第一篇 描述性统计 1
费朗西斯·高尔顿 1
第1章 统计学 4
本章纲要 4
本章案例学习 美国人，这儿注视着你们 4
本章目的 6
1.1 什么是统计学 6
案例学习1.1 测量身体的不舒适性 6
案例学习1.2 说明一种生存的技巧 7
案例学习1.3 告诉我们“我们在想什么” 8
案例学习1.4 统计是讲究谋略的行当 9
案例学习1.5 描述我们在行车路上的罗曼史 9
1.2 基本术语导引 13
案例学习1.6 一起用餐：仍然十分重要 18
1.3 可测性和变异性 21
1.4 数据的收集 22
案例学习1.7 本周末仍是雨天! 24
案例学习1.8 我们受到同等地对待吗？ 24
1.5 概率和统计的比较 29
1.6 统计和技术 30
回到本章案例学习 32
回顾 32
本章练习 32
词汇表 35
本章实践测试 36
第Ⅰ部分：认识定义 36
第Ⅱ部分：应用概念 36
第Ⅲ部分：理解概念 37
第2章 单变量数据的描述性分析和展示 38
本章纲要 38
本章案例学习 描述上、下班交通情况并不简单 38
本章目的 39
数据的图像表示法 40
2.1 图、帕累托图和茎叶图 40
定性数据 40
定量数据 44
2.2 频数分布和直方图 57
案例学习2.1 年龄的话题 60
数值的描述性统计 76
2.3 集中趋势的度量 76
案例学习2.2 “平均”意味着不同的含意 81
2.4 离散的度量 87
2.5 频数分布的均值和标准差 98
2.6 位置的度量 109
2.7 解释和理解标准差 121
正态性的测试 122
2.8 统计蒙骗术 129
好的算法，坏的统计 129
不充分的信息 129
案例学习2.3 几乎已被描述了信息 129
被截断的垂直标尺 130
案例学习2.4 声称快速增长 130
非水平的水平轴 131
案例学习2.5 增长中的增量 131
可变的标尺 131
案例学习2.6 拉长的图 131
回到本章案例学习 132
回顾 133
本章练习 134
词汇表 149
本章实践测试 150
第Ⅰ部分：认识定义 150
第Ⅱ部分：应用概念 150
第Ⅲ部分：理解概念 152
第3章 二维数据的描述性分析和展示 154
本章纲要 154
本章案例学习 你是怎样花费你的时间的？ 154
本章目的 155
3.1 二维数据 155
两个定性变量 156
基于总的总和(整个样本)的百分率 157
基于行总和的百分率 158
基于列总和的百分率 159
一个定性变量和一个定量变量 161
两个定量变量 163
案例学习3.1 付薪假日 164
3.2 线性相关 174
理解线性相关系数 179
案例学习3.2 篮球赛中的得分和犯规 180
3.3 线性回归 185
作预报 192
案例学习3.3 35年的汽车价格和家庭收入 194
理解最佳拟合线 194
回到本章案例学习 200
回顾 200
本章练习 201
词汇表 207
本章实践测试 208
第Ⅰ部分：认识定义 208
第Ⅱ部分：应用概念 208
第Ⅲ部分：理解概念 210
用你自己的数据工作 211
A 单变量数据 211
B 二维数据 211
第二篇 概率 215
卡尔·皮尔逊 215
第4章 概率 216
本章纲要 216
本章案例学习 彩票是大行当 216
本章目的 217
概率的概念 218
4.1 概率的本质 218
4.2 事件的概率 221
4.3 简单样本空间 228
4.4 概率的法则 234
可能性比 236
案例学习4.1 试图打破可能性比 237
计算复合事件的概率 240
4.5 互斥事件和加法法则 241
互斥事件 241
加法法则 243
4.6 独立性，乘法法则和条件概率 248
独立性和条件概率 248
乘法法则 251
案例学习4.2 纽约“选10”彩票 254
4.7 联合的概率法则 259
案例学习4.3 你读到什么？有什么印象？ 266
回到本章案例学习 270
回顾 270
本章练习 270
词汇表 278
本章实践测试 279
第Ⅰ部分：认识定义 279
第Ⅱ部分：应用概念 280
第Ⅲ部分：理解概念 281
第5章 概率分布(离散变量) 282
本章纲要 282
本章案例学习 家庭价值和家庭聚会 282
本章目的 283
5.1 随机变量 283
5.2 离散随机变量的概率分布 286
案例学习5.1 谁需要救护车？ 290
