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第1章　什么是统计学1

1.1 引言1

1.2　为什么学习统计学2

1.3　什么是统计学3

1.4　统计学的类型4

1.5　变量的类型6

1.6 测量尺度7

1.7　伦理与统计11

1.8　计算机应用11

小结12

本章习题13

第2章　描述数据 频数表、频数分布和图形表示14

2.1 引言14

2.2　构造频数表15

2.3 构造频数分布：定量数据19

2.4　一个软件例子22

2.5　相对频数分布23

2.6 频数分布的图形表示24

小结29

本章习题29

第3章　描述数据 数值度量31

3.1 引言31

3.2 总体均值32

3.3 样本均值33

3.4　算术平均数的性质34

3.5　加权平均数35

3.6 中位数37

3.7 众数38

3.8　软件解法39

3.9 均值、中位数和众数的相对位置40

3.10　几何平均数41

3.11 为什么要研究离散程度43

3.12　离散程度的度量44

3.13　软件解法49

3.14　标准差的解释与应用50

3.15　分组数据的均值和标准差52

3.16　伦理和结果报告54

小结55

符号读法56

本章习题57

第4章　描述数据 数据展示和数据开发58

4.1 引言58

4.2 点状图58

4.3 茎叶图60

4.4 离散程度的其他度量63

4.5 偏度67

4.6 描述两个变量之间的关系70

小结73

符号读法74

本章习题74

第1～4章复习76

术语76

习题78

案例79

第5章　概率论概述81

5.1 引言81

5.2　何谓概率82

5.3　分配概率的方法84

5.4　计算概率的几个法则87

5.5 列联表94

5.6 树形图95

5.7　贝叶斯定理97

5.8 计数原理101

小结105

符号读法106

本章习题106

第6章　离散型概率分布108

6.1 引言108

6.2　何谓概率分布108

6.3 随机变量109

6.4 概率分布的均值、方差和标准差111

6.5 二项概率分布113

6.6　超几何分布120

6.7　泊松概率分布122

6.8 协方差126

小结129

本章习题130

第7章　连续型概率分布132

7.1 引言132

7.2 均匀概率分布族133

7.3　正态概率分布族135

7.4　标准正态概率分布137

7.5 二项分布的正态近似145

小结148

本章习题149

第5～7章复习151

术语152

习题153

案例154

第8章　抽样方法和中心极限定理157

8.1 引言157

8.2 抽样方法158

8.3 抽样误差163

8.4　样本均值的抽样分布165

8.5 中心极限定理167

8.6 样本均值抽样分布的应用173

小结175

符号读法175

本章习题175

第9章　估计和置信区间178

9.1 引言178

9.2 均值的点估计和置信区间179

9.3 比例的置信区间189

9.4 有限总体修正因子191

9.5 选择适当的样本容量193

小结196

本章习题196

第8～9章复习198

术语198

习题199

案例200

第10章　单样本假设检验201

10.1 引言201

10.2　什么是假设202

10.3　什么是假设检验202

10.4　假设检验五步法202

10.5　单侧与双侧显著性检验206

10.6　总体均值的检验：已知总体标准差207

10.7　假设检验中的р-值210

10.8　总体均值的检验：总体标准差未知212

10.9　关于比例的检验217

10.10　第Ⅱ类错误219

小结221

符号读法222

本章习题222

第11章　两样本假设检验224

11.1 引言224

11.2　两样本假设检验：独立样本225

11.3　比例的两样本检验229

11.4　总体均值的比较：总体标准差未知（合并t检验）232

11.5　总体均值的比较：总体标准差不等235

11.6　两样本的假设检验：相依样本238

11.7　相依样本与独立样本的比较240

小结242

符号读法243

本章习题243

第12章　方差分析246

12.1 引言246

12.2　F分布246

12.3　比较两总体的方差247

12.4　ANOVA的假定250

12.5　ANOVA检验251

12.6　关于成对处理均值的推断256

12.7　双因素方差分析258

12.8　具有交互作用的双因素方差分析262

小结266

符号读法267

本章习题267

第10～12章复习269

术语270

习题271

案例272

第13章　线性回归与相关274

13.1 引言274

13.2　何谓相关分析275

13.3　相关系数276

13.4　判定系数279

13.5　相关系数的显著性检验280

13.6　回归分析282

13.7　估计的标准误差287

13.8　线性回归的假定289

13.9　置信区间和预测区间290

13.10　有关判定系数的更多内容293

13.11　相关系数、判定系数与估计的标准误差之间的关系295

13.12　变换数据297

13.13　协方差299

小结301

符号读法302

本章习题302

第14章　多元回归与相关分析305

14.1 引言305

14.2　多元回归分析305

14.3　回归方程对数据的拟合好吗309

14.4　多元线性回归的推断314

14.5　评价多元回归的假定319

14.6　逐步回归325

14.7　具有交互作用的回归模型327

小结330

符号读法331

本章习题331

第13～14章复习336

术语336

习题337

案例338

第15章　指数340

15.1 引言340

15.2　简单指数341

15.3 为什么要把数据转换成指数342

15.4　指数的构成343

15.5　未加权指数344

15.6　加权指数346

15.7　价值指数349

15.8　特殊用途指数350

15.9　消费者物价指数353

15.10　调整基期356

小结357

本章习题358

第16章　时间序列与预测360

16.1 引言360

16.2　时间序列的构成361

16.3　移动平均363

16.4　加权移动平均365

16.5　线性趋势367

16.6　最小二乘法368

16.7　非线性趋势370

16.8　季节波动371

16.9　消除数据的季节影响376

16.10　杜宾-瓦特森统计量379

小结383

本章习题383

第15～16章复习386

术语387

习题387

第17章　非参数方法：检验388

17.1 引言388

17.2　拟合优度检验：期望频数相等388

17.3　拟合优度检验：期望频数不等392

17.4　卡方的局限性393

17.5　列联表分析395

小结398

符号读法398

本章习题399

第18章　非参数方法 分级数据分析400

18.1 引言400

18.2　符号检验401

18.3　相依样本的威尔科克森符号秩检验407

18.4　独立样本的威尔科克森秩和检验410

18.5　克鲁斯卡尔-沃利斯检验：秩方差分析412

18.6　秩顺序相关415

小结418

符号读法419

本章习题419

第17～18章复习420

术语421

习题421

案例422

第19章　统计过程控制与质量管理423

19.1 引言423

19.2　质量控制简史423

19.3　差异产生的原因426

19.4　诊断图427

19.5　质量控制图的用途和类型429

19.6　受控和失控情形433

19.7　属性控制图435

19.8　接受抽样439

小结442

符号读法442

本章习题443

第20章　决策论基础445

20.1 引言445

20.2　决策要素446

20.3　不确定条件下决策的案例446

20.4　最大最小策略、最大最大策略及最小最大遗憾策略450

20.5　完全信息的价值450

20.6　敏感性分析451

20.7　决策树452

小结453

本章习题454