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第1章 统计能为你做些什么？ 1

1.1统计无处不在 1

1.1.1每个人都离不开统计 1

1.1.2几乎所有的领域都要用统计 2

1.2统计研究什么？ 3

1.3统计能做什么和不能做什么？ 5

1.3.1统计帮助你分析数据 5

1.3.2统计不能解决你的所有问题 6

1.3.3统计的误用与滥用 7

1.4怎样获得数据？ 8

1.4.1变量与数据 8

1.4.2怎样得到一个样本？ 8

本章附录 9

习题 10

第2章 用图表和统计量看数据 12

2.1用图表描述数据 12

2.1.1用图表展示定性数据 12

2.1.2用图表展示定量数据 15

2.2用统计量描述数据 23

2.2.1用一个值概括一组数据 23

2.2.2找出数据彼此之间的差别 24

2.2.3数据分布的形状 28

本章附录 29

本章主要公式 32

习题 33

第3章 用概率分布描述随机变量 38

3.1度量事件发生的可能性 38

3.2随机变量的概率分布 39

3.2.1随机变量及其概括性度量 39

3.2.2离散型概率分布 41

3.2.3连续型概率分布 43

3.3由正态分布导出的几个重要分布 47

3.3.1 x 2分布 47

3.3.2 t分布 48

3.3.3 F分布 49

3.4样本统计量的抽样分布 50

3.4.1样本均值的抽样分布 50

3.4.2其他统计量的抽样分布 51

3.4.3统计量的标准误差 52

本章附录 52

本章主要公式 54

习题 55

第4章 用样本推断总体 57

4.1怎样进行推断？ 57

4.1.1用估计量估计总体参数 57

4.1.2用什么方法进行估计？ 58

4.1.3用什么样的估计量去估计？ 59

4.2估计总体参数 60

4.2.1总体均值的估计 60

4.2.2总体比例的估计 63

4.2.3总体方差的估计 64

4.3检验总体假设 64

4.3.1怎样提出假设？ 65

4.3.2依据什么作出决策？ 66

4.3.3总体均值的检验 70

4.3.4总体比例的检验 74

4.3.5总体方差的检验 75

本章附录 77

本章主要公式 79

习题 81

第5章 分类变量对数值变量的影响 87

5.1方差分析解决什么问题？ 87

5.1.1比较均值是否相同 87

5.1.2从误差分析入手 88

5.1.3在什么样的前提下分析？ 90

5.2考虑一个分类变量的影响 90

5.2.1只考虑一个因子 90

5.2.2关系有多强？ 91

5.3考虑两个分类变量的影响 92

5.3.1不考虑交互作用 92

5.3.2考虑交互作用 94

本章附录 94

本章主要公式 95

习题 96

第6章 利用变量间的关系进行预测 101

6.1变量之间有什么样的关系？ 101

6.1.1用散点图描述变量间的关系 101

6.1.2用相关系数度量关系强度 103

6.1.3在总体中也存在这样的关系吗？ 104

6.2建立变量之间的数学表达式 105

6.2.1涉及一个自变量的线性回归 105

6.2.2涉及多个自变量的线性回归 106

6.3拟合效果的度量和回归检验 108

6.3.1回归方程拟合得好吗？ 108

6.3.2因变量与自变量之间有线性关系吗？ 110

6.4所有自变量都有必要放进模型中吗？ 111

6.4.1自变量之间相关对模型有什么影响？ 111

6.4.2剔除不必要的自变量 112

6.4.3模型有多好？ 114

6.5用自变量预测因变量 115

6.6含有定性自变量的回归 115

本章附录 117

本章主要公式 118

习题 119

第7章 根据过去的模式预测未来 127

7.1时间序列的组成要素 127

7.2时间序列预测的程序 129

7.2.1确定时间序列的成分 130

7.2.2选择预测方法并进行评估 131

7.3平滑法预测 133

7.4趋势模型预测 135

7.4.1线性趋势预测 135

7.4.2非线性趋势预测 137

7.5多成分序列的预测 140

7.5.1多元线性回归预测 140

7.5.2 Winter指数平滑预测 142

7.5.3分解预测 143

本章附录 146

本章主要公式 147

习题 148

第8章 用少数变量代表多个变量 151

8.1主成分分析 151

8.1.1主成分分析的基本思想是什么？ 151

8.1.2如何选择主成分？ 154

8.1.3怎样解释主成分？ 155

8.2因子分析 157

8.2.1什么是因子分析？ 157

8.2.2怎样解释因子分析结果？ 158

8.2.3几点说明 160

本章附录 161

本章主要公式 162

习题 162

第9章 把对象分成不同的类别 165

9.1聚类分析 165

9.1.1按什么来聚类？ 166

9.1.2怎样度量距离远近？ 167

9.1.3分层聚类法 168

9.1.4 K - 均值聚类法 171

9.1.5几点说明 172

9.2判别分析 173

9.2.1判别分析有什么不同？ 173

9.2.2距离判别法 174

9.2.3 Fisher判别法 175

9.2.4逐步判别法 175

本章附录 179

本章主要公式 180

习题 182

第10章 不依赖于分布的检验 185

10.1关于非参数检验 185

10.1.1什么时候选择非参数检验？ 185

10.1.2预备知识 186

10.2单样本的非参数检验 188

10.2.1符号检验 188

10.2.2 Wilcoxon符号秩检验 190

10.3两样本的非参数检验 192

10.3.1两独立样本的Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验 192

10.3.2匹配样本的中位数检验 194

10.3.3 Spearman秩相关检验 196

习题 199

附录 各章习题答案 204

参考书目 245