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第1章 数据与统计资料1

实践中的统计：商业周刊1

1.1在商务和经济中的应用2

1.1.1会计2

1.1.2财务3

1.1.3市场营销3

1.1.4生产3

1.1.5经济3

1.2数据3

1.2.1个体、变量和观测值3

1.2.2测量尺度4

1.2.3品质型数据和数量型数据5

1.2.4截面数据和时间序列数据5

1.3数据来源7

1.3.1已存在来源7

1.3.2统计研究8

1.3.3数据搜集误差9

1.4描述统计学10

1.5统计推断11

1.6计算机与统计分析12

总结13

关键术语13

练习14

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法19

实践中的统计：高露洁—棕榄公司19

2.1品质型数据汇总20

2.1.1频数分布20

2.1.2相对频数分布和百分数频数分布21

2.1.3条形图和饼形图21

练习22

2.2数量型数据汇总25

2.2.1频数分布25

2.2.2相对频数分布和百分数频数分布26

2.2.3打点图27

2.2.4直方图27

2.2.5累积分布28

2.2.6累积曲线29

练习29

2.3探索性数据分析：茎叶显示32

练习35

2.4交叉分组表和散点图36

2.4.1交叉分组表36

2.4.2辛普森悖论38

2.4.3散点图和趋势线39

练习40

总结44

关键术语44

重要公式45

补充练习45

案例2-1 Pelican商店51

案例2-2电影行业52

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法53

实践中的统计：Small Fry Design公司53

3.1位置的度量54

3.1.1平均数54

3.1.2中位数55

3.1.3众数56

3.1.4百分位数56

3.1.5四分位数57

练习58

3.2变异程度的度量60

3.2.1极差61

3.2.2四分位数间距61

3.2.3方差62

3.2.4标准差63

3.2.5标准差系数63

练习64

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测66

3.3.1分布形态66

3.3.2z-分数67

3.3.3切比雪夫定理67

3.3.4经验法则68

3.3.5异常值的检测68

练习69

3.4探索性数据分析71

3.4.1五数概括法71

3.4.2箱形图71

练习72

3.5两变量间关系的度量74

3.5.1协方差75

3.5.2协方差的解释76

3.5.3相关系数76

3.5.4样本相关系数的解释77

练习78

3.6加权平均数和使用分组数据80

3.6.1加权平均数80

3.6.2分组数据81

练习82

总结83

关键术语84

重要公式85

补充练习86

案例3-1 Pelican商店89

案例3-2电影行业90

案例3-3亚太地区的商学院90

第4章 概率92

实践中的统计：罗门哈斯公司92

4.1试验、计数法则和概率分配93

4.1.1计数法则、组合和排列94

4.1.2试验结果的概率分配96

4.1.3 KP＆L公司项目的概率97

练习98

4.2事件及其概率99

练习101

4.3概率的基本性质102

4.3.1事件的补102

4.3.2加法公式103

练习105

4.4条件概率106

4.4.1独立事件108

4.4.2乘法公式108

练习109

4.5贝叶斯定理111

表格法113

练习114

总结115

关键术语115

重要公式116

补充练习117

案例4-1 Hamilton县的法官们120

第5章 离散型概率分布122

实践中的统计：花旗银行122

5.1随机变量123

5.1.1离散型随机变量123

5.1.2连续型随机变量124

练习124

5.2离散型概率分布125

练习126

5.3数学期望和方差128

5.3.1数学期望128

5.3.2方差128

练习129

5.4二项概率分布131

5.4.1二项试验131

5.4.2马丁服装商店问题132

5.4.3二项概率表的使用135

5.4.4二项概率分布的数学期望和方差135

练习136

5.5泊松概率分布138

5.5.1一个时间段上的例子138

5.5.2一个与长度或距离间隔有关的例子140

练习140

5.6超几何概率分布141

练习142

总结143

关键术语144

重要公式144

补充练习145

第6章 连续型概率分布148

实践中的统计：宝洁公司148

6.1均匀概率分布149

作为概率度量的面积150

练习151

6.2正态概率分布152

6.2.1正态曲线152

6.2.2标准正态概率分布153

6.2.3计算任一正态概率分布的概率156

6.2.4 Grear轮胎公司问题156

练习157

6.3二项概率的正态近似159

练习160

6.4指数概率分布161

6.4.1计算指数分布的概率161

6.4.2泊松分布与指数分布的关系162

练习163

总结164

关键术语164

重要公式164

