第1章 导论 1
1.1 统计及其应用领域 2
1.2 统计数据的类型 4
1.3 统计中的几个基本概念 6
思考与练习 9
第2章 数据的搜集 11
2.1 数据的来源 12
2.2 调查方法 14
2.3 实验方法 23
2.4 数据的误差 27
思考与练习 33
第3章 数据的图表展示 34
3.1 数据的预处理 35
3.2 品质数据的整理与展示 41
3.3 数值型数据的整理与展示 49
3.4 合理使用图表 61
思考与练习 63
第4章 数据的概括性度量 67
4.1 集中趋势的度量 68
4.2 离散程度的度量 77
4.3 偏态与峰态的度量 85
思考与练习 89
第5章 概率与概率分布 92
5.1 随机事件及其概率 93
5.2 离散型随机变量及其分布 96
5.3 连续型随机变量的概率分布 108
思考与练习 114
第6章 统计量及其抽样分布 115
6.1 统计量 116
6.2 由正态分布导出的几个重要分布 117
6.3 样本均值的分布与中心极限定理 121
思考与练习 124
第7章 参数估计 126
7.1 参数估计的基本原理 127
7.2 一个总体参数的区间估计 132
7.3 两个总体参数的区间估计 138
7.4 样本量的确定 148
思考与练习 150
第8章 假设检验 155
8.1 假设检验的基本问题 156
8.2 一个总体参数的检验 163
8.3 两个总体参数的检验 170
8.4 检验问题的进一步说明 181
思考与练习 184
第9章 分类数据分析 187
9.1 分类数据与x2统计量 188
9.2 拟合优度检验 189
9.3 列联分析：独立性检验 191
9.4 列联表中的相关测量 195
9.5 列联分析中应注意的问题 199
思考与练习 202
第10章 方差分析 204
10.1 方差分析引论 205
10.2 单因素方差分析 210
10.3 双因素方差分析 220
思考与练习 229
第11章 一元线性回归 233
11.1 变量间关系的度量 234
11.2 一元线性回归 242
11.3 利用回归方程进行预测 255
11.4 残差分析 258
思考与练习 261
第12章 多元线性回归 265
12.1 多元线性回归模型 266
12.2 回归方程的拟合优度 269
12.3 显著性检验 271
12.4 多重共线性 274
12.5 利用回归方程进行预测 277
12.6 变量选择与逐步回归 278
思考与练习 282
第13章 时间序列分析和预测 286
13.1 时间序列及其分解 287
13.2 时间序列的描述性分析 289
13.3 时间序列预测的程序 293
13.4 平稳序列的预测 298
13.5 趋势型序列的预测 303
13.6 复合型序列的分解预测 309
思考与练习 314
第14章 指数 318
14.1 基本问题 319
14.2 总指数编制方法 321
14.3 指数体系 328
14.4 几种典型的指数 332
14.5 综合评价指数 338
思考与练习 340
附录一 术语表 344
附录二 用Excel生成概率分布表 351
参考文献 361