统计学：从数据到结论PDF电子书下载

第一章 一些基本概念 1

1.1 统计是什么？ 1

1.2 现实中的随机性和规律性，概率和机会 2

1.3 变量和数据 3

1.4 变量之间的关系 4

1.4.1 定量变量间的关系 5

1.4.2 定性变量间的关系 7

1.4.3 定性和定量变量间的混和关系 8

1.5 统计、计算机与统计软件 8

1.6 小结 11

1.7 习题 11

第二章 数据的收集 13

2.1 数据是怎样得到的？ 13

2.2 个体、总体和样本 13

2.3 收集数据时的误差 15

2.4 抽样调查和一些常用的方法 16

2.5 计算机中常用的数据形式 18

2.6 小结 20

2.7 习题 22

第三章 数据的描述 23

3.1 如何用图来表示数据？ 23

3.1.1 定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图 23

3.1.2 定性变量的图表示：饼图和条形图 28

3.2 如何用少量数字来概括数据？ 32

3.2.1 数据的“位置” 33

3.2.2 数据的“尺度” 34

3.2.3 数据的标准得分 37

3.3 小结 38

3.3.1 本章软件使用说明 38

3.3.2 本章的概括和公式 40

3.4 习题 41

第四章 机会的度量：概率和分布 42

4.1 得到概率的几种途径 42

4.2 概率的运算 43

4.3 变量的分布 47

4.3.1 离散随机变量的分布 47

4.3.2 二项分布 47

4.3.3 多项分布 50

4.3.4 Poisson分布 50

4.3.5 超几何分布 51

4.3.6 连续随机变量的分布 52

4.3.7 正态分布 53

4.3.8 x2－分布 56

4.3.9 t－分布 57

4.3.10 F－分布 59

4.3.11 均匀分布 60

4.3.12 累积分布函数 60

4.4 抽样分布、中心极限定理 61

4.5 用小概率事件进行判断 64

4.6 小结 64

4.6.1 本章例题和软件使用说明 64

4.6.2 本章的概括和公式 68

4.7 习题 74

第五章 简单统计推断：总体参数的估计 76

5.1 用估计量估计总体参数 76

5.2 点估计 77

5.3 区间估计 78

5.3.1 一个正态总体均值μ的区间估计 79

5.3.2 两个正态总体均值之差μ1－μ2的区间估计 80

5.3.3 总体比例（Bernoulli试验成功概率）p的区间估计 82

5.3.4 总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差p1-p2的区间估计 83

5.4 关于置信区间的注意点 83

5.5 小结 84

5.5.1 使用软件解本章例题的说明 84

5.5.2 本章的概括和公式 88

5.6 习题 91

第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验 94

6.1 假设检验的过程和逻辑 94

6.2 对于正态总体均值的检验 98

6.2.1 根据一个样本对其总体均值大小进行检验 98

6.2.2 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验 101

6.2.3 成对样本的问题 103

6.3 对于比例的检验 104

6.3.1 对于总体比例的检验 104

6.3.2 对于连续变量比例的检验 106

6.4 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥 108

6.5 小结 110

6.5.1 使用软件解本章例题的说明 110

6.5.2 本章的概括和公式 115

6.6 习题 117

第七章 相关和回归分析 119

7.1 问题的提出 119

7.2 定量变量的相关 122

7.3 定量变量的线性回归分析 127

7.4 自变量中有定性变量的回归 132

7.5 Logistic回归 134

7.6 小结 137

7.6.1 使用软件解本章例题的说明 137

7.6.2 本章的概括和公式 140

7.7 习题 142

第八章 列联表、x2检验和对数线性模型 143

8.1 列联表数据 143

8.2 二维列联表的检验 144

8.3 高维列联表和（多项分布）对数线性模型 145

8.4 Poisson对数线性模型 149

8.5 小结 150

8.5.1 使用软件解本章例题的说明 150

8.5.2 本章的概括和公式 154

8.6 习题 156

第九章 方差分析 158

9.1 方差分析（只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量） 158

9.2 方差分析（考虑交互效应但不考虑协变量） 161