补充练习165

案例6-1 Specialty玩具公司167

第7章 抽样和抽样分布168

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司168

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题169

7.2简单随机抽样170

7.2.1自有限总体的抽样170

7.2.2自无限总体的抽样171

练习172

7.3点估计173

练习174

7.4抽样分布简介175

7.5 x的抽样分布177

7.5.1 x的数学期望177

7.5.2 x的标准差177

7.5.3 x的抽样分布的形态178

7.5.4 EAI问题中x的抽样分布179

7.5.5 x的抽样分布的实际值180

7.5.6 样本容量与x的抽样分布的关系180

练习181

7.6p的抽样分布183

7.6.1 p的数学期望183

7.6.2 p的标准差183

7.6.3 p的抽样分布的形式184

7.6.4 p的抽样分布的实际值185

练习185

7.7点估计的性质187

7.7.1无偏性187

7.7.2有效性187

7.7.3一致性188

7.8其他抽样方法188

7.8.1分层随机抽样188

7.8.2整群抽样189

7.8.3系统抽样189

7.8.4方便抽样189

7.8.5判断抽样190

总结190

关键术语190

重要公式191

补充练习191

第8章 区间估计193

实践中的统计：Food Lion193

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形194

8.1.1边际误差和区间估计194

8.1.2应用中的建议196

练习197

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形198

8.2.1边际误差和区间估计199

8.2.2应用中的建议201

8.2.3利用小样本201

8.2.4区间估计程序的小结202

练习203

8.3样本容量的确定205

练习206

8.4总体比率的区间估计207

样本容量的确定208

练习209

总结211

关键术语211

重要公式212

补充练习212

案例8-1 Young Professional杂志214

案例8-2 Gulf Real EstateProperties公司215

案例8-3 Metropolitan Research有限公司216

第9章 假设检验218

实践中的统计：John Morrell有限公司218

9.1原假设和备择假设的建立219

9.1.1检验研究中的假设219

9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验219

9.1.3决策中的假设检验220

9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结220

练习220

9.2第一类错误和第二类错误221

练习222

9.3总体均值的检验：σ已知223

9.3.1单侧检验223

9.3.2双侧检验227

9.3.3小结与应用中的建议228

9.3.4区间估计与假设检验的关系229

练习230

9.4总体均值：σ未知的情形233

9.4.1单侧检验233

9.4.2双侧检验234

9.4.3小结与应用中的建议235

练习235

9.5总体比率237

小结239

练习239

9.6假设检验及决策241

9.7计算第二类错误的概率241

练习243

9.8对总体均值进行假设检验时样本容量的确定245

练习247

总结247

关键术语248

重要公式248

补充练习248

案例9-1 Quality Associates有限公司251

案例9-2失业问题研究252

第10章 两总体均值和比例的统计推断253

实践中的统计：美国食品与药品管理局253

10.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知254

10.1.1 μ1-μ2的区间估计254

10.1.2 μ1-μ2的假设检验255

10.1.3实践建议256

练习257

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知258

10.2.1 μ1-μ2的区间估计258

10.2.2 μ1-μ2的假设检验259

10.2.3实践建议261

练习262

10.3两总体均值之差的推断：匹配样本264

练习266

10.4两总体比例之差的推断268

10.4.1 p1-p2的区间估计268

10.4.2关于p1-p2的假设检验269

练习270

总结272

关键术语272

重要公式273

补充练习274

案例10-1 Par公司276

第11章 关于总体方差的统计推断278

实践中的统计：美国会计总署278

11.1关于一个总体方差的统计推断279

11.1.1区间估计280

11.1.2假设检验282

练习284

11.2关于两个总体方差的统计推断285

练习289

总结290

重要公式290

补充练习290

