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第1章 统计学绪论 1

1.1 引 言 1

1.2 什么是统计学 1

1.3 为什么要学习统计学 2

1.4 统计学的类型 3

1.5 变量的类型 5

1.6 测量的水平 6

1.7 数据的收集 9

1.8 统计与统计软件 11

软件的使用 12

练习 18

第2章 描述数据：频数分布与图形表示 19

2.1 引 言 19

2.2 构造频数分布 20

2.3 茎叶图 23

2.4 频数分布的图形表示 24

2.5 如何用统计图显示数据 29

软件的使用 39

练习 43

第3章 描述数据：如何用少量数字概括数据 46

3.1 引 言 46

3.2 集中趋势的数字度量 47

3.3 离散程度（变异性）的数字度量 51

3.4 分布形态的度量：偏度和峰度 58

3.5 相对位置的数字度量：标准得分和标准化 59

3.6 异常值检测 61

软件的使用 62

练习 66

第4章 机会的度量：概率和分布 69

4.1 引 言 69

4.2 什么是概率 70

4.3 得到概率的几种途径 71

4.4 概率的运算 73

4.5 随机变量和概率分布 76

4.6 离散随机变量的分布 80

4.7 连续随机变量的分布 84

4.8 累积分布函数 87

软件的使用 88

练习 96

第5章 统计推断：对总体参数的估计 99

5.1 引 言 99

5.2 抽样分布与中心极限定理 100

5.3 三种常用的抽样分布 110

5.4 点估计 113

5.5 区间估计 118

5.6 合适样本量的确定 134

软件的使用 136

练习 151

第6章 统计推断：假设检验 154

6.1 引 言 154

6.2 假设检验的基本概念 155

6.3 正态总体均值的假设检验 160

6.4 总体比例的假设检验 170

6.5 定性数据的假设检验 173

软件的使用 175

练习 178

第7章 方差分析 183

7.1 单因素方差分析 184

7.2 方差分析的原理 188

7.3 双因素方差分析 190

软件的使用 194

练习 196

第8章 一元回归分析 200

8.1 引 言 200

8.2 什么是相关分析 201

8.3 一元线性回归 206

软件的使用 218

练习 219

第9章 多元回归分析 223

9.1 基本模型与参数估计 223

9.2 多元线性回归实例 224

9.3 定性自变量 230

9.4 非线性回归 231

9.5 回归分析中可能存在的建模陷阱 238

软件的使用 243

练习 245

参考文献 251