第1章 数据与统计 1
统计实例：《商业周刊》 1
1.1商务和经济学中的应用 3
会计 3
金融 3
营销 3
生产 3
经济 4
1.2数据 4
单位、变量和观测值 5
测量的尺度 5
定性数据和定量数据 6
横截面数据与时间序列数据 7
1.3数据来源 7
现有数据源 7
统计研究 9
数据收集误差 10
1.4描述统计 11
1.5统计推断 12
1.6电脑与统计分析 13
第2章 描述统计学：表格法与图形法 21
统计实例：高露洁-棕榄公司 21
2.1概括定性数据 22
频数分布 22
相对频数分布与百分比频数分布 23
条形图与饼图 24
2.2概括定量数据 28
频数分布 28
相对频数分布与百分比频数分布 30
点阵图 30
直方图 30
累积分布 32
折线图 32
2.3探索性数据分析：茎叶图 37
2.4交互表和散点图 42
交互表 42
辛普森悖论 44
散点图与趋势线 45
第3章 描述统计学：数量方法 71
统计实例：SmallFryDesign公司 71
31位置测量 73
均值 73
中位数 74
众数 75
百分位数 75
四分位数 76
32变异性的测量 81
全距 81
四分位距 81
方差 82
标准差 83
变异系数 84
3.3分布形状、相对位置的测量以及异常值的检测 87
分布形状 87
Ζ值 88
切比雪夫定理 89
经验法则 89
检测异常值 90
3.4探索性数据分析 93
五数概括 93
箱线图 94
3.5两个变量的相关关系测量 97
协方差 98
协方差的解释 99
相关系数 101
相关系数的解释 102
3.6加权平均数和分组数据的加权平均数 105
加权平均数 105
分组数据 106
第4章 概率论初步 125
统计实例：默顿国际公司 125
4.1试验、加法法则和分配概率 127
计数法则、组合与排列 127
分配概率 131
KP&L工程的概率 132
4.2事件及其概率 135
4.3概率的几种基本关系 139
对立事件 139
加法法则 140
4.4条件概率 144
独立事件 146
乘法法则 147
4.5贝叶斯定理 150
表格方法 153
第5章 离散型概率分布 163
统计实例：花旗银行 163
5.1随机变量 164
离散型随机变量 165
连续型随机变量 165
5.2离散型概率分布 167
5.3期望值与方差 171
期望值 171
方差 171
5.4二项概率分布 175
二项试验 175
马丁服装商店问题 177
二项概率表的使用 180
二项分布的期望值与方差 181
5.5泊松概率分布 184
时间间隔问题实例 185
长度或距离间隔问题实例 186
5.6超几何概率分布 188
第6章 连续型随机变量 197
统计实例：宝洁公司 197
6.1均匀概率分布 198
概率面积的测度 199
6.2正态概率分布 202
正态曲线 202
标准正态概率分布 204
任何正态分布概率的计算 208
格雷尔轮胎公司问题 209
6.3二项概率的正态逼近 213
6.4指数概率分布 216
指数分布概率的计算 216
泊松分布和指数分布之间的关系 217
第7章 抽样和抽样分布 226
统计实例：美德维实伟克公司 226
7.1电子联合公司的抽样问题 228
7.2简单随机抽样 229
有限总体抽样 229
无限总体抽样 230
7.3点估计 233
7.4抽样分布介绍 235
7.5χ的抽样分布 237
χ的期望值 237
χ的标准差 238
χ的抽样分布的形式 239
EAI问题中χ的抽样分布 240
χ的抽样分布的实际值 241
样本容量与χ的抽样分布之间的关系 242
76p的抽样分布 245
p的期望值 246
p的标准差 246
p的抽样分布的形式 247
p的抽样分布的实际值 247
7.7抽样方法 250
分层随机抽样 250
整群抽样 250
系统抽样 251
方便抽样 251
判断抽样 251
第8章 区间估计 257
统计实例：福德兰公司 257
8.1总体均值：σ已知 258
误差边际与区间估计 259
应用建议 261
8.2总体均值：σ未知 263
误差边际与区间估计 265
应用建议 266
使用小样本 267
区间估计的小结 268
8.3确定样本量 271
84总体比例 273
确定样本容量 274
第9章 假设检验 291
统计实例：约翰莫瑞尔公司 291
9.1建立原假设和备择假设 292
对研究性假设的检验 292
对陈述正确性的检验 293
在决策情况下的检验 293
原假设和备择假设类型的小结 294
9.2第一类错误和第二类错误 295
9.3总体均值：σ已知 297
单侧检验 297
双侧检验 301
小结与建议 304
区间估计和假设检验之间的关系 305
9.4总体均值：σ未知 309
单侧检验 309
双侧检验 311
小结与建议 312
9.5总体比例 315
第10章 均值的比较 330
统计实例：费森斯公司 330
10.1对两个总体均值之差的推断：σ1和σ已知 331
μ1—μ2的区间估计 332
μ1—μ2的假设检验 333
应用建议 335
10.2对两个总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 337
μ1—μ2的区间估计 337
μ1—μ2的假设检验 339
应用建议 341
10.3对两个总体均值之差的推断：匹配样本 345
10.4方差分析简介 350
方差分析的假设 351
概念性综述 351
10.5方差分析：检验k个总体均值是否相等 353
总体方差的处理间估计 354
总体方差的处理内估计 354
方差估计的比较：F检验 355
方差分析表 357
方差分析的计算机结果 358
第11章 比例的比较与独立性检验 377
统计实例：联合之路 377
11.1两个总体比例之差的推断 378
p1—p2的区间估计 378
关于p1—p2的假设检验 380
11.2多项总体比例的假设检验 384
11.3独立性检验 389
第12章 简单线性回归 405
统计实例：联合资料系统公司 405
12.1简单线性回归模型 407
回归模型和回归方程 407
估计的回归方程 408
12.2最小二乘法 409
12.3判定系数 419
相关系数 422
12.4模型假设 425
12.5显著性检验 426
σ2的估计 427
t检验 427
β1的置信区间 429
F检验 429
解释显著性检验时应注意的几个问题 431
12.6用估计的回归方程进行估计和预测 434
点估计 434
区间估计 434
y的均值的置信区间 435
单个y值的预测区间 436
12.7计算机解决方案 439
12.8残差分析：对模型假设的确认 443
关于χ的残差图 444
关于y的残差图 445
第13章 多元回归 463
统计实例：国际纸业 463
13.1多元回归模型 464
回归模型与回归方程 464
估计的多元回归方程 465
13.2最小二乘法 465
一个例子：巴特勒货运公司 466
解释系数时的注意事项 468
13.3多元判定系数 473
13.4模型假设 476
135显著性检验 477
F检验 477
t检验 479
多重共线性 480
13.6用估计的回归方程进行估计和预测 483
13.7定性自变量 485
一个例子：约翰逊过滤器公司 485
解释参数 487
更为复杂的定性变量 488
附录A 参考文献 504
附录B 表格 506
附录C 求和符号 528
附录D 部分练习题参考答案 530