本教材系统地介绍了应用统计学的基本概念、原理和方法.全书共3篇7章，内容有统计推断篇(包括统计学的基本概念及抽样分布、参数估计、假设检验)，线性统计模型篇(包括方差分析与试验设计、回归分析)和多元统计分析篇(包括聚类分析与判别分析、主成分分析与因子分析).各章配有知识图谱、R软件源程序和延伸阅读电子资料；每章配有两组习题，A组提升学生的理论基础水平，B组训练学生的应用能力.书后附有概率论基础知识、分位数表和习题的部分参考答案.
随着工业4.0的推进和数据驱动决策的发展，工科类专业领域和工程实践中面临着如何有效分析和利用产生的大量数据的挑战，对数据分析和决策支持日益依赖，应用统计的需求不断增加。为提高工科各专业研究生应用统计理论和方法解决实际问题的能力，提升应用统计思维和统计模型开展专业科学研究的水平，以服务中国式现代化建设和高质量发展建设，特编写此书。本书主要特色：(1)融入思政元素。响应时代需求，秉承“价值塑造、能力培养、知识传授”三位一体的教学理念，精心设计，融入思政元素，提升学生统计素养和教材育人功能。(2)模块化知识体系。结合当前学科交叉融合的背景，立足学生需求和能力发展规律，以专题模块的形式重构知识体系。(3)案例驱动，强调实用性。通过实际案例分析帮助学生理解统计理论和统计方法在实际中的应用。(4)加强统计分析软件训练。每一章都增加了统计分析软件—R软件的训练项目，使学生能够在学习统计理论和方法的同时，掌握实际操作技能。
前言
随着工业5.0的推进和数据驱动决策的发展，工科类专业领域和工程实践中面临着如何有效分析产生的大量数据的挑战，对数据分析和决策支持日益依赖，应用统计的需求不断增加.为提高工科各专业研究生应用统计理论和方法解决实际问题的能力，提升应用数据思维、统计思维和统计模型开展专业科学研究的水平，服务现代化和高质量发展建设，特编写此教材.
“应用统计”是高等院校培养理工类、经管类各专业研究生的一门重要的公共基础课程，在自然科学、社会科学、工程技术等领域有着广泛的应用. 本教材秉承理论与实践相结合的原则，力求在深度与广度上兼顾，既确保基础知识的扎实，又注重在实际中的应用.
本教材具有以下特色： (1)融入思政元素. 响应时代需求，秉承“价值塑造、能力培养、知识传授”三位一体的教学理念，精心设计，提升学生统计素养和教材育人功能. 如绪论中简要介绍了统计学发展史和统计学家的贡献，加强对学生统计文化精神的滋养和科技报国情怀的熏陶. (2)重视知识体系的构建. 对统计基本理论和方法进行模块化，形成特色鲜明的统计推断篇、线性统计模型篇和多元统计分析篇； 各章附有知识图谱和小结，便于学生掌握核心知识点和梳理知识点之间的关系，形成系统完备的知识体系. (3)案例驱动，强调实用性. 通过实际案例分析帮助学生理解统计理论和统计方法在实际中的应用. 部分例题选择了年鉴中数据进行分析，有一定的时效性.(4)强化统计分析软件训练. 每一章都配有R软件训练项目，并附有相应的R软件源程序供参考，使学生能够在学习统计理论和方法的同时，掌握实际操作技能. (5)重点章节配有慕课，辅助课程学习，扫二维码即可进行学习.(6)精选延伸阅读材料. 结合当前学科交叉融合的背景，立足学生需求和能力发展规律，每章精选延伸阅读材料，提升学生问题解决能力和科学创新素养.