9.3 方差分析（考虑协变量） 163

9.4 小结 164

9.4.1 使用软件解本章例题的说明 164

9.4.2 本章的概括和公式 167

9.5 习题 169

第十章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析 171

10.1 主成分分析 171

10.2 因子分析 176

10.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项 179

10.4 小结 179

10.4.1 使用软件解本章例题的说明 179

10.4.2 本章的概括和公式 182

10.5 习题 184

第十一章 把对象分类：聚类分析 186

11.1 如何度量距离远近？ 186

11.2 事先要确定分多少类k－均值聚类 187

11.3 事先不用确定分多少类：分层聚类 188

11.4 处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类 190

11.5 聚类要注意的问题 191

11.6 小结 192

11.6.1 使用软件解本章例题的说明 192

11.6.2 本章的概括和公式 194

11.7 习题 195

第十二章 把对象归到已知的类中：判别分析 196

12.1 几种判别分析方法 196

12.2 判别分析要注意什么 205

12.3 小结 205

12.3.1 使用软件解本章例题的说明 205

12.3.2 本章的概括和公式 207

12.4 习题 209

第十三章 两组变量之间的相关：典型相关分析 210

13.1 两组变量的相关问题 210

13.2 典型相关分析 211

13.3 小结 215

13.3.1 使用软件解本章例题的说明 215

13.3.2 本章的概括和公式 216

13.4 习题 217

第十四章 行变量和列变量的关系：对应分析 219

14.1 对应分析方法 219

14.2 小结 222

14.2.1 使用软件解本章例题的说明 222

14.2.2 本章的概括和公式 223

14.3 习题 225

第十五章 随时间变化的对象：时间序列分析 227

15.1 时间序列的组成部分 227

15.2 指数平滑 228

15.3 Box-Jenkins方法：ARIMA模型 231

15.3.1 ARIMA模型介绍 231

15.3.2 ARMA模型的识别和估计 232

15.3.3 用ARIMA模型拟合例15.1 236

15.3.4 用ARIMA模型拟合带有独立变量的时间序列 239

15.4 小结 241

15.4.1 使用软件解本章例题的说明 241

15.4.2 本章的概括和公式 245

15.5 习题 248

第十六章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法 249

16.1 关于非参数检验的一些常识 249

16.2 单样本检验 251

16.2.1 关于单样本中位数（α－分位数）的符号检验 251

16.2.2 关于单样本位置的Wilcoxon符号秩检验 254

16.2.3 关于单样本的Kolmogorov-Smirnov检验 257

16.2.4 关于随机性的游程检验（runs test） 263

16.3 两独立样本检验 266

16.3.1 比较两独立总体中位数的非参数检验：Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验 266

16.3.2 关于两样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验 269

16.3.3 两样本Wald-Wolfowitz游程检验 271

16.4 关于多个独立样本的检验 272

16.4.1 Kruskal-Wallis关于多个样本的秩和检验 272

16.4.2 Jonckheere-Terpstra关于多个样本的秩检验 274

16.4.3 Brown-Mood中位数检验 276

16.5 多个相关样本的检验 278

16.5.1 Friedman秩和检验 278

16.5.2 Kendall协同系数检验 281

16.5.3 关于两值响应的Cochran检验 282

16.5.4 成对样本的中位数检验 285

16.6 列联表某一变量各水平比例的检验问题 287

16.7 小结 289

16.8 习题 289

第十七章 生存分析简介 292

17.1 对生命数据的简单描述：生命表 292

17.2 对简单生命表的改进：Kaplan-Meier方法 293

17.3 回归：Cox比例危险模型 296

17.4 小结 300

17.4.1 使用软件解本章例题的说明 300

17.4.2 本章的概括和公式 303

17.5 习题 305