5.3 离散概率分布的均值与方差 295
5.4 二项概率分布 300
5.5 二项分布的均值与标准差 315
回到本章案例学习 321
回顾 322
本章练习 322
词汇表 327
本章实践测试 327
第Ⅰ部分：认识定义 327
第Ⅱ部分：应用概念 328
第Ⅲ部分：理解概念 328
第6章 正态概率分布 330
本章纲要 330
本章案例学习 智力的测量 330
本章目的 331
6.1 正态概率分布 331
6.2 标准正态分布 332
6.3 正态分布的应用 339
案例学习6.1 一种预测不合格费用的工具 342
6.4 记号 355
6.5 二项分布的正态近似 360
回到本章案例学习 367
回顾 367
本章练习 367
词汇表 372
本章实践测试 373
第Ⅰ部分：认识定义 373
第Ⅱ部分：应用概念 373
第Ⅲ部分：理解概念 374
第7章 样本的变异性 375
本章纲要 375
本章案例学习 盖洛普态度 375
本章目的 376
7.1 抽样分布 377
案例学习7.1 飞机的平均年龄 381
7.2 中心极限定理 384
7.3 中心极限定理的应用 392
回到本章案例学习 399
回顾 399
本章练习 400
词汇表 406
本章实践测试 406
第Ⅰ部分：认识定义 406
第Ⅱ部分：应用概念 406
第Ⅲ部分：理解概念 407
用你自己的数据工作 408
A 总体 408
B 理论上的抽样分布 408
C 实验上的抽样分布 408
第三篇 推断统计 411
威廉·戈赛特 411
第8章 统计推断导论 412
本章纲要 412
本章案例学习 节日消费 412
本章目的 413
8.1 估计的本质 414
案例学习8.1 盖洛普报告：抽样容许限 417
8.2 均值μ的估计(δ已知) 418
案例学习8.2 洛矶山雪带来很少的水 423
样本大小 427
8.3 假设检验的本质 431
案例学习8.3 教学方法的评估 434
8.4 均值μ的假设检验(б已知)：概率-值方法 439
8.5 均值μ的假设检验(б已知)：古典方法 457
回到本章案例学习 475
回顾 475
本章练习 476
词汇表 483
本章实践测试 485
第Ⅰ部分：认识定义 485
第Ⅱ部分：应用概念 485
第Ⅲ部分：理解概念 486
第9章 涉及一个总体的推断 488
本章纲要 488
本章案例学习 自力更生 488
本章目的 489
9.1 关于均值μ的推断(б未知) 489
置信区间方法 495
假设-检验方法 497
案例学习9.1 与刚在学步的孩子讲话时母亲使用的人称代词 504
9.2 关于成功的二项概率的推断 511
置信区间方法 513
假设-检验方法 517
案例学习9.2 在狂热民意测验背后的方法 523
9.3 关于方差和标准差的推断 532
假设-检验方法 535
回到本章案例学习 545
回顾 547
本章练习 547
词汇表 552
本章实践测试 553
第Ⅰ部分：认识定义 553
第Ⅱ部分：应用概念 553
第Ⅲ部分：理解概念 554
第10章 涉及两个总体的推断 556
本章纲要 556
本章案例学习 谁了解美国国旗？ 556
本章目的 557
10.1 独立和相依样本 558
案例学习10.1 探测双胞胎的特质 559
10.2 使用两组相依样本做关于均值差的推断 561
置信区间方法 563
假设-检验方法 565
10.3 使用两组独立样本做关于均值之间差的推断 577
置信区间方法 578
假设-检验方法 580
案例学习10.2 一项教职员评价系统的经验研究：业务技能的方方面面 587
10.4 使用两组独立样本做关于比例之间差的推断 597
置信区间方法 598
假设-检验方法 600
案例学习10.3 吸烟者需要在恢复室呆更长时间 604
10.5 使用两组独立样本做关于方差比的推断 608
案例学习10.4 警察专科院校申请人的个性特征 615
回到本章案例学习 619
回顾 619
本章练习 620
词汇表 627
本章实践测试 628
第Ⅰ部分：认识定义 628
第Ⅱ部分：应用概念 629
第Ⅲ部分：理解概念 630
用你自己的数据工作 631
A 高速装罐操作 632
B 你自己的研究 632
第四篇 推断统计学(续) 635
罗纳德·A·菲舍 635
