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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 统计学在商务和经济中的应用 2

1.2 数据 3

1.3 数据来源 8

1.4 描述统计 11

1.5 统计推断 12

1.6 计算机与统计分析 13

1.7 数据挖掘 13

1.8 统计实践的道德准则 14

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法 20

实践中的统计 高露洁－棕榄公司 20

2.1 分类型数据汇总 21

2.2 数量型数据汇总 24

2.3 探索性数据分析：茎叶显示 30

2.4 交叉分组表和散点图 33

案例2-1 Pelican商店 42

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法 43

实践中的统计 Small Fry设计公司 43

3.1 位置的度量 44

3.2 变异程度的度量 49

3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 53

3.4 探索性数据分析 57

3.5 两变量间关系的度量 60

3.6 加权平均数和使用分组数据 65

案例3-1 Pelican商店 73

第4章 概率 74

实践中的统计 Oceanwide海产品公司 74

4.1 试验、计数法则和概率分配 75

4.2 事件及其概率 82

4.3 概率的基本性质 84

4.4 条件概率 87

4.5 贝叶斯定理 92

案例4-1 Hamilton县的法官 99

第5章 离散型概率分布 101

实践中的统计 花旗银行 101

5.1 随机变量 102

5.2 离散型概率分布 103

5.3 数学期望与方差 106

5.4 二项概率分布 108

5.5 泊松概率分布 114

5.6 超几何概率分布 117

第6章 连续型概率分布 123

实践中的统计 宝洁公司 123

6.1 均匀概率分布 124

6.2 正态概率分布 126

6.3 二项概率的正态近似 133

6.4 指数概率分布 134

案例6-1 Specialty玩具公司 138

第7章 抽样和抽样分布 140

实践中的统计 MeadWestvaco公司 140

7.1 EAI公司的抽样问题 141

7.2 抽样 142

7.3 点估计 146

7.4 抽样分布简介 148

7.5 ？的抽样分布 150

7.6 ？的抽样分布 156

7.7 点估计的性质 159

7.8 其他抽样方法 160

第8章 区间估计 166

实践中的统计 Food Lion 166

8.1 总体均值：σ已知情形 167

8.2 总体均值：σ未知情形 170

8.3 样本容量的确定 176

8.4 总体比率 178

案例8-1 Yong Professional杂志 184

第9章 假设检验 186

实践中的统计 John Morrell公司 186

9.1 原假设和备择假设的建立 187

9.2 第一类错误和第二类错误 189

9.3 总体均值：σ已知 191

9.4 总体均值：σ未知 200

9.5 总体比率 204

9.6 假设检验与决策 206

9.7 计算第二类错误的概率 207

9.8 确定总体均值假设检验的样本容量 210

案例9-1 Quality Associates有限公司 215

第10章 两总体均值和比例的推断 217

实践中的统计 美国食品与药物管理局 217

10.1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知 218

10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 222

10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本 227

10.4 两总体比例之差的推断 230

案例10-1 Par公司 236

第11章 关于总体方差的统计推断 238

实践中的统计 美国政府审计总署 238

11.1 一个总体方差的统计推断 239

11.2 两个总体方差的统计推断 245

案例11-1 空军训练计划 250

第12章 拟合优度检验和独立性检验 252

实践中的统计 联合劝募协会 252

12.1 拟合优度检验：多项总体 253

12.2 独立性检验 256

12.3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布 261

案例12-1 两党议程变更 269

第13章 实验设计与方差分析 270

实践中的统计 Burke市场营销服务公司 270

13.1 实验设计和方差分析简介 271

13.2 方差分析和完全随机化实验设计 275

13.3 多重比较方法 282

13.4 随机化区组设计 286

13.5 析因实验 291

案例13-1 Wentwortn医疗中心 299

第14章 简单线性回归 300

实践中的统计 联盟数据系统 300

14.1 简单线性回归模型 301

14.2 最小二乘法 303

14.3 判定系数 308

14.4 模型的假定 313

14.5 显著性检验 313

14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测 320

14.7 计算机解法 324

14.8 残差分析：证实模型假定 326

14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值 331

案例14-1 测量股票市场风险 340

第15章 多元回归 342

实践中的统计 dunnhumby 342

15.1 多元回归模型 343

15.2 最小二乘法 344

15.3 多元判定系数 348

15.4 模型的假定 350

15.5 显著性检验 351

15.6 应用估计的回归方程进行估计和预测 356

15.7 分类自变量 357

15.8 残差分析 362

15.9 logistic回归 367

案例15-1 消费者调查股份有限公司 379

第16章 回归分析：建立模型 380

实践中的统计 Monsanto公司 380

16.1 一般线性模型 381

16.2 确定什么时候增加或者删除变量 389

16.3 大型问题的分析 393

16.4 变量选择方法 395

16.5 实验设计的多元回归方法 400

16.6 自相关性和杜宾－瓦特森检验 403

案例16-1 职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析 407

第17章 指数 408

实践中的统计 美国劳工部，劳工统计局 408

17.1 价比 409

17.2 综合物价指数 409

17.3 根据价比计算综合物价指数 412

17.4 一些重要的价格指数 413

17.5 根据物价指数减缩一个数列 415

17.6 物价指数：其他注意事项 417

17.7 物量指数 418

第18章 时间序列分析及预测 422

实践中的统计 内华达州职业健康诊所 422

18.1 时间序列的模式 423

18.2 预测精度 428

18.3 移动平均法和指数平滑法 432

18.4 趋势推测法 439

18.5 季节性和趋势 448

18.6 时间序列分解法 454

案例18-1 预测食品和饮料的销售 465