistiques étendues dans le contexte révèlent la valeur de la compréhension des statistiques. Cette cinquième édition présente de nouvelles captures d'écran et des frappes pour MINITAB, Excel et TI-83 intégrées dans les exemples de texte, le cas échéant, ainsi que de nouveaux manuels technologiques pour MINITAB, Excel et TI-83 sur le site Web du livre.
Une approche adaptée aux étudiants
Doté d'un style d'écriture engageant avec des explications faciles à suivre, ce texte rend les statistiques accessibles aux étudiants d'un large éventail de disciples. Johnson et Bhattacharyya aident les élèves à comprendre la signification des méthodes statistiques clés, à apprécier la logique sous-jacente des statistiques et à reconnaître les pièges possibles de l'analyse statistiqueNote de contenu : Sommaire
Table des matières
1. Introduction.
1. What is Statistics?
2. Statistics in Our Everyday Life.
3. Statistics in Aid of Scientific Inquiry.
4. Two Basic Concepts– Population and Sample.
5. The Purposeful Collection of Data.
6. Statistics in Context.
7. Objectives of Statistics.
8. Review Exercises.
2. Organization and Description of Data.
1. Introduction.
2. Main Types of Data.
3. Describing Data by Tables and Graphs.
4. Measures of Center.
5. Measures of Variation.
6. Checking the Stability of the Observations over Time.
7. More on Graphics.
8. Statistics in Context.
9. Review Exercises.
3. Descriptive Study of Bivariate Data.
1. Introduction.
2. Summarization of Bivariate Categorical Data.
3. A Designed Experiment for Making a Comparison.
4. Scatter Diagram of Bivariate Measurement Data.
5. The Correlation Coefficient– A Measure of Linear Relation.
6. Prediction of One Variable from Another (Linear Regression).
7. Review Exercises.
4. Probability.
1. Introduction.
2. Probability of an Event.
3. Methods of Assigning Probability.
4. Event Relations and Two Laws of Probability.
5. Conditional Probability and Independence.
6. Random Sampling from a Finite Population.
7. Review Exercises.
5. Probability Distributions.
1. Introduction.
2. Random Variables.
3. Probability Distribution of a Discrete Random Variable.
4. Expectation (Mean) and Standard Deviation of a Probability Distribution.
5. Success and Failures– Bernoulli Trials.
6. The Binomal Distribution.
7. The Binomal Distribution in Context.
8. Review Exercises.
6. The Normal Distribution.
1. Probability Model for a Continuous Random Variable.
2. The Normal Distribution–Its General Features.
3. The Standard Normal Distribution.
4. Probability Calculations with Normal Distributions.
5. The Normal Approximation to the Binomial.
6. Checking the Plausibility of a Normal Model.
7. Transforming Observations to Attain Near Normality.
8. Review Exercises.
7. Variation in Repeated Samples–Sampling Distribution.
1. Introduction.
2. The Sampling Distribution of a Statistic.
3. Distribution of the Sample Mean and the Central Limit Theorem.
4. Statistics in Context.
5. Review Exercises.
8. Drawing Inferences From Large Samples.
1. Introduction.
2. Point Estimation of Population Mean.
3. Confidence Interval for a Population Mean.
4. Testing Hypotheses about a Population Mean.
5. Inferences about a Population Proportion.
6. Review Exercises.
9. Small–Sample Inferences for Normal Populations.
1. Introduction.
2. Independent Random Samples from Two Populations.
3. Inferences about –Small Sample Size.
4. Relationship between Tests and Confidence Intervals.
5. Inferences about Standard Deviation (The Chi–Square Distribution).
6. Robustness of Inference Procedures.
7. Review Exercises.
10. Comparing Two Treatments.
1. Introduction.
2. Independent Random Samples from Two Populations.
3. Randomization and Its Role Inference.
4. Matched Pair Comparisons.
5. Choosing Between Independent Samples and a Matched Pair Sample.
6. Comparing Two Population Proportions.
7. Review Exercises.
11. Regression Analysis.
1. Introduction.
2. Regression with a Single Predictor.
3. A Straight–Line Regression Model.
4. The Method of Least Squares.
5. The Sampling Variability of the Least Squares Estimators– Tools for Inference.
6. Important Inference Problems.
7. The Strength of a Linear Relation.
8. Remarks About the Straight Line Model Assumptions.
9. Review Exercises.
12. Regression Analysis– II.
Multiple Linear Regression and Other Topics.