第11章 卡方的应用 636
本章纲要 636
本章案例学习 在品尝很辣的味道之后清凉你的嘴 636
本章目的 637
11.1 卡方统计量 637
11.2 关于多项试验的推断 639
案例学习11.1 为什么我们重新安排家具 647
案例学习11.2 为什么人们成为志愿者 647
11.3 关于列联表的推断 653
独立性检验 653
齐性的检验 658
案例学习11.3 西方人烤他们的马铃薯 661
案例学习11.4 为什么我们不锻炼 662
回到本章案例学习 668
回顾 669
本章练习 669
词汇表 676
本章实践测试 676
第Ⅰ部分：认识定义 676
第Ⅱ部分：应用概念 677
第Ⅲ部分：理解概念 678
第12章 方差分析 679
本章纲要 679
本章案例学习 花在看报上的时间 679
本章目的 680
12.1 方差分析方法导引 681
12.2 在ANOVA背后的逻辑 686
12.3 单因素ANOVA的应用 689
案例学习12.1 中学家庭作业时间 690
案例学习12.2 一次性捐款 691
回到本章案例学习 704
回顾 704
本章练习 705
词汇表 713
本章实践测试 714
第Ⅰ部分：认识定义 714
第Ⅱ部分：应用概念 714
第Ⅲ部分：理解概念 715
第13章 线性相关和回归分析 717
本章纲要 717
本章案例学习 画体重磅图 717
本章目的 719
13.1 线性相关分析 719
13.2 关于线性相关系数的推断 727
置信区间方法 727
假设-检验方法 729
案例学习13.1 对新鲜组织和冷冻组织试剂用成像细胞测定DNA的数量 731
13.3 线性回归分析 738
13.4 关于回归线斜率的推断 745
置信区间方法 746
假设-检验方法 747
案例学习13.2 用严重性加权复查犯罪指数 747
13.5 回归的置信区间估计 758
13.6 理解相关和回归之间的关系 768
案例学习13.3 为提高利润旅馆业裁员 769
回到本章案例学习 770
回顾 770
本章练习 771
词汇表 779
本章实践测试 779
第Ⅰ部分：认识定义 779
第Ⅱ部分：应用概念 780
第Ⅲ部分：理解概念 781
第14章 非参数统计初步 782
本章纲要 782
本章案例学习 在工作场所的男士和女士 782
本章目的 783
14.1 非参数统计 783
14.2 比较统计检验法 784
14.3 符号检验法 785
单样本置信区间方法 785
单样本假设检验方法 786
两样本假设检验方法 789
正态近似 792
14.4 曼-惠特尼U检验法 799
假设-检验方法 799
正态近似 803
案例学习14.1 跑步的人与不跑步的人的健康观念和实践活动 807
14.5 游程检验法 810
正态近似 814
14.6 秩相关 819
案例学习14.2 治疗(学)上的触诊对紧张性头痛的效果 826
回到本章案例学习 831
回顾 831
本章练习 831
词汇表 839
本章实践测试 840
第Ⅰ部分：认识定义 840
第Ⅱ部分：应用概念 840
第Ⅲ部分：理解概念 841
用你自己的数据工作 842
A 佩吉(Peggy)汽车的车龄和价值 842
B 你自己调查 843
附录A 计数的基本原理 844
附录B 表 852
表1 随机数 852
表2 二项概率［？·px·qn-x］ 855
表3 标准正态分布的面积 859
表4 标准正态分布的临界值 860
表5 标准正态分布的p-值 861
表6 学生t-分布的临界值 862
表7 学生t-分布的概率-值 863
表8 X2(“卡方”)分布的临界值 864
表9a F分布的临界值(α=0.05) 865
表9b F分布的临界值(α-0.025) 867
表9c F分布的临界值(α=0.01) 869
表10 相关系数的置信带(1-α)=0.95 871
表11 当ρ=0时γ的临界值 872
表12 符号检验的临界值 873
表13 曼-惠特尼(Mann-Whitney)检验中U的临界值 874
表14 游程(V)的总数的临界值 875
表15 斯皮尔曼(Spearman)秩相关系数的临界值 876
练习选答 877
各章实践测试题答案 940
索引部分 949
计算机和计算器指令 949
本书公式集锦 950
符号汇总 956