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第一篇 描述性统计 1

费朗西斯·高尔顿 1

第1章 统计学 4

本章纲要 4

本章案例学习 美国人，这儿注视着你们 4

本章目的 6

1.1 什么是统计学 6

案例学习1.1 测量身体的不舒适性 6

案例学习1.2 说明一种生存的技巧 7

案例学习1.3 告诉我们“我们在想什么” 8

案例学习1.4 统计是讲究谋略的行当 9

案例学习1.5 描述我们在行车路上的罗曼史 9

1.2 基本术语导引 13

案例学习1.6 一起用餐：仍然十分重要 18

1.3 可测性和变异性 21

1.4 数据的收集 22

案例学习1.7 本周末仍是雨天! 24

案例学习1.8 我们受到同等地对待吗？ 24

1.5 概率和统计的比较 29

1.6 统计和技术 30

回到本章案例学习 32

回顾 32

本章练习 32

词汇表 35

本章实践测试 36

第Ⅰ部分：认识定义 36

第Ⅱ部分：应用概念 36

第Ⅲ部分：理解概念 37

第2章 单变量数据的描述性分析和展示 38

本章纲要 38

本章案例学习 描述上、下班交通情况并不简单 38

本章目的 39

数据的图像表示法 40

2.1 图、帕累托图和茎叶图 40

定性数据 40

定量数据 44

2.2 频数分布和直方图 57

案例学习2.1 年龄的话题 60

数值的描述性统计 76

2.3 集中趋势的度量 76

案例学习2.2 “平均”意味着不同的含意 81

2.4 离散的度量 87

2.5 频数分布的均值和标准差 98

2.6 位置的度量 109

2.7 解释和理解标准差 121

正态性的测试 122

2.8 统计蒙骗术 129

好的算法，坏的统计 129

不充分的信息 129

案例学习2.3 几乎已被描述了信息 129

被截断的垂直标尺 130

案例学习2.4 声称快速增长 130

非水平的水平轴 131

案例学习2.5 增长中的增量 131

可变的标尺 131

案例学习2.6 拉长的图 131

回到本章案例学习 132

回顾 133

本章练习 134

词汇表 149

本章实践测试 150

第Ⅰ部分：认识定义 150

第Ⅱ部分：应用概念 150

第Ⅲ部分：理解概念 152

第3章 二维数据的描述性分析和展示 154

本章纲要 154

本章案例学习 你是怎样花费你的时间的？ 154

本章目的 155

3.1 二维数据 155

两个定性变量 156

基于总的总和(整个样本)的百分率 157

基于行总和的百分率 158

基于列总和的百分率 159

一个定性变量和一个定量变量 161

两个定量变量 163

案例学习3.1 付薪假日 164

3.2 线性相关 174

理解线性相关系数 179

案例学习3.2 篮球赛中的得分和犯规 180

3.3 线性回归 185

作预报 192

案例学习3.3 35年的汽车价格和家庭收入 194

理解最佳拟合线 194

回到本章案例学习 200

回顾 200

本章练习 201

词汇表 207

本章实践测试 208

第Ⅰ部分：认识定义 208

第Ⅱ部分：应用概念 208

第Ⅲ部分：理解概念 210

用你自己的数据工作 211

A 单变量数据 211

B 二维数据 211

第二篇 概率 215

卡尔·皮尔逊 215

第4章 概率 216

本章纲要 216

本章案例学习 彩票是大行当 216

本章目的 217

概率的概念 218

4.1 概率的本质 218

4.2 事件的概率 221

4.3 简单样本空间 228

4.4 概率的法则 234

可能性比 236

案例学习4.1 试图打破可能性比 237

计算复合事件的概率 240

4.5 互斥事件和加法法则 241

互斥事件 241

加法法则 243

4.6 独立性，乘法法则和条件概率 248

独立性和条件概率 248

乘法法则 251

案例学习4.2 纽约“选10”彩票 254

4.7 联合的概率法则 259

案例学习4.3 你读到什么？有什么印象？ 266

回到本章案例学习 270

回顾 270

本章练习 270

词汇表 278

本章实践测试 279

第Ⅰ部分：认识定义 279

第Ⅱ部分：应用概念 280

第Ⅲ部分：理解概念 281

第5章 概率分布(离散变量) 282

本章纲要 282

本章案例学习 家庭价值和家庭聚会 282

本章目的 283