1. Introduction.
2. Nonlinear Relations and Linearizing Transformations.
3. Multiple Linear Regression.
4. Residual Plots to Check the Adequacy of a Statistical Model.
5. Review Exercises.
13. Analysis of Categorical Data.
1. Introduction.
2. Pearson′s x^2 Test for Goodness of Fit.
3. Contingency Table with One Margin Fixed (Test of Homogeneity).
4. Contingency Table with Neither Margin Fixed (Test of Independence).
5. Review Exercises.
14. Analysis of Variance (ANOVA).
1. Introduction.
2. Comparison of Several Treatments– The Completely Randomized Design.
3. Population Model and Inferences for a Completely Randomized Design.
4. Simultaneous Confidence Intervals.
5. Graphical Diagnostics and Displays to Supplement ANOVA.
6. Randomized Block Experiments for Comparing k Treatments.
7. Using Statistics Wisely.
8. Key Ideas and Formulas.
9. Technology.
10. Review Exercises.
15. Nonparametric Inference.
1. Introduction.
2. The Wilcoxon Rank–Sum Test for Comparing Two Treatments.
3. Matched Pair Comparisons.
4. Measure of Correlation Based on Ranks.
5. Concluding Remarks.
6. Using Statistics Wisely.
7. Key Ideas and Formulas.
8. Technology.
9. Review Exercises.Côte titre : Fs/14336 Statistics : Principles and methods / [texte imprimé] / Richard A. Johnson ; Gouri K. Bhattacharyya . - 2e éd. . - New York : Wiley, 1992 . - 1 vol(686 p.) : ill. (some col.) ; 24 cm. - (Wiley series in probability and mathematical statistics) .
ISBN : 978-0-471-54842-3
Includes index.
Catégories : Mathématique Mots-clés : Statistique Index. décimale : 519.5 Statistique mathématique , analyse statistique Résumé : Maintenant révisée avec des exercices mis à jour, la cinquième édition de Statistiques et principes de Johnson et Bhattacharyya offre à nouveau une introduction aux statistiques facile à lire et à comprendre. Les auteurs utilisent des exemples concrets, de nouveaux exercices pratiques et des explications claires pour motiver les élèves à explorer les idées puissantes des statistiques modernes.
Exercices frais
Les exercices et les ensembles de données sont mis à jour pour la devise. Chaque section et chaque chapitre du texte se termine par une série d'exercices qui donnent aux élèves l'occasion de pratiquer les idées qu'ils viennent d'apprendre. Les ensembles de données sont disponibles sur le site Web du livre à www.wiley.com/college/johnson.
Engager des applications
Une grande variété d'exemples d'application opportune à travers le texte relient les statistiques aux problèmes de la vie réelle. Les exemples de statistiques étendues dans le contexte révèlent la valeur de la compréhension des statistiques. Cette cinquième édition présente de nouvelles captures d'écran et des frappes pour MINITAB, Excel et TI-83 intégrées dans les exemples de texte, le cas échéant, ainsi que de nouveaux manuels technologiques pour MINITAB, Excel et TI-83 sur le site Web du livre.
Une approche adaptée aux étudiants
Doté d'un style d'écriture engageant avec des explications faciles à suivre, ce texte rend les statistiques accessibles aux étudiants d'un large éventail de disciples. Johnson et Bhattacharyya aident les élèves à comprendre la signification des méthodes statistiques clés, à apprécier la logique sous-jacente des statistiques et à reconnaître les pièges possibles de l'analyse statistiqueNote de contenu : Sommaire
