第1章 统计与数据 1
1.1 什么是统计 2
1.2 数据及其种类 2
1.3 数据的来源 7
第2章 属性数据的描述分析 22
2.1 属性资料分析的要领 23
2.2 频数分布 24
2.3 属性数据的图像描述 28
2.4 属性资料图表分析实例及注意事项 30
第3章 定量数据的描述分析 38
3.1 定量数据的描述图形 39
3.2 分布的三种类型 42
3.3 不对称分布的中心趋势与离散趋势 45
3.4 对称分布的中心趋势与离散趋势 50
3.5 实例讲解与注意事项 52
第4章 分布比较分析 63
4.1 引言 64
4.2 箱线图的制作 67
4.3 直方图和箱线图在分组比较中的应用 68
4.4 时间序列图 73
4.5 数据的变换 74
第5章 标准差的应用与正态模型 84
5.1 作为准则用的标准差 85
5.2 改变数据位置与刻度的影响 88
5.3 标准化值的应用 90
5.4 正态模型的应用 93
5.5 正态性检验：正态概率图 96
第6章 散点图与相关关系 103
6.1 散点图 104
6.2 相关系数 107
6.3 定序变量的相关性 113
6.4 几个注意事项 115
第7章 线性回归分析 122
7.1 引言 123
7.2 线性模型 125
7.3 回归线的代表性分析 128
7.4 回归分析的假定条件 132
第8章 线性回归分析再讨论 142
8.1 残差图的应用 143
8.2 回归分析的外推 148
8.3 不正常值与隐变量 151
8.4 分组资料特征数字的回归 155
第9章 数据变换与回归分析 164
9.1 引言 165
9.2 数据变换的理由 167
9.3 常用的数据变换方法 173
9.4 数据变换注意事项 176
第10章 样本比例与均值的抽样分布 183
10.1 中心极限定理：样本比例情形 184
10.2 中心极限定理：样本均值情形 189
10.3 几点总结 193
第11章 样本比例的区间估计 199
11.1 样本比例的置信区间 200
11.2 置信区间的含义 201
11.3 极限误差与临界值 202
11.4 总结与注意事项 204
第12章 总体比例的假设检验 208
12.1 几个概念 209
12.2 假设检验过程 211
12.3 备择假设概述 213
12.4 P-值与决策 215
第13章 假设检验与区间估计的再讨论 221
13.1 零假设概述 222
13.2 P-值概述 224
13.3 区间估计与假设检验 227
13.4 假设检验的错误 230
第14章 两总体比例的比较分析 236
14.1 两总体比例差的估计 237
14.2 两总体比例差的假设检验 241
14.3 总结与注意事项 243
第15章 单均值推断分析 248
15.1 引言 249
15.2 样本均值的置信区间 251
15.3 样本均值的假设检验 256
第16章 两均值推断分析 268
16.1 两总体均值差的区间估计 269
16.2 两总体均值差的检验 273
16.3 Tukey检验与秩和检验 278
第17章 配对样本推断分析 286
17.1 成对数据的假设检验 287
17.2 成对数据的区间估计 293
17.3 符号检验 295
第18章 拟合优度、一致性和独立性检验 302
18.1 拟合优度检验 303
18.2 一致性检验 308
18.3 独立性检验 313
第19章 回归推断分析 320
19.1 回归推断的假定条件 321
19.2 回归参数的统计推断 327
19.3 回归预测的区间估计 331
19.4 逻辑斯蒂克回归分析 336
第20章 单因素方差分析 345
20.1 方差分析的基本思想 346
20.2 单因素方差分析模型 352
20.3 均值大小的比较问题 360
第21章 双因素方差分析 367
21.1 双因素方差分析原理 368
21.2 双因素方差分析过程 377
21.3 双因素实验的交互效应 380
第22章 多元回归分析 384
22.1 多元回归分析概述 385
22.2 多元线性回归模型及假定条件 389
22.3 多元线性回归模型推断分析 392
第23章 多元回归分析建模 403
23.1 示性自变量 404
23.2 杠杆效应与影响点 411
23.3 多元回归模型的选择 418