5.1 随机变量 283

5.2 离散随机变量的概率分布 286

案例学习5.1 谁需要救护车？ 290

5.3 离散概率分布的均值与方差 295

5.4 二项概率分布 300

5.5 二项分布的均值与标准差 315

回到本章案例学习 321

回顾 322

本章练习 322

词汇表 327

本章实践测试 327

第Ⅰ部分：认识定义 327

第Ⅱ部分：应用概念 328

第Ⅲ部分：理解概念 328

第6章 正态概率分布 330

本章纲要 330

本章案例学习 智力的测量 330

本章目的 331

6.1 正态概率分布 331

6.2 标准正态分布 332

6.3 正态分布的应用 339

案例学习6.1 一种预测不合格费用的工具 342

6.4 记号 355

6.5 二项分布的正态近似 360

回到本章案例学习 367

回顾 367

本章练习 367

词汇表 372

本章实践测试 373

第Ⅰ部分：认识定义 373

第Ⅱ部分：应用概念 373

第Ⅲ部分：理解概念 374

第7章 样本的变异性 375

本章纲要 375

本章案例学习 盖洛普态度 375

本章目的 376

7.1 抽样分布 377

案例学习7.1 飞机的平均年龄 381

7.2 中心极限定理 384

7.3 中心极限定理的应用 392

回到本章案例学习 399

回顾 399

本章练习 400

词汇表 406

本章实践测试 406

第Ⅰ部分：认识定义 406

第Ⅱ部分：应用概念 406

第Ⅲ部分：理解概念 407

用你自己的数据工作 408

A 总体 408

B 理论上的抽样分布 408

C 实验上的抽样分布 408

第三篇 推断统计 411

威廉·戈赛特 411

第8章 统计推断导论 412

本章纲要 412

本章案例学习 节日消费 412

本章目的 413

8.1 估计的本质 414

案例学习8.1 盖洛普报告：抽样容许限 417

8.2 均值μ的估计(δ已知) 418

案例学习8.2 洛矶山雪带来很少的水 423

样本大小 427

8.3 假设检验的本质 431

案例学习8.3 教学方法的评估 434

8.4 均值μ的假设检验(б已知)：概率-值方法 439

8.5 均值μ的假设检验(б已知)：古典方法 457

回到本章案例学习 475

回顾 475

本章练习 476

词汇表 483

本章实践测试 485

第Ⅰ部分：认识定义 485

第Ⅱ部分：应用概念 485

第Ⅲ部分：理解概念 486

第9章 涉及一个总体的推断 488

本章纲要 488

本章案例学习 自力更生 488

本章目的 489

9.1 关于均值μ的推断(б未知) 489

置信区间方法 495

假设-检验方法 497

案例学习9.1 与刚在学步的孩子讲话时母亲使用的人称代词 504

9.2 关于成功的二项概率的推断 511

置信区间方法 513

假设-检验方法 517

案例学习9.2 在狂热民意测验背后的方法 523

9.3 关于方差和标准差的推断 532

假设-检验方法 535

回到本章案例学习 545

回顾 547

本章练习 547

词汇表 552

本章实践测试 553

第Ⅰ部分：认识定义 553

第Ⅱ部分：应用概念 553

第Ⅲ部分：理解概念 554

第10章 涉及两个总体的推断 556

本章纲要 556

本章案例学习 谁了解美国国旗？ 556

本章目的 557

10.1 独立和相依样本 558

案例学习10.1 探测双胞胎的特质 559

10.2 使用两组相依样本做关于均值差的推断 561

置信区间方法 563

假设-检验方法 565

10.3 使用两组独立样本做关于均值之间差的推断 577

置信区间方法 578

假设-检验方法 580

案例学习10.2 一项教职员评价系统的经验研究：业务技能的方方面面 587

10.4 使用两组独立样本做关于比例之间差的推断 597

置信区间方法 598

假设-检验方法 600

案例学习10.3 吸烟者需要在恢复室呆更长时间 604

10.5 使用两组独立样本做关于方差比的推断 608

案例学习10.4 警察专科院校申请人的个性特征 615

回到本章案例学习 619

回顾 619

本章练习 620

词汇表 627

本章实践测试 628

第Ⅰ部分：认识定义 628

第Ⅱ部分：应用概念 629

第Ⅲ部分：理解概念 630

用你自己的数据工作 631

A 高速装罐操作 632

B 你自己的研究 632

