第1章 如何进行数据收集 1
1.1 什么是商务统计？ 2
统计描述 2
图表 3
推断工具 4
估计 5
假设检验 5
1.2 数据收集工具 6
数据收集方法 6
试验 6
电话调研 7
邮件问卷及其他书面调研形式 9
直接观察和个人采访 10
其他数据收集方法 10
数据收集问题 11
1.3 总体样本及抽样技术 12
总体和样本 12
参数和统计量 13
抽样技术 13
非统计抽样 13
统计抽样 14
简单随机抽样 14
分层随机抽样 15
系统随机抽样 16
聚类抽样 17
1.4 数据类型及数据度量标准 18
定量和定性数据 18
时间序列数据和交叉数据 19
数据度量标准 19
名义数据 19
序列数据 20
区间数据 20
比率数据 21
结论和总结 23
第2章 图表——描述数据 25
2.1 频率分布和柱状图 26
频率分布 26
数据分类 29
数据分类步骤 30
柱状图 33
相对频率柱状图和累计频率图 35
联合频率分布 37
2.2 条形图，饼图，以及茎叶图 42
条形图 42
饼图 45
2.3 线图和散点图 47
线图 47
散点图 48
结论和总结 52
第3章 使用数值指标来描述数据 55
3.1 中心和位置的度量标准 56
参数和统计量 56
总体均值 56
样本均值 59
极端值对均值的影响 59
中位数 60
有偏分布和对称分布 60
模式 62
应用中心趋势度量标准 63
Excel的问题 64
其他的位置度量标准 65
加权均值 65
百分点 66
分位点 68
Excel的问题 68
盒图和须图 68
数据级别问题 70
3.2 变差的度量标准 73
范围 74
分位点交互范围 74
总体方差和标准差 76
样本方差和标准差 78
3.3 使用均值和标准差 82
变差系数 82
实证规则 83
切比雪夫理论 84
标准化数据 85
结论和总结 87
第4章 使用概率和概率分布 93
4.1 概率论基础 94
重要的概率术语 94
事件和样本空间 95
使用树图 96
互斥事件 97
独立和非独立事件 98
赋予概率的方法 99
古典概率测度 99
相对发生频率 100
主观概率测度 101
4.2 概率准则 103
测量概率 103
可能的值与总和 103
基本事件的加法规则 104
补充规则 105
两个事件的加法规则 105
互斥事件的加法规则 106
条件概率 107
树图 108
独立事件的条件概率 108
乘法规则 110
两个事件的乘法规则 110
独立事件的乘法规则 111
贝叶斯理论 112
4.3 概率分布导论 115
随机变量 115
用图表比较离散概率分布和连续概率分布 116
离散分布的均值和标准差 118
计算均值 118
计算标准差 118
两个离散随机变量 119
两个离散随机变量和的期望值 119
两个离散随机变量的协方差 120
两个离散随机变量的关联系数 121
结论和总结 122
第5章 离散概率分布和连续的概率分布 127
5.1 二项式概率分布 128
二项式分布 128
二项式分布的性质 129
联合 131
二项公式 131
使用二项式分布表 132
二项式分布的均值和标准差 133
二项式分布的均值 133
二项式分布的标准差 134
二项式分布的其他信息 136
5.2 其他离散式概率分布 137
泊松分布 137
泊松分布的性质 137
泊松分布表 138
泊松分布的均值和标准差 140
超几何分布 141
5.3 正态分布 144
正态分布 144
标准正态分布 145
使用正态分布表 147
近似正态分布曲线下的面积 151
5.4 其他连续概率分布 153
均匀分布 153
几何分布 154
结论和总结 157
第6章 抽样分布 161
6.1 抽样误差 162
计算抽样误差 162
样本大小对抽样误差的影响 165
6.2 均值抽样分布 167
模拟？的抽样分布 168
正态总体抽样 170
中心极限定理 174
6.3 局部抽样分布 180
局部问题 180
？的抽样分布 182
结论和总结 185
第7章 总体估计 189
7.1 总体均值的点估计和置信区间估计 190
点估计和置信区间 190
方差已知的总体均值置信区间估计 192
置信区间计算 193
置信水平对区间估计的影响 195
样本大小对区间估计的影响 197
方差未知的总体均值置信区间估计 198
学生t分布 198
大样本估计 202
7.2 确定总体均值估计的样本大小 204
方差已知情况下确定估计均值所需样本大小 205
方差未知情况下确定估计均值所需样本大小 206
7.3 局部样本的估计 207
总体的局部置信区间估计 208
确定估计局部所需样本大小 209
结论和总结 211
第8章 假设检验 215
8.1 均值的假设检验 216
