第1章 数据与统计资料 1
实践中的统计：商业周刊 2
1.1在商务和经济中的应用 3
1.1.1会计 3
1.1.2财务 3
1.1.3市场营销 4
1.1.4生产 4
1.1.5经济 4
1.2数据 5
1.2.1个体、变量和观测值 5
1.2.2测量尺度 6
1.2.3品质型数据和数量型数据 7
1.2.4截面数据和时间序列数据 7
1.3数据来源 8
1.3.1现有资料来源 8
1.3.2统计研究 9
1.3.3数据搜集误差 11
1.4描述统计 11
1.5统计推断 13
1.6计算机与统计分析 15
本章小结 15
关键术语 15
练习题 16
第2章 描述统计学：表格法和图形法 21
实践中的统计：高露洁-棕榄公司 22
2.1品质型数据汇总 23
2.1.1频数分布 23
2.1.2相对频数分布和百分数频数分布 24
2.1.3条形图和饼形图 24
2.2数量型数据汇总 28
2.2.1频数分布 28
2.2.2相对频数分布和百分数频数分布 30
2.2.3直方图 30
2.2.4累积分布 32
2.2.5累积曲线 32
2.3探索性数据分析：茎叶显示 36
2.4交叉分组表和散点图 40
2.4.1交叉分组表 41
2.4.2散点图和趋势线 42
本章小结 46
关键术语 49
重要公式 50
补充练习 50
案例Pelican商店 54
附录2A在表格和图形描述中使用Minitab 55
附录2B在表格和图形描述中使用Excel 57
第3章 描述统计学：数值方法 67
实践中的统计：Small Fry Design公司 68
3.1位置的度量 69
3.1.1平均数 69
3.1.2中位数 70
3.1.3众数 71
3.1.4百分位数 72
3.1.5四分位数 73
3.2变异程度的度量 77
3.2.1极差 77
3.2.2四分位数间距 78
3.2.3方差 78
3.2.4标准差 79
3.2.5标准差系数 80
3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 82
3.3.1分布形态 82
3.3.2 z-分数 83
3.3.3切比雪夫定理 84
3.3.4经验法则 85
3.3.5异常值的检测 86
3.4探索性数据分析 88
3.4.1五数概括法 88
3.4.2箱形图 89
3.5两变量间关系的度量 91
3.5.1协方差 92
3.5.2协方差的解释 93
3.5.3相关系数 96
3.5.4相关系数的解释 97
3.6加权平均数和使用分组数据 99
3.6.1加权平均数 100
3.6.2分组数据 101
本章小结 105
关键术语 105
重要公式 106
补充练习 108
案例3-1 Pelican商店 111
案例3-2国家健康护理协会 112
案例3-3亚太商学院 113
附录3A用Minitab计算描述统计量 115
附录3B用Excel计算描述统计量 117
第4章 概率 121
实践中的统计：莫顿国际公司 121
4.1试验、计数法则和概率分配 123
4.1.1计数法则、排列和组合 124
4.1.2试验结果的概率分配 128
4.1.3 KP&L公司项目的概率 130
4.2事件及其概率 133
4.3概率的基本关系 136
4.3.1事件的补 136
4.3.2加法公式 137
4.4条件概率 141
4.4.1独立事件 144
4.4.2乘法公式 145
4.5贝叶斯定理 148
本章小结 153
关键术语 153
重要公式 154
补充练习 155
案例Hamilton县的法官们 158
第5章 离散型概率分布 160
实践中的统计花旗银行 160
5.1随机变量 161
5.1.1离散型随机变量 162
5.1.2连续型随机变量 163
5.2离散型概率分布 164
5.3数学期望和方差 169
5.3.1数学期望 169
5.3.2方差 169
5.4二项概率分布 173
5.4.1贝努里试验 173
5.4.2马丁服装店问题 174
5.4.3二项概率表的使用 178
5.4.4二项概率分布的数学期望和方差 179
5.5泊松概率分布 181
5.5.1一个与时间间隔有关的例子 182
5.5.2一个与长度或距离间隔有关的例子 183
5.6超几何概率分布 184
本章小结 187
关键术语 188
重要公式 188
补充练习 190
附录5A用Minitab计算离散型概率分布 191
附录5B用Excel计算离散型概率分布 193
第6章连续型概率分布 194
实践中的统计：宝洁公司 195
6.1均匀概率分布 196
作为概率度量的面积 197
6.2正态概率分布 200
6.2.1正态曲线 200
6.2.2标准正态概率分布 202
6.2.3计算任一正态概率分布的概率 206
6.3二项概率的正态近似 208
6.4指数概率分布 211
6.4.1计算指数分布的概率 212
6.4.2泊松分布与指数分布的关系 213