本教材由天津工业大学“应用统计”课程教学团队编写. 具体编写分工如下： 绪论、第1章和第2章由赵静编写； 第3章由曹淑娟编写； 第4章由陈汉军编写； 第5章由杨雪编写； 第6章和第7章由卯越编写，其中的部分案例和延伸阅读由高仙立编写； 全书由赵静统稿. 研究生石梦田、李杰参与了习题参考答案、附录和附表的编写. 教材的编写和出版得到天津工业大学研究生院和天津工业大学数学科学学院的大力支持和帮助，在此致以衷心的感谢！
清华大学出版社刘杨、苗庆波同志为本教材出版做了许多细致认真的工作，我们表示诚挚的感谢！
由于编者学识有限，书中不妥之处，敬请读者批评指正.
本教材配套慕课教程已在学堂在线上线，扫码可观看学习.
编者
2025年6月
学堂在线配套慕课
赵静，教授，博士生导师，天津市工业与应用数学学会理事，天津市高校“中青年骨干创新人才支持计划”人选。主要从事应用概率统计、决策与对策、运筹与管理、博弈理论应用等方向的研究工作。主持国家自然科学项目3项，参与省部级以上科研、教改项目多项。在国内外核心期刊上发表论文50余篇，其中SCI、SSCI检索论文30余篇。在线教育研究中心2024“拓金计划”入选课程《应用统计》负责人；学堂在线研究生课程《应用统计》主讲教师；天津工业大学研究生课程《应用统计》教学团队负责人。
二维码目录
0.1（MC）统计学的发展史1
0.2（MC）现代统计学的性质和特点4
0.3延伸阅读 5
1.1知识图谱9
1.2（MC）统计学的基本概念9
1.3（MC）抽样分布14
1.4（MC）抽样分布定理18
1.5（MC）统计分析软件训练 20
1.6R软件源程序26
1.7延伸阅读26
2.1知识图谱27
2.2（MC）矩估计27
2.3（MC） 最大似然估计29
2.4（MC）无偏性32
2.5（MC）有效性34
2.6（MC）区间估计简述36
2.7（MC）总体均值的区间估计44
2.8（MC）总体方差的区间估计44
2.9（MC）单侧置信区间44
2.10（MC）统计分析软件训练 44
2.11R软件源程序49
2.12延伸阅读49
3.1知识图谱50
3.2（MC）假设检验的基本概念50
3.3（MC）单个均值的假设检验61
3.4（MC）两个均值的假设检验61
3.5（MC）总体方差的假设检验61
3.6（MC）显著性水平对拒绝域的影响61
3.7（MC）两类错误61
3.8（MC）非参数假设检验61
3.9（MC）含未知参数的非参数检验63
3.10（MC）列联分析64
3.11（MC）总体比较66
3.12（MC）统计分析软件训练70
3.13R软件源程序76
3.14延伸阅读76
4.1知识图谱79
4.2（MC）单因素方差分析的数学模型79
4.3（MC）单因素方差分析的假设检验与参数估计80
4.4（MC）单因素方差分析的应用83
4.5（MC）无交互作用的两因素方差分析84
4.6（MC）有交互作用的两因素方差分析89
4.7（MC）正交试验设计的基本思想94
4.8 （MC）不考虑交互作用的正交试验设计95
4.9（MC）有交互作用的正交试验设计99
4.10 （MC）方差分析统计分析软件案例训练102
4.11R软件源程序105
4.12延伸阅读105
5.1知识图谱106
5.2（MC）回归分析的基本概念106
5.3（MC）最小二乘估计107
5.4（MC）显著性检验109
5.5（MC）一元回归预测112
5.6（MC）一元非线性回归分析116
5.7（MC）多元线性回归分析120
5.8（MC）逐步回归127
5.9R软件源程序136
5.10延伸阅读136
6.1知识图谱139
6.2R软件源程序162
6.3B组题参考答案162
6.4调用程序162
6.5.1延伸阅读162
6.5.2延伸阅读162
7.1知识图谱163
7.2R软件源程序184
7.3B组题参考答案184
7.4调用程序184
7.5延伸阅读184
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