1.1.2 两点分布 1
1.1.3 均匀分布 1
第一章 统计中的常用分布 1
1.1 常用离散型分布 1
1.1.1 单点分布 1
1.1.4 二项分布 2
1.1.6 几何分布 3
1.1.5 超几何分布 3
1.1.8 泊松分布 4
1.1.7 负二项分布 4
1.1.9 对数分布 5
1.2.1 均匀分布 6
1.2 常用连续型分布 6
1.2.2 指数分布 7
1.2.3 正态分布 8
1.2.5 柯西分布 10
1.2.4 对数正态分布 10
1.2.6 伽玛分布 11
1.2.7 贝塔分布 12
1.2.8 韦布尔分布 13
1.2.9 帕雷托分布 14
1.3.1 多项分布 15
1.3 常用多维分布 15
1.2.10 拉普拉斯分布 15
1.3.2 二维指数分布 16
1.3.4 多维均匀分布 17
1.3.3 二维正态分布 17
1.3.6 多维正态分布 18
1.3.5 狄利克雷分布 18
1.3.7 矩阵正态分布 19
1.4 常用统计量分布 20
1.3.9 T2分布 20
1.3.8 威沙特分布 20
1.4.1 总体与样本 21
1.4.2 统计量和抽样分布 22
1.4.3 χ2分布 24
1.4.5 t分布 25
1.4.4 非中心χ2分布 25
1.4.6 非中心t分布 26
1.4.7 F分布 27
1.4.9 次序统计量的分布 28
1.4.8 非中心F分布 28
1.4.10 统计量的渐近分布 29
1.5.1 指数型参数分布族 30
1.5 常用参数分布族 30
1.5.2 极值参数分布族 31
参考文献 33
1.5.4 位置－尺度参数分布族 33
1.5.3 皮尔逊参数分布族 33
2.1引言 34
第二章 探索性数据分析 34
2.2.1 频数频率分布表 35
2.2 频数频率分布表和直方图 35
2.2.2 直方图 36
2.3.1 茎叶图 37
2.3 茎叶图 37
2.3.2 茎叶图的扩展 38
2.3.3 茎叶图的行数选择 39
2.4.2 五数概括 40
2.4.1 数组与深度 40
2.4 五数概括 40
2.4.4 数据散布 42
2.4.3 三均值 42
2.5.1 箱线图 43
2.5 箱线图 43
2.5.2 箱线图用于多批数据的比较 44
2.5.3 散布对水平的图示 45
2.6.1 幂变换 46
2.6 数据变换 46
2.6.2 为对称性而变换 47
2.6.3 匹配变换 52
2.7.1 三组耐抗线法 53
2.7 直线拟合的耐抗方法 53
2.7.2 迭代法的改进 56
2.8.1 残差的表达 57
2.8 残差分析 57
参考文献 58
2.8.2 残差分析 58
3.1.2 克拉默－拉奥不等式 59
3.1.1 估计的优良性 59
第三章 正态分布的统计方法 59
3.1 基本概念 59
3.1.3 矩法与极大似然法 60
3.2 正态均值μ和正态方差σ2的点估计 62
3.1.4 区间估计 62
3.2.4 样本极差与σ的无偏估计 63
3.2.3 标准差σ的无偏估计 63
3.2.1 样本均值？是μ的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估计 63
3.2.2 样本方差s2是方差σ2的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估十 63
3.3.1 在σ2已知情况下，正态均值μ的区间估计 64
3.3 正态均值μ和正态方差σ2的区间估计 64
3.3.3 正态方差σ2和正态标准差σ的区间估计 65
3.3.2 在σ2未知情况下，正态均值μ的区间估计 65
3.3.4 样本容量n的决定 66
3.4 涉及两个正态总体中参数的区间估计 67
3.4.1 两个正态均值差μ1-μ2的区间估计 68
3.5.2 xp的区间估计 69
3.5.1 正态分布的p分位数xp 69
3.4.2 两个正态方差比σ1？/σ2？的置信系数为1-α的置信区间 69
3.5 正态分布p分位数xp的区间估计 69
3.6.2 c的置信上限 71
3.6.1 正态分布的变差系数c 71
3.6 正态分布变差系数c的区间估计 71
3.7.1 基本概念 72
3.7 正态分布可靠度的区间估计 72
3.6.3 c的近似置信上限 72
3.7.2 可靠度R的置信下限RL的确定 73
3.8.2 正态分布的（β,γ）容许区间 74
3.8.1 容许区间与容许限概念 74
3.8 正态分布的容许区间与容许限 74
3.8.4 正态分布的（β,γ）容许下限TL 75
3.8.3 正态分布的（β,γ）容许上限TU 75
3.9.1 假设和假设检验 76
3.9 假设检验的基本概念 76
3.9.6 检验的一般步骤 77
3.9.5 检验功效 77
3.9.2 拒绝域与检验统计量 77
3.9.3 两类错误及其概率 77
3.9.4 检验水平 77
3.10.1 方差σ2已知，μ的检验 78
3.10 正态均值μ的检验 78
3.10.2 σ2未知，μ的检验 79
3.11 正态方差σ2的检验 81
3.12.1 σ1,σ2已知时，均值μ1,μ2的检验 82
3.12 两个正态均值的检验 82
3.12.2 σ1,σ2未知，但σ1=σ2时，均值μ1,μ2的检验 83
3.12.3 σ1,σ2未知时，均值μ1,μ2的检验 84
3.13 两个正态方差的检验 85
3.14.2 正态样本异常值的统计检验方法 87
3.14.1 基本概念 87
3.14 正态样本异常值的检验 87