本章小结 215
关键术语 215
重要公式 216
补充练习 216
案例Specialty玩具公司 218
附录6A用Minitab计算连续型概率分布 219
附录6B用Excel计算连续型概率分布 220
第7章 抽样和抽样分布 222
实践中的统计：MeadWestvaco有限公司 223
7.1 Electronics Associates公司的抽样问题 224
7.2简单随机抽样 225
7.2.1自有限总体的简单随机抽样 225
7.2.2自无限总体的简单随机抽样 226
7.3点估计 229
7.4抽样分布简介 231
7.5 x的抽样分布 234
7.5.1 x的数学期望 234
7.5.2 x的标准差 235
7.5.3 x抽样分布的形式 236
7.5.4 EAI问题中x的抽样分布 237
7.5.5 x抽样分布的实际值 238
7.5.6样本容量与的x抽样分布的关系 239
7.6 p的抽样分布 243
7.6.1 p的数学期望 243
7.6.2p的标准差 243
7.6.3p抽样分布的形式 244
7.6.4p抽样分布的实际值 245
7.7点估计的性质 247
7.7.1无偏性 248
7.7.2有效性 249
7.7.3一致性 250
本章小结 250
关键术语 250
重要公式 251
补充练习 252
附录7A用Minitab进行随机抽样 253
附录7B用Excel进行随机抽样 254
第8章 区间估计 255
实践中的统计：Food Lion 256
8.1总体均值的区间估计：σ已知情形 257
8.1.1边际误差和区间估计 257
8.1.2应用中的建议 260
8.2总体均值的区间估计：σ未知情形 262
8.2.1边际误差和区间估计 263
8.2.2应用中的建议 265
8.2.3利用小样本 265
8.2.4区间估计程序的小结 267
8.3样本容量的确定 269
8.4总体比率的区间估计 272
样本容量的确定 273
本章小结 276
关键术语 277
重要公式 277
补充练习 278
案例8-1 Bock投资服务公司 279
案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司 281
案例8-3 Metropolitan Reseach有限公司 282
附录8A用Minitab求区间估计 283
附录8B用Excel求区间估计 284
第9章 假设检验 288
实践中的统计：John Morrell有限公司 289
9.1原假设和备择假设的建立 290
9.1.1检验研究中的假设 290
9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验 290
9.1.3决策中的假设检验 291
9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结 291
9.2第一类错误和第二类错误 292
9.3总体均值的检验σ已知情形 295
9.3.1单侧检验 295
9.3.2双侧检验 301
9.3.3小结与应用中的建议 304
9.3.4区间估计与假设检验的关系 305
9.4总体均值的检验：σ未知情形 309
9.4.1单侧检验 310
9.4.2双侧检验 311
9.4.3小结与应用中的建议 312
9.5总体比率的检验 315
小结 318
9.6计算第二类错误的概率 320
本章小结 324
关键术语 325
重要公式 326
补充练习 326
案例9-1 Quality Associates有限公司 327
案例9-2失业问题研究 329
附录9A用Minitab进行假设检验 329
附录9B用Excel进行假设检验 331
第10章 关于总体方差的统计推断 336
实践中的统计：美国会计总署 337
10.1关于一个总体方差的统计推断 338
10.1.1区间估计 338
10.1.2假设检验 341
10.2关于两个总体方差的统计推断 345
本章小结 350
重要公式 350
补充练习 351
案例 空军训练计划 352
附录10A用Minitab计算总体方差 353
附录10B用Excel计算总体方差 354
第11章 两总体均值和比例的统计推断 356
实践中的统计：Fisons公司 357
11.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知 358
11.1.1 μ1-μ2的区间估计 358
11.1.2 μ1-μ2的假设检验 360
11.1.3应用中的建议 362
11.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 364
11.2.1 μ1-μ2的区间估计 364
11.2.2 μ1-μ2的假设检验 365
11.2.3应用中的建议 367
11.3两总体均值之差的推断：匹配样本 371
