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第1章 导论与描述统计 1

第2章 概率 42

第3章 随机变量 75

第4章 正态分布 128

第5章 抽样与抽样分布 155

第6章 置信区间 185

第7章 假设检验 215

第8章 两总体比较 252

第9章 方差分析 291

第10章 简单线性回归与相关 342

第11章 多元回归 401

第12章 时间序列、预测和指数 478

第13章 质量控制和改进 511

第14章 非参数方法和卡方检验 532

第15章 贝叶斯统计与决策分析 587

附录 631

附录A参考书目 631

附录B大部分奇数题答案 635

附录C统计表 646

第1章 导论与描述统计 1

1—1统计应用 1

1—2百分位数与四分位数 6

1—3集中趋势的测度 8

1—4离散程度的测度 12

1—5分组数据与直方图 18

1—6偏度与峰度 20

1—7均值与标准差的关系 21

1—8展示数据的方法 22

1—9探索性数据分析 28

1—10小结与术语回顾 34

案例1：纳斯达克的波动 41

第2章 概率 42

2—1统计应用 42

2—2基本定义：事件、样本空间和概率 44

2—3概率的性质 48

2—4条件概率 51

2—5独立事件 56

2—6组合的概念 60

2-7全概率定理和贝叶斯定理 62

2—8联合概率分布表 67

2—9计算机应用 68

2—10小结与术语回顾 70

案例2：申请工作 74

第3章 随机变量 75

3—1统计应用 75

3—2离散型随机变量的期望 86

3—3随机变量的和与线性组合 90

3—4伯努利随机变量 95

3—5二项随机变量 96

3—6负二项分布 101

3—7几何分布 102

3—8超几何分布 104

3—9泊松分布 106

3—10连续型随机变量 108

3—11均匀分布 111

3—12指数分布 112

3—13小结与术语回顾 115

案例 3

微型集成电路芯片合同 125

案例4：谷物食品公司促销 126

本章附录：一些标准分布的Excel公式 127

第4章 正态分布 128

4—1统计应用 128

4—2正态分布的性质 130

4—3模板 131

4—4标准正态分布 134

4—5正态随机变量的转换 139

4—6逆变换 144

4—7二项分布的正态逼近 148

4—8小结和术语回顾 150

案例5：可接受的钉子 153

案例6：多种货币决策 153

本章附录：正态分布的Excel函数 154

第5章 抽样与抽样分布 155

5—1统计应用 155

5—2估计总体参数的样本统计量 157

5—3抽样分布 162

5—4估计量及其性质 172

5-5自由度 175

5—6模板 180

5—7小结与术语回顾 181

案例7：钉子的抽样 184

第6章 置信区间 185

6—1统计应用 185

6—2总体标准差已知时总体均值的置信区间 186

6—3δ未知时μ的置信区间—t分布 193

6—4总体比例ρ的大样本置信区间 199

6—5总体方差的置信区间 202

6—6样本量的确定 205

6—7模板 207

6—8小结与术语回顾 210

案例8:总统民意测验 213

案例9:隐私问题 214

第7章 假设检验 215

7—1统计应用 215

7—2假设检验的概念 218

7—3计算ρ—值 223

7—4假设检验 229

7—5先验决策 243

7—6小结与术语回顾 250

案例10:累人的轮胎Ⅰ 251

第8章 两总体比较 252

8—1统计应用 252

8一2配对数据比较 253

8—3独立随机样本下两总体均值 259

之差的检验 259

8—4两总体比例之差的大样本检验 271

8—5F分布与两总体方差是否 275

相等的检验 275

8—6小结与术语回顾 283

案例11:累人的轮胎 286

本章附录：使用Excel检验两总体 288

均值之差 288

第9章 方差分析 291

9—1统计应用 291

9—2方差分析的假设检验 292

9—3方差分析的理论及计算 296

9—4方差分析表及例子 304

9—5进一步分析 310

9—6模型、因子及设计 316

9—7双因素方差分析 318

9—8区组化设计 330

9—9小结与术语回顾 334

案例12：统一的制服 336

案例13：检验收银台 337

本章附录：使用Excel进行方差分析 338

第10章 简单线性回归与相关 342

10—1统计应用 342

10—2简单线性回归模型 345

10—3估计：最小二乘法 347

10-4误差方差和回归估计的标准误 357

10—5相关 363

10—6回归关系的假设检验 366

10—7回归效果如何？ 370

10—8方差分析表与回归模型的F检验 374

10—9残差分析和对模型不足的检查 375

10—10应用回归模型进行预侧 384

10—11回归的Solver方法 386

10—12非独立随机变量的线性组合 390

10—13小结与术语回顾 394

案例14：卫生保健的资产回报 396

案例15：风险与回报 397

本章附录：LINEST函数 399

第11章 多元回归 401

11—1统计应用 401

11—2k个变量多元回归模型 403

11—3多元回归模型的F检验 407

11—4回归效果如何？ 410

11—5单个回归参数的显著性检验 413

11—6检验回归模型的有效性 424

11—7应用多元回归模型进行预侧 430

11-8定性自变量 433

11—9多项式回归 441

11—10非线性模型及转换 447

11—11多重共线性 456

11—12残差自相关与Durbin-Watson检验 462

11—13偏F检验及变量选择方法 465

11—14运用Solver实现多元回归 469

11—15小结与术语回顾 471

案例16：四个不同部门的资产回报 473

本章附录：多元回归的LINEST函数 475

第12章 时间序列、预侧和指数 478

12—1统计应用 478

12—2趋势分析 480

12—3季节性和循环波动 485

12—4比率移动平均法 488

12—5指数平滑法 496

12—6指数 501

12—7小结与术语回顾 508

案例17;汽车零件销售预测 509

第13章 质量控制和改进 511

13—1统计应用 511

13—2W.EdwardsDeming的指导 512

13—3统计学和质量 513

13—4χ图 519

13—5R图和s图 522

13—6p图 525

13—7c图 527

13—8χ图 529

13—9小结与术语回顾 529

案例18:Nashua公司的质量控制和改进 530

第14章 非参数方法和卡方检验 532

14—1统计应用 532

14—2符号检验 533

14—3游程检验—随机性的检验 537

14—4Mann-WhitneyU检验 542

14—5Wilcoxon符号秩检验 547

14—6Kruskal-Wallis检验—单因素ANOVA的非参数替代方法 552

14—7随机化区组设计的Friedman检验 558

14—8Spearman秩相关系数 562

14—9拟合优度的卡方检验 566

14—10列联表分析—独立性的卡方检验 572

14—11比例相等的卡方检验 578

14—12小结与术语回顾 581

案例19：北美的九个国家 584

第15章 贝叶斯统计与决策分析 587

15—1统计应用 587

15-2贝叶斯定理和离散概率模型 588

15-3贝叶斯定理和连续概率分布 595

15—4主观概率的评估 599

15—5决策分析：总论 600

15—6决策树 603

15—7应用贝叶斯定理处理附加信息 611

15—8效用 619

15—9信息的价值 622

15一10计算机应用 625

15一11小结与术语回顾 626

案例20:Pizzas‘R’Us 628

案例21：新药物的开发 629

附录 631

附录A参考书目 631

附录B大部分奇数题答案 635

附录C统计表 646