第1篇 描述统计 2
第1章 引言 2
1.1 定量分析与定性分析 2
1.1.1 定量分析 2
1.1.2 定性分析 3
1.1.3 定量分析与定性分析之比较 3
1.2 定量分析的步骤 4
1.3 描述统计与推断统计 6
1.4 变量 8
1.5 Excel在定量分析中的作用 8
1.5.1 Excel的简单历史 8
1.5.2 Excel与定量分析 9
1.6 本章小结 9
第2章 描述统计：数据整理及表示 10
2.1 数据的类型 10
2.2 定性数据：单变量 11
2.2.1 频度表 11
2.2.2 柱形图（直方图） 15
2.2.3 饼图 15
2.2.4 伯拉图 16
2.2.5 折线图和散点图 21
2.3 定性数据：双变量 22
2.3.1 交叉表 22
2.3.2 多重柱形图（簇状柱形图） 23
2.3.3 堆积柱形图 23
2.4 定量数据：间断变量 24
2.4.1 频度表 24
2.4.2 柱形图 25
2.4.3 饼图 26
2.5 定量数据：连续变量 28
2.5.1 频度表 28
2.5.2 柱形图 30
2.5.3 折线图 31
2.6 本章小结 32
第3章 描述统计：数据的统计度量 33
3.1 数据集中趋势的度量 33
3.1.1 均值 33
3.1.2 中位数 35
3.1.3 众数 36
3.1.4 平均数、中位数、众数之比较 39
3.2 数据分散度的度量 40
3.2.1 极差 40
3.2.2 平均绝对偏差 41
3.2.3 方差 41
3.2.4 标准差 43
3.2.5 相对分散度——变异系数 44
3.2.6 异众比率 45
3.3 百分位数 47
3.4 数据分布形态的度量：偏态与峰态 48
3.4.1 偏态及偏态系数 48
3.4.2 峰态及峰态系数 49
3.5 标准差的应用 51
3.5.1 标准化值 51
3.5.2 数据分布与标准差关系的经验法则 51
3.6 时间序列数据 53
3.7 Excel【描述统计】工具的应用 55
3.8 数据透视表 57
3.8.1 创建数据透视表 57
3.8.2 数据透视表中计算方法的改变 59
3.8.3 数据透视表中群组的建立及取消 60
3.8.4 数据透视图 63
3.8.5 【筛选器】：切片器与日程表 68
3.8.6 下查功能 71
3.8.7 将数据透视表做成不同形式的表格 71
3.9 本章小结 72
第4章 概率基础 73
4.1 基本概念 73
4.2 概率的设定法则 74
4.2.1 随机试验的种类 74
4.2.2 客观概率法则 75
4.2.3 主观判断概率法则（the subjective approach） 76
4.3 概率的运算法则 77
4.3.1 补集事件法则 77
4.3.2 加法法则 77
4.3.3 乘法法则 80
4.4 本章小结 82
第5章 离散型随机变量：二项分布及泊松分布 84
5.1 离散型随机变量 84
5.1.1 离散型与连续型随机变量 84
5.1.2 离散型随机变量的概率分布 84
5.1.3 离散型变量概率分布特点 86
5.1.4 离散型随机变量的期望值及方差 87
5.2 二项分布 88
5.2.1 二项分布的定义及条件 88
5.2.2 二项分布的均值与方差 89
5.2.3 二项分布的Excel计算 89
5.3 泊松分布 94
5.3.1 泊松分布的概念 94
5.3.2 泊松分布的应用及其Excel计算 95
5.3.3 二项分布与泊松分布的关系 98
5.4 本章小结 99
第6章 连续随机变量：正态分布 100
6.1 连续随机变量及其概率分布 100
6.1.1 连续随机变量 100
6.1.2 连续随机变量的概率分布 100
6.2 正态分布 101
6.2.1 正态分布的概念 101
6.2.2 正态分布曲线的Excel作法 103
6.2.3 标准正态分布及正态分布的标准化 105
6.2.4 标准正态分布概率表 106
6.2.5 正态分布的Excel计算和应用 109
6.3 指数分布 118
6.4 本章小结 122
