现代基础统计学 12五国家重点出版物出版规划项目PDF电子书下载

第0章 什么是统计学 1

0.1 统计学的定义 2

0.2 统计学的几个基本概念 3

0.3 变量的类型 4

0.3.1 属性变量 4

0.3.2 数值型变量 5

0.4 基础统计学的主要内容 6

0.4.1 数据的收集与描述 6

0.4.2 统计推断 8

0.4.3 统计建模 10

0.5 统计软件 12

附录0.1：初识SPSS 13

练习与讨论 15

第1章 抽样调查 17

1.1 什么是抽样调查 18

1.2 问卷调查的主要方式 20

1.3 抽样方法 21

1.3.1 概率抽样 22

1.3.2 非概率抽样 26

练习与讨论 28

第2章 数据的图形化描述 30

2.1 属性变量的图表描述 33

2.1.1 条形图 33

2.1.2 主次图 34

2.1.3 饼图 36

2.2 数值型变量的图表描述 37

2.2.1 茎叶图 37

2.2.2 频数分布表与直方图 39

2.3 二维数据的图表描述 41

2.3.1 两个属性变量分布的展示 42

2.3.2 散点图 44

2.3.3 混合类数据的图示 46

2.4 与时间有关的数据展示 48

2.5 空间数据的展示 50

附录2.1 ：如何用SPSS对数据进行图表描述 53

练习与讨论 57

第3章 描述数据分布的数值特征 62

3.1 对数据中心位置的描述 63

3.1.1 均值 63

3.1.2 中位数 64

3.1.3 众数 66

3.1.4 截尾平均 66

3.2 对数据波动程度的度量 67

3.2.1 极差 68

3.2.2 方差和标准差 68

3.2.3 变异系数 70

3.3 百分位数和箱线图 70

3.3.1 百分位数 71

3.3.2 四分位数与箱线图 73

3.4 加权平均 76

附录3.1 ：如何用SPSS计算描述数据分布的数值特征 79

练习与讨论 81

第4章 随机事件与概率 85

4.1 随机事件与概率 86

4.1.1 如何计算随机事件的概率 88

4.1.2 随机事件的运算及其图示 89

4.2 条件概率与事件的独立 91

4.3 全概率公式与贝叶斯公式 93

4.4 随机变量 96

4.4.1 离散型随机变量 98

4.4.2 连续型随机变量 101

4.5 随机模拟 105

练习与讨论 109

第5章 几种重要的随机变量及其分布 112

5.1 二项分布 113

5.1.1 伯努利试验 113

5.1.2 二项分布 114

5.1.3 几何分布 118

5.2 泊松分布 120

5.3 正态分布 122

5.3.1 正态分布的定义 122

5.3.2 正态分布中的计算 125

5.3.3 正态性的验证 130

5.4 均匀分布 135

5.5 三个与正态分布相关的分布 136

5.5.1 卡方分布 136

5.5.2 t分布 138

5.5.3 F分布 140

附录5.1 ：如何用SPSS验证数据的分布 141

附录5.2 ：如何用EXCEL计算各分布中的概率 143

练习与讨论 145

第6章 样本的统计推断 148

6.1 统计推断 149

6.2 样本均值的分布 152

6.3 总体均值的估计 156

6.3.1 总体均值的估计（总体方差已知） 156

6.3.2 总体均值的估计（总体方差未知） 159

6.4 总体比例的估计 162

6.5 样本量的确定 164

附录6.1 ：如何用SPSS计算均值的置信区间 166

练习与讨论 167

第7章 总体均值的比较 170

7.1 什么是假设检验 171

7.2 假设检验中的几个重要概念 175

7.2.1 两类假设 176

7.2.2 假设检验中的两类错误 177

7.2.3 p值和假设检验的结论 180

7.2.4 假设检验与区间估计 182

7.3 总体方差未知时的假设检验（t检验） 183

7.4 两个总体均值的比较：双样本假设检验 185

7.4.1 总体方差已知时的双样本检验（Z检验） 186

7.4.2 总体方差的比较（方差齐次性检验） 188

7.4.3 总体方差未知时的双样本检验（t检验） 190

7.5 配对数据均值的比较 194

7.6 总体比例的比较（Z检验） 196

7.6.1 单总体比例的检验 196

7.6.2 两个总体比例的比较 197

7.7 多个总体均值的比较：方差分析 199

7.7.1 方差分析 200

7.7.2 多重比较 206

附录7.1 ：用SPSS比较总体均值 209

练习与讨论 213

第8章 相关与回归分析 218

8.1 线性相关与相关系数 219

8.2 一元线性回归 223

8.2.1 一元线性回归模型 224

8.2.2 模型参数的估计：最小二乘准则 225

8.2.3 对回归模型的评价 229

8.2.4 回归模型的诊断：残差分析 234

8.3 多元线性回归 237

8.3.1 多元线性回归模型 237

8.3.2 变量选择 246

8.4 其他类型的回归模型 250

8.4.1 可化为线性的回归模型 250

8.4.2 非线性最小二乘估计 253

附录8.1 ：用SPSS进行相关性和回归分析 256

练习与讨论 259

第9章 拟合优度检验与列联表分析 266

9.1 拟合优度检验 267

9.2 属性变量之间的关联性检验 271

附录9.1 ：用SPSS进行卡方检验 276

练习与讨论 279

第10章 不依赖于分布的统计推断 281

10.1 引言 282

10.2 符号检验 284

10.2.1 总体中位数的符号检验 284

10.2.2 匹配样本的符号检验 287

10.3 威尔科克森符号秩和检验 288

10.4 两个独立样本的秩和检验 291

10.4.1 威尔科克森秩和检验 292

10.4.2 曼-惠特尼U检验 295

10.5 比较多个总体的克鲁斯卡尔-沃利斯检验 296

10.6 斯皮尔曼秩相关系数 298

附录10.1 ：用SPSS进行非参数检验 300

练习与讨论 304

第11章 时间序列分析 308

11.1 时间序列及其构成成分 309

11.2 平稳时间序列的预测 315

11.2.1 移动平均法 315

11.2.2 加权移动平均法 317

11.2.3 指数平滑法 318

11.3 时间序列的趋势预测 321

11.4 复合型时间序列的分解预测 323

附录11.1 ：用EXCEL计算移动平均和指数平滑 328

练习与讨论 329

附录 332

附录一 正态分布表 332

附录二 卡方分布表 334

附录三 t分布表 336

附录四 F分布表 337

附录五 威尔科克森符号秩和检验临界值表 341

附录六 威尔科克森秩和检验临界值表 342

统计词汇中英文对照表 344

参考文献 351