第1章描述统计 1
1.1描述统计导论 1
1.2中心位置的测度 3
1.3离散度的测度 20
1.4相关性的测度 31
1.5两个比例差异程度的测度 40
第2章计数问题 48
2.1排列与组合 48
2.2波动理论 60
第3章概率论基础 64
3.1概率计算的基本原理 64
3.2选择效应 81
3.3贝叶斯定理 83
3.4甄别机制和诊断检验 89
3.5蒙特卡洛方法 96
3.6概率基础 102
第4章一些概率分布 106
4.1概率分布简介 106
4.2二项分布 110
4.3正态分布和中心极限定理 121
4.4统计假设检验 128
4.5超几何分布 132
4.6正态性检验 144
4.7泊松分布 152
4.8几何分布和指数分布 159
第5章两个比例的统计推断 165
5.1两个比例相等的Fisher精确检验 165
5.2两个比例相等的卡方检验和z分数检验 169
5.3比例的置信区间 178
5.4假设检验中的统计功效 196
5.5法律上的显著性和统计显著性 203
5.6极大似然估计 207
第6章多重比例的比较 216
6.1用x2统计量检验拟合优度 216
6.2邦弗朗尼不等式和多重比较 229
6.3关联度的测度方法：φ2统计量和τΒ统计量 234
第7章均值比较 241
7.1学生氏t检验：假设检验和置信区间 241
7.2方差分析的多重比较 251
第8章对独立层的数据合并 258
8.1合并数据的M-H检验与Fisher检验 258
8.2整合分析 271
第9章抽样问题 278
9.1随机抽样理论 278
9.2捕获再捕获 300
第10章流行病统计学 306
10.1导论 306
10.2特异危险度 308
10.3流行病统计学的主要起因 316
第11章生存分析 345
11.1死亡密度函数、生存函数和危险率函数 345
11.2比例危险模型 353
11.3量化风险评估 361
第12章非参数方法 370
12.1符号检验 370
12.2威尔科克森符号秩检验 373
12.3威尔科克森秩和检验 375
12.4斯皮尔曼等级相关系数 381
第13章回归模型 383
13.1多元回归模型简介 383
13.2回归方程系数的估计和解释 391
13.3回归方程的不确定性测度 401
13.4回归系数的统计显著性 407
13.5回归方程中的解释变量的选取 412
13.6阅读多元回归的计算机输出内容 419
13.7置信区间和预测区间 432
13.8回归模型的假设 438
13.9变量变换 444
第14章复杂回归模型 453
14.1时间序列 453
14.2交互模型 471
14.3就业歧视案中的备择模型 478
14.4局部加权回归 482
14.5雇佣回归模型中的无法识别偏差 485
14.6方程组 492
14.7Logit和probit回归 496
14.8泊松回归 512
14.9刀切法、交叉验证法、自助法 515
附录1案例的计算和注释 522
参考文献 601