Table des matières
1. Introduction.
1. What is Statistics?
2. Statistics in Our Everyday Life.
3. Statistics in Aid of Scientific Inquiry.
4. Two Basic Concepts– Population and Sample.
5. The Purposeful Collection of Data.
6. Statistics in Context.
7. Objectives of Statistics.
8. Review Exercises.
2. Organization and Description of Data.
1. Introduction.
2. Main Types of Data.
3. Describing Data by Tables and Graphs.
4. Measures of Center.
5. Measures of Variation.
6. Checking the Stability of the Observations over Time.
7. More on Graphics.
8. Statistics in Context.
9. Review Exercises.
3. Descriptive Study of Bivariate Data.
1. Introduction.
2. Summarization of Bivariate Categorical Data.
3. A Designed Experiment for Making a Comparison.
4. Scatter Diagram of Bivariate Measurement Data.
5. The Correlation Coefficient– A Measure of Linear Relation.
6. Prediction of One Variable from Another (Linear Regression).
7. Review Exercises.
4. Probability.
1. Introduction.
2. Probability of an Event.
3. Methods of Assigning Probability.
4. Event Relations and Two Laws of Probability.
5. Conditional Probability and Independence.
6. Random Sampling from a Finite Population.
7. Review Exercises.
5. Probability Distributions.
1. Introduction.
2. Random Variables.
3. Probability Distribution of a Discrete Random Variable.
4. Expectation (Mean) and Standard Deviation of a Probability Distribution.
5. Success and Failures– Bernoulli Trials.
6. The Binomal Distribution.
7. The Binomal Distribution in Context.
8. Review Exercises.
6. The Normal Distribution.
1. Probability Model for a Continuous Random Variable.
2. The Normal Distribution–Its General Features.
3. The Standard Normal Distribution.
4. Probability Calculations with Normal Distributions.
5. The Normal Approximation to the Binomial.
6. Checking the Plausibility of a Normal Model.
7. Transforming Observations to Attain Near Normality.
8. Review Exercises.
7. Variation in Repeated Samples–Sampling Distribution.
1. Introduction.
2. The Sampling Distribution of a Statistic.
3. Distribution of the Sample Mean and the Central Limit Theorem.
4. Statistics in Context.
5. Review Exercises.
8. Drawing Inferences From Large Samples.
1. Introduction.
2. Point Estimation of Population Mean.
3. Confidence Interval for a Population Mean.
4. Testing Hypotheses about a Population Mean.
5. Inferences about a Population Proportion.
6. Review Exercises.
9. Small–Sample Inferences for Normal Populations.
1. Introduction.
2. Independent Random Samples from Two Populations.
3. Inferences about –Small Sample Size.
4. Relationship between Tests and Confidence Intervals.
5. Inferences about Standard Deviation (The Chi–Square Distribution).
6. Robustness of Inference Procedures.
7. Review Exercises.
10. Comparing Two Treatments.
1. Introduction.
2. Independent Random Samples from Two Populations.
3. Randomization and Its Role Inference.
4. Matched Pair Comparisons.
5. Choosing Between Independent Samples and a Matched Pair Sample.
6. Comparing Two Population Proportions.
7. Review Exercises.
11. Regression Analysis.
1. Introduction.
2. Regression with a Single Predictor.
3. A Straight–Line Regression Model.
4. The Method of Least Squares.
5. The Sampling Variability of the Least Squares Estimators– Tools for Inference.
6. Important Inference Problems.
7. The Strength of a Linear Relation.
8. Remarks About the Straight Line Model Assumptions.
9. Review Exercises.
12. Regression Analysis– II.
Multiple Linear Regression and Other Topics.
1. Introduction.
2. Nonlinear Relations and Linearizing Transformations.
3. Multiple Linear Regression.
4. Residual Plots to Check the Adequacy of a Statistical Model.
5. Review Exercises.
13. Analysis of Categorical Data.
1. Introduction.
2. Pearson′s x^2 Test for Goodness of Fit.
3. Contingency Table with One Margin Fixed (Test of Homogeneity).
4. Contingency Table with Neither Margin Fixed (Test of Independence).
5. Review Exercises.
14. Analysis of Variance (ANOVA).
1. Introduction.
2. Comparison of Several Treatments– The Completely Randomized Design.
3. Population Model and Inferences for a Completely Randomized Design.
4. Simultaneous Confidence Intervals.
5. Graphical Diagnostics and Displays to Supplement ANOVA.
6. Randomized Block Experiments for Comparing k Treatments.
7. Using Statistics Wisely.
8. Key Ideas and Formulas.
9. Technology.
10. Review Exercises.
15. Nonparametric Inference.
1. Introduction.
2. The Wilcoxon Rank–Sum Test for Comparing Two Treatments.
3. Matched Pair Comparisons.
4. Measure of Correlation Based on Ranks.
5. Concluding Remarks.
6. Using Statistics Wisely.
7. Key Ideas and Formulas.
8. Technology.
9. Review Exercises.Côte titre : Fs/14336 Exemplaires (1)
Code-barres Cote Support Localisation Section Disponibilité Fs/14336 Fs/14336 Livre Bibliothéque des sciences Français Disponible
Disponible
