第1章 数据与统计 1
1.1 统计在商务和经济领域中的应用 2
1.1.1 会计 2
1.1.2 金融 3
1.1.3 营销 3
1.1.4 生产 3
1.1.5 经济 3
1.2 数据 4
1.2.1 个体、变量和观察值 4
1.2.2 测量尺度 5
1.2.3 分类数据和数值型数据 6
1.2.4 截面数据和时间序列数据 6
1.3 数据来源 8
1.3.1 现有资源 8
1.3.2 统计研究 10
1.3.3 数据采集误差 11
1.4 描述性统计 11
1.5 统计推断 13
1.6 计算机与统计分析 14
1.7 数据挖掘 14
1.8 统计实践中的道德准则 15
总结 17
关键术语 17
补充练习 18
第2章 描述性统计：表格与图形 22
2.1 分类数据的汇总 23
2.1.1 频数分布 23
2.1.2 相对频数分布和百分比频数分布 24
2.1.3 条形图和饼图 24
2.2 数值型数据的汇总 27
2.2.1 频数分布 27
2.2.2 相对频数分布和百分比频数分布 28
2.2.3 点图 29
2.2.4 直方图 29
2.2.5 累积分布 30
2.2.6 累积频数分布曲线 31
2.3 探索性数据分析：茎叶图 34
2.4 联列表和散点图 38
2.4.1 联列表 38
2.4.2 散点图和趋势线 40
总结 44
关键术语 45
重要公式 46
补充练习 46
案例1 Pelican商店 47
案例2 电影行业 48
第3章 描述统计学：数值方法 50
3.1 位置指标 51
3.1.1 平均数 51
3.1.2 中位数 52
3.1.3 众数 53
3.1.4 百分位数 53
3.1.5 四分位数 54
3.2 变异指标 57
3.2.1 极差 57
3.2.2 四分位距 58
3.2.3 方差 58
3.2.4 标准差 59
3.2.5 变异系数 60
3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 62
3.3.1 分布形态 62
3.3.2 z-分数 63
3.3.3 切比雪夫定理 63
3.3.4 经验法则 64
3.3.5 异常值的检测 65
3.4 探索性数据分析 67
3.4.1 五数统计 67
3.4.2 箱形图 67
3.5 两个变量间关系的度量 70
3.5.1 协方差 71
3.5.2 协方差的解释 72
3.5.3 相关系数 74
3.5.4 相关系数的解释 74
3.6 加权平均数和分组数据的处理 77
3.6.1 加权平均数 77
3.6.2 分组数据 78
总结 80
关键术语 81
重要公式 82
补充练习 82
案例一 Pelican商店 83
案例二 电影行业 84
第4章 概率论简介 86
4.1 试验、计数原理和概率的计算 87
4.1.1 计数原理、组合、排列 88
4.1.2 概率的计算 91
4.1.3 KP＆L公司项目的概率计算 93
4.2 事件及其概率 94
4.3 概率的一些基本性质 96
4.3.1 事件的补 96
4.3.2 加法公式 97
4.4 条件概率 100
4.4.1 独立事件 102
4.4.2 乘法公式 103
4.5 贝叶斯定理 104
4.6 表格法 107
总结 108
关键术语 109
重要公式 110
补充练习 110
案例 汉密尔顿县的法官们 111
第5章 离散型概率分布 113
5.1 随机变量 114
5.1.1 离散型随机变量 114
5.1.2 连续型随机变量 114
5.2 离散型概率分布 115
5.3 期望和方差 118
5.3.1 期望 118
5.3.2 方差 118
5.4 二项分布 120
5.4.1 二项试验 120
5.4.2 马丁服装店问题 121
5.4.3 二项分布表的使用 124
5.4.4 二项分布的期望和方差 125
5.5 泊松分布 127
5.5.1 一个时间段上的例子 127
5.5.2 一个与长度或距离有关的例子 129
5.6 超几何分布 129
总结 131
关键术语 132
重要公式 132
补充练习 133
第6章 连续型概率分布 134
6.1 均匀分布 135
用面积度量概率 136
6.2 正态分布 137
6.2.1 正态曲线 138
6.2.2 标准正态分布 139
6.2.3 一般正态分布概率的计算 143
6.2.4 葛瑞尔轮胎公司的案例 143
6.3 二项分布的正态近似 146
6 4 指数分布 148
指数分布的概率计算 149
总结 150
关键术语 150
重要公式 151
补充练习 151
第7章 抽样和抽样分布 153
7.1 联合电气公司的抽样问题 155
7.2 抽样 155
7.2.1 从有限总体中抽样 155
7.2.2 从无限总体中抽样 157
7.3 点估计 159
实践指导 160
7.4 抽样分布简介 161
7.5 ？的抽样分布 163
7.5.1 ？的数学期望 163
7.5.2 ？的标准差 164
7.5.3 ？的抽样分布的形态 165
7.5.4 EAI问题中？的抽样分布 166
7.5.5 ？的抽样分布的实际值 166
7.5.6 样本容量与？的抽样分布的关系 168
7.6 ？的抽样分布 170
7.6.1 ？的数学期望 171
7.6.2 ？的标准差 171
7.6.3 ？的抽样分布的形态 172
7.6.4 ？的抽样分布的实际值 172
