第1章 统计：不确定性的计算 1
1.1 什么是统计 1
1.2 为什么学习统计 2
1.3 术语的定义 3
1.4 描述统计 7
1.5 推断统计 8
1.6 研究的基础 9
1.7 研究目标 11
1.8 总结：统计分析的一个案例 18
本章小结 19
重要术语 19
第2章 基本概念 22
2.1 引言 22
2.2 统计符号及基本原理 23
2.3 运算优先法则 24
2.4 数据类型 27
2.5 数据的度量 28
2.6 连续和不连续度量 33
2.7 数据圆整 35
2.8 比率、频率、比例和百分比 36
2.9 总结 39
本章小结 40
重要术语 41
第3章 探索性数据分析，频数分布和百分位数 45
3.1 引言 45
3.2 探索性数据分析的目标 47
3.3 茎叶图 48
3.4 频数分布 51
3.5 百分位数和百分位数的序 54
3.6 箱线图 56
3.7 分布的形状 57
3.8 综合案例 59
本章小结 61
重要术语 61
第4章 度量集中趋势 66
4.1 引言 66
4.2 集中趋势的三个常用度量 67
4.3 众数 68
4.4 中位数 69
4.5 算术平均 71
4.6 均值的一些属性 73
4.7 加权平均 76
4.8 均值、中位数和众数之比较 77
4.9 Lake Wobegon效应：所有孩子都高于平均水平 78
4.10 总结 79
本章小结 81
重要术语 82
第5章 离散测度 87
5.1 引言 87
5.2 极差 89
5.3 内距 90
5.4 方差和标准差 91
5.5 在大数据集中计算s2和s 94
5.6 计算s2和s时应避免的错误 95
5.7 标准差的解释 96
5.8 分布的形状：偏度和峰度 97
5.9 总结 99
本章小结 101
重要术语 101
第6章 标准正态分布 104
6.1 引言 104
6.2 z值的概念 105
6.3 标准正态分布 107
6.4 比较检验 108
6.5 曲线下的面积 109
6.6 示例 110
6.7 使用s估计误差和精确度 114
6.8 变换到T值 115
6.9 总结 116
本章小结 118
重要术语 118
第7章 图形和表格 121
7.1 引言 121
7.2 图形的特点 123
7.3 条形图 124
7.4 点图 126
7.5 直方图 127
7.6 茎叶图 128
7.7 箱线图 129
7.8 线图 130
7.9 表格 134
7.10 总结 135
本章小结 137
重要术语 138
第8章 相关性 144
8.1 引言 144
8.2 相关性的概念 147
8.3 其他相关系数 148
8.4 计算Pearson乘积矩相关系数 149
8.5 Pearson乘积矩相关系数：概念的由来 157
8.6 解释相关系数 158
8.7 需要注意的几点 160
8.8 相关性是可靠性的一种度量 164
8.9 相关性矩阵 165
8.10 定序尺度变量与rs 166
8.11 总结 168
本章小结 170
重要术语 170
第9章 回归与预测 177
9.1 引言 177
9.2 线性回归 180
9.3 回归直线的拟合 184
9.4 残差和标准误差 190
9.5 被解释和未被解释的变差 194
9.6 决定系数和非决定系数 196
9.7 回归分析与因果关系 198
9.8 回归分析与实验设计的结合 199
本章小结 201
重要术语 203
第10章 概率：统计推断的基础 208
10.1 引言 208
10.2 计算概率的方法 209
10.3 经验概率基础 211
10.4 概率计算规则 214
10.5 例子 215
10.6 条件概率 217
10.7 离散序列的概率：二项分布 219
10.8 连续变量的概率：正态分布 223
本章小结 226
重要术语 226
第11章 统计推断入门 234
11.1 引言 234
11.2 推断过程 237
11.3 抽样分布 238
11.4 抽样分布的应用 244
11.5 均值的标准误和置信区间 246
11.6 单尾和双尾概率 248
11.7 假设检验 250
11.8 假设的间接证明 251
11.9 拒绝零假设 253
11.10 两类错误 254
本章小结 257
重要术语 258
第12章 统计推断：单样本 261
12.1 引言 261
12.2 总体、样本方差和标准差 262
12.3 自由度 263
12.4 检验统计假设：单样本 264
12.5 假设检验：μ和σ已知 266
12.6 学生t统计量：μ和σ未知 268
12.7 Pearson相关系数r显著性检验 274
12.8 检验的势 277
12.9 效应量和势 282
12.10 总结 285
本章小结 288
重要术语 289
第13章 统计推断：两样本 293
13.1 引言 293
13.2 均值差的标准误 294
13.3 假设检验：独立组t值 296
13.4 解释t值 299
13.5 效应量和统计势 302
13.6 t值和它的假设 303
13.7 违背假设 305
13.8 方差齐次性 305
13.9 组内变异 308
13.10 相关组设计 309
13.11 相关组的t值 310
13.12 独立和非独立组t值 312
本章小结 313
重要术语 314
第14章 方差分析介绍 320
14.1 引言 320
14.2 方差分析的优点 321
14.3 广义线性模型 324
14.4 方差分析的假设 334
14.5 获取方差估计 335
14.6 例题 336
14.7 解释F值 340
14.8 均值的多重比较 342
14.9 总结 344
重要术语 347
第15章 双因素方差分析 354
15.1 引言 354
15.2 双因素方差分析的基本原理 355
15.3 双因素方差分析的优点 358
15.4 因子设计：因素，水平和实验单元 359
15.5 处理组合：主效应和交互效应 360
15.6 平方和的分解 367
15.7 一个具体操作案例 370
15.8 势的计算 375
15.9 其他双因素方差分析设计 377
15.10 总结：一个2×3的双因素方差分析 378
本章小结 385
重要术语 386
第16章 相关样本方差分析 391
16.1 引言 391
16.2 单因素相关组的方差分析 393
16.3 混合模型的方差分析 398
本章小结 405
重要术语 406
第17章 分类数据分析：χ2和二项式检验 409
17.1 引言 409
17.2 拟合优度检验 410
17.3 χ2独立性检验 413
17.4 χ2检验的进一步分析 416
17.5 Cohen's Kappa检验 418
17.6 二项式检验 420
17.7 总结 422
重要术语 423
第18章 统计推断：定序尺度变量 427
18.1 引言：定序尺度变量 427
18.2 独立组：Mann-Whitney U检验 428
18.3 相关样本检验 430
本章小结 433
重要术语 433
参考文献 437
部分练习答案 441