案例11-1空军训练计划292

第12章 拟合优度检验和独立性检验293

实践中的统计：United Way293

12.1拟合优度检验：多项总体294

练习296

12.2独立性检验298

练习301

12.3拟合优度检验：泊松分布与正态分布303

12.3.1泊松分布303

12.3.2正态分布306

练习308

总结309

关键术语309

重要公式310

补充练习310

案例12-1两党议程变更312

第13章 实验设计与方差分析314

实践中的统计：Burke市场营销服务公司314

13.1实验设计和方差分析初步315

13.1.1数据收集316

13.1.2方差分析的假定317

13.1.3问题的一般提法317

13.2方差分析：k个总体均值相等性检验318

13.2.1总体方差的处理间估计319

13.2.2总体方差的处理内估计320

13.2.3方差估计量的比较：F检验320

13.2.4 ANOVA表322

13.2.5方差分析的计算结果323

13.2.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究323

练习325

13.3多重比较方法327

13.3.1 Fisher的LSD方法327

13.3.2第一类错误概率329

练习330

13.4随机化区组设计331

13.4.1空中交通管理员工作压力测试331

13.4.2 ANOVA方法333

13.4.3计算与结论333

练习334

13.5析因实验336

13.5.1 ANOVA方法337

13.5.2 计算与结论337

练习339

总结341

关键术语341

重要公式342

补充练习343

案例13-1 Wentworth医疗中心346

案例13-2工业产品推销员的回报347

第14章 简单线性回归349

实践中的统计：联合数据系统公司349

14.1简单线性回归模型350

14.1.1回归模型和回归方程350

14.1.2估计的回归方程351

14.2最小二乘法352

练习355

14.3判定系数359

相关系数361

练习362

14.4模型的假定363

14.5显著性检验364

14.5.1 σ2的估计365

14.5.2 t检验365

14.5.3 β1的置信区间367

14.5.4 F检验367

14.5.5关于显著性检验解释的几点注意368

练习369

14.6应用估计的回归方程进行估计和预测371

14.6.1点估计371

14.6.2区间估计371

14.6.3 y平均值的置信区间372

14.6.4 y的一个个别值的预测区间373

练习374

14.7计算机解法375

练习376

14.8残差分析：证实模型假定378

14.8.1关于x的残差图379

14.8.2关于y的残差图380

14.8.3标准化残差380

14.8.4正态概率图381

练习383

14.9残差分析：异常值和有影响的观测值384

14.9.1检测异常值384

14.9.2检测有影响的观测值385

练习387

总结388

关键术语389

重要公式389

补充练习390

案例14-1测量股市风险395

案例14-2美国交通部395

案例14-3校友捐赠396

案例14-4美国职业棒球联盟球队的价值397

第15章 多元回归398

实践中的统计：国际纸业公司398

15.1多元回归模型399

15.1.1回归模型和回归方程399

15.1.2估计的多元回归方程399

15.2最小二乘法400

15.2.1一个例子：巴特勒运输公司401

15.2.2关于回归系数解释的注释402

练习403

15.3多元判定系数406

练习407

15.4模型的假定409

15.5显著性检验409

15.5.1 F检验410

15.5.2 t检验411

15.5.3多重共线性412

练习413

15.6利用估计的回归方程进行估计和预测414

练习415

15.7定性自变量416

15.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司416

15.7.2解释参数418

15.7.3更复杂的定性变量419

练习420

15.8残差分析422

15.8.1检测异常值423

15.8.2学生化删除残差和异常值423

15.8.3有影响的观测值424

15.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值424

练习425

15.9 logistic回归427

15.9.1 logistic回归方程428

15.9.2估计logistic回归方程428

15.9.3显著性检验429

15.9.4管理上的应用430

15.9.5解释logistic回归方程430

15.9.6对数机会比（logit）432

变换432

练习433

总结435

关键术语435

重要公式436

补充练习437

案例15-1消费者调查股份有限公司442

案例15-2预测学生综合测验成绩443

案例15-3校友捐赠443

案例15-4预测全美橄榄球大联盟的获胜率445

第16章 回归分析：建立模型446

实践中的统计：Monsanto公司446