第2篇 推断统计 124
第7章 抽样及抽样分布 124
7.1 抽样方法 124
7.1.1 简单随机抽样 125
7.1.2 系统抽样法 126
7.1.3 分层抽样法 127
7.1.4 分群抽样法 131
7.2 抽样分布 132
7.2.1 平均值的抽样分布：正态分布总体 132
7.2.2 平均值的抽样分布：非正态分布总体 132
7.2.3 抽样分布：有限总体且抽样无替代 133
7.3 抽样分布：应用 134
7.4 本章小结 140
第8章 估计 142
8.1 基本概念 142
8.2 学生t-分布 143
8.2.1 学生t-分布的概念 144
8.2.2 Excel中有关t-分布公式的应用 145
8.3 总体平均值置信区间的估计 150
8.3.1 总体平均值置信区间的估计（1）：总体为正态分布，总体标准差δ未知 150
8.3.2 总体平均值置信区间的估计（2）：总体为正态分布，总体标准差δ已知 154
8.3.3 总体平均值置信区间的估计（3）：总体分布未知 157
8.4 总体比例值p的置信区间估计 159
8.5 两总体均值差的置信区间 162
8.5.1 两总体均值差的置信区间估计（1）：成对样本 162
8.5.2 两总体均值差的置信区间估计（2）：独立样本 164
8.6 两总体比例差的置信区间估计 167
8.7 样本大小的选取 169
8.7.1 样本大小的选取（1）：总体均值 170
8.7.2 样本大小的选取（2）：总体均值差 171
8.7.3 样本大小的选取（3）：总体比例值p 172
8.7.4 样本大小的选取（4）：总体比例值p差 173
8.8 本章小结 175
第9章 假设检验（1）：单样本 178
9.1 基本概念 178
9.2 假设检验（1）：总体均值检验——总体标准差已知（Z检验） 181
9.2.1 平均值双边检验：δ已知 182
9.2.2 平均值单边检验：δ已知 183
9.3 P值 186
9.3.1 P值的概念 186
9.3.2 P值的计算 187
9.4 假设检验（2）：均值检验——总体标准差未知（t-检验） 191
9.4.1 均值检验：右侧单边，总体δ未知 192
9.4.2 均值检验：左侧单边，总体δ未知 194
9.4.3 均值检验：双边，总体δ未知 195
9.5 假设检验：样本比率与总体比率 197
9.6 本章小结 198
第10章 假设检验（2）：二总体比较 200
10.1 成对双样本平均值的比较 201
10.2 独立双样本平均值的比较（1）：二总体方差相等 204
10.3 独立双样本平均值的比较（2）：二总体方差未知且不等 207
10.4 独立双样本平均值的比较（3）：Z检验 210
10.5 二总体比率的比较 213
10.6 二样本方差的比较 215
10.7 本章小结 218
第11章 方差分析 219
11.1 基本概念 219
11.1.1 完全随机化设计 220
11.1.2 区集随机化设计 221
11.2 单因子方差分析 221
11.3 随机区集实验 226
11.4 双因子方差分析 230
11.5 本章小结 235
第12章 卡方检验 236
12.1 卡方分布及检验的基本概念 236
12.1.1 卡方分布的概念 236
12.1.2 卡方检验的一般步骤 237
12.1.3 适合卡方检验的条件 238
12.2 适合度检验 239
12.2.1 适合度检验的一般步骤 239
12.2.2 适合度检验：二项分布 243
12.2.3 适合度检验：泊松分布 246
12.2.4 适合度检验：正态分布 248
12.3 同质性检验 251
12.4 独立性检验 254
12.5 总体方差的区间估计与假设检验 257
12.5.1 总体方差的区间估计 257
12.5.2 总体方差的假设检验 259
12.6 本章小结 261
第3篇 回归与预测 263
第13章 回归及相关分析 263
13.1 简单线性回归与最小二乘法准则 263
13.2 回归方程置信区间估计 269
13.2.1 估计标准误差 269