总结 174
关键术语 174
重要公式 175
补充练习 175
第8章 区间估计 177
8.1 总体均值的区间估计：σ已知的情形 178
8.1.1 边际误差和区间估计 178
8.1.2 实践指导 181
8.2 总体均值的区间估计：σ未知的情形 183
8.2.1 边际误差和区间估计 185
8.2.2 实践指导 186
8.2.3 利用小样本 186
8.2.4 区间估计过程小结 187
8.3 样本容量的确定 190
8.4 总体比率的区间估计 191
样本容量的确定 192
总结 194
关键术语 195
重要公式 195
补充练习 196
案例一 《职业青年》杂志 196
案例二 海湾房地产公司 197
第9章 假设检验 200
9.1 原假设和备择假设的建立 201
9.1.1 备择假设：有待证实的假设 201
9.1.2 原假设：一个受质疑的假设 202
9.1.3 关于原假设和备择假设形式的小结 203
9.2 第一类错误和第二类错误 204
9.3 总体均值的检验：σ已知 205
9.3.1 单侧（尾）检验 206
9.3.2 双侧检验 210
9.3.3 小结及实践指导 212
9.3.4 区间估计与假设检验的关系 213
9.4 总体均值的检验：σ未知 215
9.4.1 单尾检验 216
9.4.2 双尾检验 217
9.4.3 小结与实践指导 218
9.5 总体比率的检验 219
小结 221
总结 222
关键术语 222
重要公式 223
补充练习 223
案例 质量联盟有限公司 223
第10章 总体均值的比较、试验设计及方差分析 225
10 1 两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知 226
10.1.1 μ1-μ2的区间估计 226
10.1.2 μ1-μ2的假设检验 228
10.1.3 实践指导 229
10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 230
10.2.1 μ1-μ2的区间估计 230
10.2.2 μ1-μ2的假设检验 232
10.2.3 实践指导 234
10.3 两总体均值之差的推断：配对样本 235
10.4 实验设计和方差分析简介 239
10.4.1 数据收集 240
10.4.2 方差分析的假定 241
10.4.3 方差分析概述 241
10.5 方差分析和完全随机化设计 243
10.5.1 总体方差的组间估计 244
10.5.2 总体方差的组内估计 245
10.5.3 方差的不同估计的比较：F检验 245
10.5.4 方差分析表 247
10.5.5 方差分析的计算结果 248
10.5.6 检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究 248
总结 250
关键术语 251
重要公式 251
补充练习 252
案例一 Par公司 253
案例二 专业销售人员的工资水平 254
第11章 比率的比较和独立性检验 255
11.1 两个总体比例之差的推断 256
11.1.1 p1-p2的区间估计 256
11.1.2 关于p1-p2的假设检验 257
11.2 多项分布比例的假设检验问题 259
11.3 独立性检验 263
总结 268
关键术语 268
重要公式 268
补充练习 269
第12章 简单线性回归 271
12.1 简单线性回归模型 272
12.1.1 回归模型和回归方程 272
12.1.2 估计的回归方程 273
12.2 最小二乘估计 274
12.3 可决系数 279
相关系数 282
12.4 回归模型的假定 284
12.5 显著性检验 285
12.5.1 σ2的估计 285
12.5.2 t检验 286
12.5.3 β1的置信区间 287
12.5.4 F检验 288
12.5.5 对显著性检验作解释时的注意要点 289
12.6 用回归方程的估计式进行估计和预测 291
12.6.1 点估计 291
12.6.2 区间估计 292
12.6.3 y平均值的置信区间 292
12.6.4 y的个别值的预测区间 294
12.7 残差分析：验证模型的假定条件 296
12.7.1 关于自变量值x的残差图 297
12.7.2 关于预测值？的残差图 298
总结 300
关键术语 300
重要公式 301
补充练习 302
案例一 美国交通部 303
案例二 校友捐赠 304
第13章 多元回归 305
13.1 多元回归模型 306
13.1.1 回归模型和回归方程 306
13.1.2 多元回归方程的估计式 306
13.2 最小二乘估计 307
13.2.1 案例：巴特勒运输公司 308
13.2.2 关于回归系数解释的注释 310
13.3 多重可决系数 312
13.4 回归模型的假定 314
13.5 显著性检验 315
13.5.1 F检验 315
13.5.2 t检验 317
13.6 用回归方程的估计式进行估计和预测 318
总结 320
关键术语 320
重要公式 320
补充练习 321
案例一 消费者行为调研公司 322
案例二 校友捐赠 323
附录A 参考文献 325
附录B 统计附表 326
附录C 求和符号 355
附录D 习题解答（部分） 357