16.1一般线性模型447

16.1.1模拟曲线关系447

16.1.2交互作用449

16.1.3包含因变量的变换451

16.1.4内蕴线性的非线性模型453

练习454

16.2确定什么时候增加或者删除变量456

16.2.1一般情形458

16.2.2 p-值的应用459

练习459

16.3大型问题的分析461

16.4变量选择方法464

16.4.1逐步回归464

16.4.2前向选择465

16.4.3后向消元465

16.4.4最佳子集回归465

16.4.5做出最终的选择466

练习467

16.5实验设计的多元回归方法468

练习470

16.6自相关性和杜宾-瓦特森检验471

练习474

总结474

关键术语474

重要公式474

补充练习475

案例16-1职业高尔夫协会巡回赛的统计分析477

案例16-2汽车的油耗问题478

案例16-3预测高等院校的毕业率478

第17章 指数479

实践中的统计：美国劳工部，劳工统计局479

17.1价比480

17.2综合物价指数480

练习482

17.3根据价比计算综合物价指数483

练习484

17.4一些重要的价格指数484

17.4.1消费者价格指数484

17.4.2生产者价格指数485

17.4.3道琼斯股票平均价格指数485

17.5根据物价指数减缩数列485

练习487

17.6关于物价指数的其他问题487

17.6.1商品项目的选择487

17.6.2基期的选择488

17.6.3品质的改变488

17.7物量指数488

练习489

总结489

关键术语490

重要公式490

补充练习491

第18章 预测493

实践中的统计：内华达职业健康诊所493

18.1时间序列的成分494

18.1.1趋势成分495

18.1.2循环成分495

18.1.3季节成分496

18.1.4不规则成分496

18.2平滑法496

18.2.1移动平均法496

18.2.2加权移动平均法498

18.2.3指数平滑法498

练习501

18.3趋势推测法503

练习505

18.4趋势和季节成分506

18.4.1乘法模型507

18.4.2计算季节指数507

18.4.3消除季节影响的时间序列510

18.4.4利用消除季节影响的时间序列确定趋势510

18.4.5季节调整511

18.4.6根据月度资料建立模型512

18.4.7循环成分512

练习512

18.5回归分析513

18.6预测方法514

18.6.1德尔菲法515

18.6.2专家判断法515

18.6.3远景方案论述法515

18.6.4直观法515

总结515

关键术语516

重要公式516

补充练习517

案例18-1预测食品和饮料的销售额519

案例18-2预测损失的销售额520

第19章 非参数方法522

实践中的统计：West Shell Realtors公司522

19.1符号检验524

19.1.1小样本情形524

19.1.2大样本情形525

19.1.3中位数假设检验526

练习526

19.2威尔科克森符号秩检验528

练习529

19.3曼-惠特尼-威尔科克森检验531

19.3.1小样本情形531

19.3.2大样本情形533

练习535

19.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验536

练习538

19.5秩相关539

秩相关显著性检验540

练习541

总结542

关键术语543

重要公式543

补充练习543

第20章 质量管理的统计方法546

实践中的统计：美国道氏化学公司546

20.1基本原理和框架547

20.1.1马可姆·波里奇国家质量奖548

20.1.2 ISO 9000548

20.1.3 6σ548

20.2统计过程管理550

20.2.1控制图550

20.2.2 x控制图：过程的均值和标准差已知551

20.2.3 x控制图：过程的均值和标准差未知553

20.2.4 R控制图555

20.2.5 p控制图556

20.2.6 np控制图557

20.2.7控制图的解释558

练习558

20.3抽样检验559

20.3.1 KALI有限公司：抽样检验的实例560

20.3.2接收概率的计算561

20.3.3抽样检验方案的选择563

20.3.4多次抽样方案564

练习565

总结565

关键术语566

重要公式566

补充练习567

第21章 决策分析569

实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司569

21.1问题简介570

21.1.1支付表570

21.1.2决策树571

21.2概率决策571

21.2.1期望值法572

21.2.2完备信息的期望值573

练习574

21.3样本信息下的决策分析576

21.3.1决策树577

21.3.2决策策略578

21.3.3样本信息的期望值579

练习580

21.4应用贝叶斯定理计算分枝概率582

练习584

总结585

关键术语586

重要公式586

案例21-1诉讼辩护策略587