11.4两总体比例之差的推断 376
11.4.1 p1-p2的区间估计 377
11.4.2 p1-p2的假设检验 379
本章小结 382
关键术语 382
重要公式 382
补充练习 384
案例Par公司 385
附录11A用Minitab进行两个总体的推断 386
附录11B用Excel进行两个总体的推断 388
第12章 方差分析与实验设计 390
实践中的统计：Burke市场营销服务公司 391
12.1方差分析引论 391
12.1.1方差分析的假定 393
12.1.2问题的一般提法 393
12.2方差分析：k个总体均值相等性检验 395
12.2.1总体方差的处理间估计 396
12.2.2总体方差的处理内估计 397
12.2.3方差估计量的比较：F检验 398
12.2.4 ANOVA表 400
12.2.5方差分析的计算结果 400
12.3多重比较方法 404
Fisher的LSD方法 404
12.4实验设计初步 409
数据收集 409
12.5完全随机化设计 410
12.5.1总体方差的处理间估计 410
12.5.2总体方差的处理内估计 411
12.5.3方差估计量的比较：F检验 411
12.5.4 ANOVA表 411
12.5.5两两比较 412
12.6随机化区组设计 415
12.6.1空中交通管理员工作压力测试 415
12.6.2 ANOVA方法 417
12.6.3计算与结论 417
12.7析因实验 421
12.7.1 ANOVA方法 422
12.7.2计算与结论 423
本章小结 428
关键术语 428
重要公式 429
补充练习 432
案例12-1 Wentworth医疗中心 436
案例12-2工业产品推销员的回报 437
附录12A用Minitab进行方差分析和实验设计 438
附录12B用Excel进行方差分析和实验设计 439
第13章 简单线性回归 443
实践中的统计：联合数据系统公司 444
13.1简单线性回归模型 445
13.1.1回归模型和回归方程 445
13.1.2估计的回归方程 446
13.2最小二乘法 448
13.3判定系数 457
相关系数 460
13.4模型的假定 463
13.5显著性检验 465
13.5.1 σ2的估计 465
13.5.2 t检验 466
13.5.3β1的置信区间 467
13.5.4 F检验 468
13.5.5关于显著性检验解释的几点注意事项 470
13.6利用估计的回归方程进行估计和预测 473
13.6.1点估计 473
13.6.2区间估计 474
13.6.3 y平均值的置信区间 474
13.6.4 y的一个个别值的预测区间 476
13.7残差分析：证实模型假定 481
13.7.1关于x的残差图 482
13.7.2关y的残差图 483
13.7.3标准化残差 483
13.7.4正态概率图 486
13.8残差分析：异常值与有影响的观测值 490
13.8.1检测异常值 490
13.8.2检测有影响的观测值 491
本章小结 497
关键术语 497
重要公式 498
补充练习 500
案例13-1教育经费支出和学生成绩 504
案例13-2美国交通部 506
案例13-3校友捐赠 507
案例13-4美国职业棒球联盟球队的价值 509
附录13A最小二乘公式的推导 510
附录13B利用相关系数的显著性检验 511
附录13C用Minitab进行回归分析 512
附录13D用Excel进行回归分析 513
第14章 多元回归 516
实践中的统计：国际纸业公司 517
14.1多元回归模型 518
14.1.1回归模型和回归方程 518
14.1.2估计的多元回归方程 518
14.2最小二乘法 519
14.2.1一个例子：Butler运输公司 520
14.2.2关于回归系数解释的注释 522
14.3多元判定系数 526
14.4模型的假定 529
14.5显著性检验 530
14.5.1 F检验 531
14.5.2 t检验 534
14.5.3多重共线性 534
14.6利用估计的回归方程进行估计和预测 537
14.7定性自变量 539
14.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司 539
14.7.2解释参数 541
14.7.3更复杂的定性变量 543
14.8残差分析 546
14.8.1检测异常值 547
14.8.2学生化删除残差和异常值 548
14.8.3有影响的观测值 549
14.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值 549
14.9 Logistic回归 553
14.9.1 Logistic回归方程 554
14.9.2估计Logistic回归方程 555
14.9.3显著性检验 557
14.9.4管理上的应用 558