第四篇 推断统计学(续) 635

罗纳德·A·菲舍 635

第11章 卡方的应用 636

本章纲要 636

本章案例学习 在品尝很辣的味道之后清凉你的嘴 636

本章目的 637

11.1 卡方统计量 637

11.2 关于多项试验的推断 639

案例学习11.1 为什么我们重新安排家具 647

案例学习11.2 为什么人们成为志愿者 647

11.3 关于列联表的推断 653

独立性检验 653

齐性的检验 658

案例学习11.3 西方人烤他们的马铃薯 661

案例学习11.4 为什么我们不锻炼 662

回到本章案例学习 668

回顾 669

本章练习 669

词汇表 676

本章实践测试 676

第Ⅰ部分：认识定义 676

第Ⅱ部分：应用概念 677

第Ⅲ部分：理解概念 678

第12章 方差分析 679

本章纲要 679

本章案例学习 花在看报上的时间 679

本章目的 680

12.1 方差分析方法导引 681

12.2 在ANOVA背后的逻辑 686

12.3 单因素ANOVA的应用 689

案例学习12.1 中学家庭作业时间 690

案例学习12.2 一次性捐款 691

回到本章案例学习 704

回顾 704

本章练习 705

词汇表 713

本章实践测试 714

第Ⅰ部分：认识定义 714

第Ⅱ部分：应用概念 714

第Ⅲ部分：理解概念 715

第13章 线性相关和回归分析 717

本章纲要 717

本章案例学习 画体重磅图 717

本章目的 719

13.1 线性相关分析 719

13.2 关于线性相关系数的推断 727

置信区间方法 727

假设-检验方法 729

案例学习13.1 对新鲜组织和冷冻组织试剂用成像细胞测定DNA的数量 731

13.3 线性回归分析 738

13.4 关于回归线斜率的推断 745

置信区间方法 746

假设-检验方法 747

案例学习13.2 用严重性加权复查犯罪指数 747

13.5 回归的置信区间估计 758

13.6 理解相关和回归之间的关系 768

案例学习13.3 为提高利润旅馆业裁员 769

回到本章案例学习 770

回顾 770

本章练习 771

词汇表 779

本章实践测试 779

第Ⅰ部分：认识定义 779

第Ⅱ部分：应用概念 780

第Ⅲ部分：理解概念 781

第14章 非参数统计初步 782

本章纲要 782

本章案例学习 在工作场所的男士和女士 782

本章目的 783

14.1 非参数统计 783

14.2 比较统计检验法 784

14.3 符号检验法 785

单样本置信区间方法 785

单样本假设检验方法 786

两样本假设检验方法 789

正态近似 792

14.4 曼-惠特尼U检验法 799

假设-检验方法 799

正态近似 803

案例学习14.1 跑步的人与不跑步的人的健康观念和实践活动 807

14.5 游程检验法 810

正态近似 814

14.6 秩相关 819

案例学习14.2 治疗(学)上的触诊对紧张性头痛的效果 826

回到本章案例学习 831

回顾 831

本章练习 831

词汇表 839

本章实践测试 840

第Ⅰ部分：认识定义 840

第Ⅱ部分：应用概念 840

第Ⅲ部分：理解概念 841

用你自己的数据工作 842

A 佩吉(Peggy)汽车的车龄和价值 842

B 你自己调查 843

附录A 计数的基本原理 844

附录B 表 852

表1 随机数 852

表2 二项概率［？·px·qn-x］ 855

表3 标准正态分布的面积 859

表4 标准正态分布的临界值 860

表5 标准正态分布的p-值 861

表6 学生t-分布的临界值 862

表7 学生t-分布的概率-值 863

表8 X2(“卡方”)分布的临界值 864

表9a F分布的临界值(α=0.05) 865

表9b F分布的临界值(α-0.025) 867

表9c F分布的临界值(α=0.01) 869

表10 相关系数的置信带(1-α)=0.95 871

表11 当ρ=0时γ的临界值 872

表12 符号检验的临界值 873

表13 曼-惠特尼(Mann-Whitney)检验中U的临界值 874

表14 游程(V)的总数的临界值 875

表15 斯皮尔曼(Spearman)秩相关系数的临界值 876

练习选答 877

各章实践测试题答案 940

索引部分 949

计算机和计算器指令 949

本书公式集锦 950

符号汇总 956