一、什么是统计学 1
1. 统计方法和统计学 1
2. 通过事物的外在数量表现考察事物的规律性 3
3. 由部分推断整体、总体和样本 6
4. 统计性推断和错误和误差 11
5. 学一点统计学 13
二、获取数据(Ⅰ)--抽样调查 16
1. 抽样调查的意义 16
2. 要注意的问题 18
3. 简单随机抽样、随机数表 20
4. 集团抽样 26
5. 分层抽样 28
6. 随机化的重要性再议 31
三、获取数据(Ⅱ)--试验的设计 35
1. 前言 35
2. 完全随机化设计 37
3. 随机区组设计 42
4. 平衡不完全随机区组设计 47
5. 拉丁方设计 51
6. 多因子试验 57
7. 拉丁方用于多因子试验 60
8. 正交拉丁方 62
9. 正交表 67
四、平均值与比率的精度 76
1. 平均值的代表性问题 76
2. 总体方差 79
3. 样本均值的方差 82
4. 方差的估计、样本方差 89
5. 均值之差的估计 93
附录 96
1. 方差的局限性 99
五、分布与区间估计 99
2. 分布的概念 101
3. 分布的列表形式 103
4. 直方图与密度函数 106
5. 标准正态分布 112
6. 正态分布均值的区间估计(方差已知) 118
7. t区间估计 125
8. 大样本情况 131
六、概率初步知识 135
1. 什么是概率 135
2. 事件 136
3. 古典概率 137
4. 频率与统计定义 145
5. 主观概率 151
6. 随机变量 152
7. 概率分布 155
8. 均值和方差 163
9. 均值的大数定律 167
七、假设检验 169
1. 原假设和对立假设 169
2. 拟合优度 173
3. 检验的水平 176
4. 两类错误 183
5. 卡·皮尔逊的χ2检验 186
6. 无关联性的检验 196
7. u检验 201
8. 一样本t检验 208
9. 与区间估计的关系 211
10. 两样本t检验 213
11. 非参数统计方法 215
八、相关与回归 218
1. 事物的联系 218
2. 相关系数 220
3. 相关系数的估计和检验 224
4. 偏相关和其它 228
5. “平均相关”的谬误 230
6. 回归与回归方程 232
7. 回归方程的估计(最小二乘法) 235
8. 残差、残差平方和与偏相关 238
9. 回归用于估计条件平均值 242
10、回归名称的由来 246
11. 几点注意事项 248
附录 251
1. 基本思想 255
九、方差分析法 255
2. 完全随机化设计 258
3. 随机区组设计 262
4. 对比试验 268
5. 拉丁方设计 270
6. 正交表设计 276
7. F检验 278
8. 估计问题和最优处理的选定 282
9. 交互效应 284
附录 289