13.2.2 估计值y的置信区间估计 271
13.3 相关分析 275
13.3.1 相关系数 275
13.3.2 决定系数 275
13.3.3 相关系数与决定系数的比较 278
13.4 有关回归方程的假设检验及置信区间 278
13.4.1 相关系数的检验 278
13.4.2 斜率的检验 279
13.4.3 斜率的置信区间估计 279
13.5 方差分析：检验线性关系是否存在 279
13.6 增灵：一个有关回归分析的例子 280
13.7 本章小结 285
第14章 多元回归及相关分析 287
14.1 多元回归方程 287
14.2 多元回归的置信区间 289
14.2.1 对y平均值置信区间的估计 289
14.2.2 对单个y置信区间的估计 289
14.3 多元回归的相关分析 291
14.4 多元回归方程的显著性检验 292
14.4.1 回归方程显著性检验 292
14.4.2 偏回归系数显著性检验 293
14.4.3 偏回归系数的置信区间估计 293
14.5 本章小结 296
第15章 预测与时间序列数据 297
15.1 预测及其种类 297
15.1.1 预测的种类 297
15.1.2 预测的方法 298
15.1.3 预测的步骤 299
15.2 预测的准确性 299
15.2.1 平均绝对误差 299
15.2.2 平均绝对百分比误差 299
15.2.3 均方误差 300
15.2.4 均方根误差 300
15.3 时间序列数据 303
15.4 基于时间序列数据的预测 305
15.4.1 移动平均 305
15.4.2 指数平滑法 308
15.4.3 趋势 311
15.4.4 季节指数 313
15.5 本章小结 322
第4篇 建模、优化与风险分析 324
第16章 Excel模型 324
16.1 构建Excel模型的基本步骤 324
16.1.1 模型的设计 325
16.1.2 建模 326
16.1.3 模型检测 327
16.1.4 什么是好模型 331
16.2 基准情形分析 331
16.3 假设分析：模拟运算表 332
16.3.1 单元格命名 333
16.3.2 模拟运算表——单变量 335
16.3.3 模拟运算表——双变量 336
16.3.4 假设分析：方案管理器 338
16.4 平衡点分析：单变量求解 341
16.5 本章小结 345
第17章 最优方案：线性规划 346
17.1 最优方案：概念及一般步骤 346
17.1.1 优化模型的要素 346
17.1.2 最优化步骤 347
17.2 线性规划 348
17.2.1 优化问题的种类 348
17.2.2 线性关系的特点 348
17.2.3 单纯形法 349
17.2.4 线性规划的不同问题种类 349
17.3 分配模型 350
17.4 覆盖模型 359
17.4.1 采购问题 359
17.4.2 排班问题 362
17.5 配料模型 364
17.6 网络模型 366
17.6.1 简单运输计划 367
17.6.2 转运问题 370
17.6.3 转运问题：有损耗 374
17.7 二进制模型 376
17.7.1 工作分配问题（Assigment） 377
17.7.2 项目取舍问题 379
17.7.3 设施地点选择问题 381
17.8 本章小结 383
第18章 寻找最优方案：非线性模型及演化模型 385
18.1 非线性模型 385
18.2 演化模型 388
18.2.1 产量计划 389
18.2.2 成员分组 393
18.2.3 最短旅行路线 396
18.3 本章小结 398
第19章 风险分析及模拟 400
19.1 决策风险 400
19.2 风险分析的步骤 400
19.3 模拟：概念 401
19.4 Excel随机数函数及随机数的产生 402
19.4.1 RAND（）及RANDBETWEEN（a，b）基本用法 402
19.4.2 随机数发生器 405
19.5 模拟：销售量预测 407
19.6 模拟：订货量 408
19.7 本章小结 412