公式化假设 216
零假设和备择假设 216
研究假设 217
统计错误类别 218
显著水平和关键值 219
均值和方差已知的大样本假设检验 220
计算关键值检验 220
决策规则和统计量检验 221
p值 223
假设检验的种类 224
双边检验的p值 225
方差未知的大样本均值假设检验 227
方差未知的小样本均值假设检验 227
大样本使用t分布进行检验 229
8.2 局部假设检验 232
总体单一局部的假设检验 232
8.3 第二类错误 235
计算Beta 236
控制Alpha和Beta 237
检验的力量 239
结论和总结 240
第9章 两组总体参数的估计和假设检验 245
9.1 两组总体的均值估计 246
已知两总体方差利用独立大样本估计两总体均值差 246
两总体方差未知利用独立大样本估计两总体均值差 248
两总体方差未知，利用独立小样本估计两总体均值差 248
如果两总体方差不等，会怎样？ 251
成对样本的区间估计 251
9.2 两组总体的均值差的估计 254
已知两总体方差利用独立大样本对两总体均值差做假设检验 255
利用p-值 256
两总体方差未知利用独立大样本对两总体均值差做假设检验 257
两总体方差未知利用独立小样本对两总体均值差做假设检验 257
如果两总体方差不等，会怎样？ 260
成对样本的区间估计 261
9.3 两组总体的局部估计和假设检验 264
估计两总体的局部的差 264
两总体的局部的假设检验 265
结论和总结 270
第10章 方差分析 275
10.1 单因子方差分析 276
单因子方差分析的逻辑 276
分割平方和 279
方差分析的假设 280
应用单因子方差分析 283
多重比较的Tukey-Kramer过程 287
10.2 随机完整模块的方差分析 293
随机完整模块的方差分析 293
模块化是必要的吗？ 296
10.3 两因子方差分析 301
两因子方差分析 301
交互解释 303
关于交互的警示 306
结论和总结 309
第11章 拟合度检验与列联表分析 313
11.1 拟合度检验导论 314
Chi-Square拟合度检验 314
11.2 列联表分析导论 320
2×2列联表 321
r×c列联表 323
Chi-Square检验的局限性 325
结论和总结 327
第12章 线形回归与相关分析 331
12.1 散点图和相关性 332
相关性与回归 333
相关系数 333
相关性的显著性检验 335
原因和效果的解释 338
12.2 一元线性回归分析 339
回归模型和假设条件 340
回归系数的意义 341
最小二乘回归的性质 344
回归分析的显著性检验 347
确定系数R2……355 347
斜率系数的显著性 349
12.3 应用线性回归分析 354
回归分析的描述 354
回归分析的预测 356
已知x，y的均值的置信区间 356
已知x，预测y的所属区间 357
残差分析 359
使用回归分析的常见问题 360
结论和总结 363
第13章 多元回归分析和模型建立 367
13.1 多元回归分析导论 368
建立模型的基本概念 371
规范模型 371
建立模型 372
诊断模型 372
计算回归方程 374
确定系数 376
模型显著吗？ 377
单个变量显著吗？ 378
回归模型的标准差太大？ 379
有多重共线性？ 381
回归系数的置信区间估计 383
13.2 使用定性的独立变量 386
对First City Appraisal模型的改进 388
13.3 非线性关系 390
分析交互作用 393
13.4 逐步回归 398
向前选择 398
标准的逐步选择 401
最优子集选择 402
13.5 确定模型的优劣 403
残差分析 403
检测线性假设 404
残差的方差是常数？ 406
残差独立？ 407
检测残差正态分布的假设 408
校正措施 410
结论和总结 411
第14章 时间序列数据的分析与预测 415
14.1 预测，时间序列数据和指数导论 416
一般的预测问题 416
时间序列的组成部分 417
趋势成分 419
季节 成分 420
循环成分 421
随机成分 421
指数简介 422
累计价格指数 423
加权累计价格指数 424
Paasche指数 424
Laspeyres指数 426
常用的指数 427
消费价格指数 427
生产价格指数 427
股票市场指数 428
应用指数紧缩时间序列 428
14.2 基于趋势的预测技术 430
建立基于趋势的预测模型 430
比较预测值和真实值 432
自相关 433
真实的预测 438
非线性趋势预测 439
一些警示 442
季节 调整 442
计算季节 指数 443
正态化指数的需求 446
去季节化 446
结论和总结 450