第1章 导论 1
1.1 统计及其应用领域 2
1.2 统计数据的类型 4
1.3 统计中的几个基本概念 6
思考与练习 10
第2章 数据的搜集 12
2.1 数据的来源 13
2.2 调查数据 15
2.3 实验数据 24
2.4 数据的误差 29
思考与练习 34
第3章 数据的图表展示 35
3.1 数据的预处理 36
3.2 品质数据的整理与展示 43
3.3 数值型数据的整理与展示 52
3.4 合理使用图表 64
思考与练习 66
第4章 数据的概括性度量 73
4.1 集中趋势的度量 74
4.2 离散程度的度量 82
4.3 偏态与峰态的度量 90
思考与练习 94
第5章 概率与概率分布 99
5.1 随机事件及其概率 100
5.2 概率的性质与运算法则 103
5.3 离散型随机变量及其分布 110
5.4 连续型随机变量的概率分布 122
思考与练习 135
第6章 统计量及其抽样分布 138
6.1 统计量 139
6.2 关于分布的几个概念 142
6.3 由正态分布导出的几个重要分布 143
6.4 样本均值的分布与中心极限定理 147
6.5 样本比例的抽样分布 150
6.6 两个样本平均值之差的分布 151
6.7 关于样本方差的分布 153
思考与练习 154
第7章 参数估计 156
7.1 参数估计的基本原理 157
7.2 一个总体参数的区间估计 162
7.3 两个总体参数的区间估计 168
7.4 样本量的确定 178
思考与练习 180
第8章 假设检验 186
8.1 假设检验的基本问题 187
8.2 一个总体参数的检验 194
8.3 两个总体参数的检验 202
8.4 检验问题的进一步说明 213
思考与练习 216
第9章 分类数据分析 219
9.1 分类数据与x2统计量 220
9.2 拟合优度检验 221
9.3 列联分析：独立性检验 223
9.4 列联表中的相关测量 226
9.5 列联分析中应注意的问题 230
思考与练习 233
第10章 方差分析 235
10.1 方差分析引论 236
10.2 单因素方差分析 241
10.3 双因素方差分析 251
思考与练习 260
第11章 一元线性回归 265
11.1 变量间关系的度量 266
11.2 一元线性回归 273
11.3 利用回归方程进行预测 287
11.4 残差分析 290
思考与练习 293
第12章 多元线性回归 299
12.1 多元线性回归模型 300
12.2 回归方程的拟合优度 303
12.3 显著性检验 305
12.4 多重共线性 308
12.5 利用回归方程进行预测 311
12.6 变量选择与逐步回归 313
思考与练习 317
第13章 时间序列分析和预测 322
13.1 时间序列及其分解 323
13.2 时间序列的描述性分析 325
13.3 时间序列预测的程序 329
13.4 平稳序列的预测 335
13.5 趋势型序列的预测 340
13.6 季节型序列的预测 347
13.7 复合型序列的分解预测 350
思考与练习 355
第14章 指数 362
14.1 基本问题 363
14.2 总指数编制方法 365
14.3 指数体系 372
14.4 几种典型的指数 376
14.5 综合评价指数 382
思考与练习 384
附录一 术语表 388
附录二 用Excel生成概率分布表 396
参考文献 407