14.9.5解释Logistic回归方程 558
14.9.6对数机会比变换 561
本章小结 563
关键术语 564
重要公式 565
补充练习 567
案例14-1消费者调查股份有限公司 571
案例14-2全美橄榄球联盟四分卫等级排序 572
案例14-3预测学生综合测验成绩 574
案例14-4校友捐赠 575
附录14A用Minitab进行多元回归分析 575
附录14B用Excel进行多元回归分析 575
附录14C用Minitab进行Logistic回归 578
第15章 回归分析：建立模型 579
实践中的统计：Monsanto公司 580
15.1一般线性模型 581
15.1.1模拟曲线关系 581
15.1.2交互作用 585
15.1.3包含因变量的变换 587
15.1.4内蕴线性的非线性模型 591
15.2确定什么时候增加或者删除变量 596
15.2.1一般情形 597
15.2.2 p-值的应用 599
15.3大型问题的分析 602
15.4变量选择方法 605
15.4.1逐步回归 606
15.4.2前向选择 607
15.4.3后向消元 608
15.4.4最佳子集回归 608
15.4.5做出最终的选择 609
15.5残差分析 611
自相关性和杜宾-瓦特森检验 612
15.6方差分析和实验设计的多元回归方法 615
本章小结 619
关键术语 619
重要公式 619
补充练习 620
案例15-1失业问题研究 623
案例15-2汽车的油耗问题 625
案例15-3预测高等院校的毕业率 625
第16章 预测 627
实践中的统计：内华达职业健康诊所 628
16.1时间序列的成分 629
16.1.1趋势成分 629
16.1.2循环成分 631
16.1.3季节成分 632
16.1.4不规则成分 632
16.2平滑法 632
16.2.1移动平均法 632
16.2.2加权移动平均法 634
16.2.3指数平滑法 636
16.3趋势推测法 642
16.4趋势和季节成分 647
16.4.1乘法模型 647
16.4.2计算季节指数 648
16.4.3消除季节影响的时间序列 652
16.4.4利用消除季节影响的时序数列确定趋势 652
16.4.5季节调整 655
16.4.6根据月度资料建立模型 655
16.4.7循环成分 655
16.5回归分析 657
16.6定性预测方法 659
16.6.1德尔菲法 659
16.6.2专家判断法 659
16.6.3远景方案论述法 660
16.6.4直观法 660
本章小结 660
关键术语 661
重要公式 661
补充练习 662
案例16-1预测食品和饮料的销售额 665
案例16-2预测损失的销售额 666
附录16A用Minitab进行预测 667
附录16B用Excel进行预测 669
第17章 拟合优度检验和独立性检验 671
实践中的统计：United Way 672
17.1拟合优度检验：多项总体 673
17.2独立性检验 677
17.3拟合优度检验：泊松分布和正态分布 683
17.3.1泊松分布 684
17.3.2正态分布 687
本章小结 692
关键术语 693
重要公式 693
补充练习 693
案例 两党议程变更 695
附录17A用Minitab进行拟合优度检验和独立性检验 696
附录17B用Excel进行拟合优度检验和独立性检验 697
第18章 非参数方法 700
实践中的统计：West Shell Realtors公司 701
18.1符号检验 702
18.1.1小样本情形 702
18.1.2大样本情形 703
18.1.3中位数假设检验 705
18.2威尔科克森符号秩检验 707
18.3曼-惠特尼-威尔科克森检验 711
18.3.1小样本情形 711
18.3.2大样本情形 713
18.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验 718
18.5秩相关 721
秩相关的显著性检验 723
本章小结 725
关键术语 726
重要公式 726
补充练习 727
第19章 决策分析 729
实践中的统计学：俄亥俄州爱迪生公司 730
19.1 问题简介 731
19.1.1支付表 732
19.1.2决策树 732
19.2概率决策 733
19.2.1期望值法 733
19.2.2完备信息的期望值 735
19.3样本信息下的决策分析 740
19.3.1决策树 741
19.3.2决策策略 742
19.3.3样本信息的期望值 745
19.4应用贝叶斯定理计算分枝概率 750
本章小结 755
关键术语 755
重要公式 756
案例 诉讼辩护策略 756
附录19A用TreePlan解决PDC问题 757
附录A参考书目 764
附录B统计表格 766
附录C自测题答案和部分练习题答案 795