参考文献 94
附表5.6峰度检验，bk的分位数（α=0.01和0.05及1-α=0. 95
附表3.1单侧K系数表（正态分布） 95
附表5.5偏度检验，bs的1-α分位数（1-α=0.95和0. 99
附表3.2正态变差系数置信上限cv表 102
附表3.3双侧容许区间的K系数表（正态分布） 104
附表3.4奈尔检验法的临界值表R1-α(n) 107
附表3.5格拉布斯检验法的临界值表G1-α(n) 108
附表3.6狄克逊检验法的临界值表D1-α(n) 109
附表3.7双侧狄克逊检验法的临界值表？1-α(n) 110
附表3.8偏度检验法的临界值表b1-α(n) 110
附表3.9峰度检验法的临界值表b′1-α(n) 111
第四章 其他分布的统计分析 112
4.1 二项分布的统计分析 112
4.1.1 比率p的估计 112
4.1.2 可靠度的区间估计 113
4.1.3 比率p的假设检验 115
4.1.4 两比率之差p1-p2的估计 116
4.1.5 两比率p1、p2的比较 117
4.1.6 样本容量的确定 118
4.2 泊松分布的统计分析 119
4.2.1 λ的估计 119
4.2.2 λ的假设检验 120
4.2.3 两泊松均值的比较 120
4.3 指数分布的统计分析 122
4.3.1 参数的点估计 122
4.3.2 参数的区间估计 122
4.3.3 参数的假设检验 124
4.3.4 两指数分布参数的比较 126
4.3.5 异常数据的检验 128
4.4 韦布尔分布的统计分析 131
4.4.1 参数的点估计 131
4.4.2 参数的区间估计 132
4.4.3 参数的假设检验 133
4.5 伽玛分布的统计分析 133
4.5.1 参数的点估计 133
4.5.2 参数的区间估计 134
4.5.3 参数的假设检验 135
参考文献 137
附表4.1泊松分布均值的置信区间 138
附表4.2两个指数分布位置参数（γ1=γ2）检验临界值C1-α 139
附表4.3Tn(n)的临界值T1-α(n) 140
第五章 分布检验 141
5.1 正态分布检验 141
5.1.1 正态概率纸 141
5.1.2 Shapiro-Wilk检验 147
5.1.3 Epps-Pulley检验 149
5.1.4 使用几个独立样本的联合检验 153
5.1.5 有方向检验 155
5.2 韦布尔分布检验 157
5.2.1 韦布尔概率纸 157
5.2.2 VanMontfort检验 164
5.3 指数分布检验 166
5.3.1 格涅坚科检验 166
5.3.2 Finklestein-Schafer检验 166
5.3.3 Anderson-Darling检验 168
5.4 分布拟合优度检验 169
5.4.1 χ2拟合优度检验 169
5.4.2 柯尔莫哥洛夫检验 172
参考文献 174
附表5.1Shapiro-Wilk检验：为计算检验统计量W而用的 175
系数ak 175
附表5.2Shapiro-Wilk检验：检验统计量W的α分位数 177
附表5.3Epps-Pulley检验：检验统计量TEP的1-α分位数 177
附表5.4利用几个独立样本的联合检验：把W交换到一个标准 178
正态变量的三个系数（n=8(1)50） 178
和0.99） 179
附表5.7柯尔莫哥洛夫检验临界值P(Dn≥da)=α 181
附表5.8柯尔莫哥洛夫统计量Dn的极限分布K(λ) 183
6.1 什么是非参数统计方法 184
第六章 非参数统计 184
6.2.1 符号检验 185
6.2 单样本问题 185
6.2.2 趋势检验 186
6.2.3 游程检验 187
6.2.4 对称中心检验 188
6.2.5 对称中心估计 191
6.3.1 位置参数的检验 192
6.3 两样本问题 192
6.3.2 刻度参数的检验 195
6.3.3 配对样本的检验 197
6.3.4 分布检验 198
6.4.1 位置参数的双侧检验 200
6.4 多样本问题 200
6.4.2 位置参数的单侧检验 202
6.4.3 多重比较 203
6.5.1 秩相关系数及检验 205
6.5 秩相关分析 205
6.5.2 协和系数及检验 208
6.6 概率密度估计 209
6.6.1 直方图法 210
6.6.3 核估计法 211
6.6.2 Rosenblatt法 211
6.6.4 近邻估计 212
6.7 U统计量方法 213
6.8 Jackknife方法 216
6.9 Bootstrap方法 222
参考文献 227
附表6.1符号检验表 228
附表6.2游程检验P(R≤c1)≤α,P(R≥c2)≤α 229
附表6.3Wilcoxon符号秩检验Wn？ 230
附表6.4Mann-Whitney检验临界值P(WXY≤Wa)=α 237
附表6.5Ansari-Bradley检验P(T≥x)=p 240
附表6.6m=n时Smirnov检验临界值P(Dn≤dp)=p 249
附表6.7m≠n时Smirnov检验临界值P(Dn≤dp)=p 250
附表6.8Kruskal-Wallis检验临界值P(H≥c)=α 252
附表6.9Jonkheere-Terpstra检验临界值P(J≥c)=α 254
附表6.10Spearman秩相关系数检验临界值P(rs≥ca)=α 259
位数） 262
附表6.11Kendall协和系数检验临界值P(W≥c)=p（上侧分 262
7.1.3 抽样调查中的误差和估计量精度的表示 267
7.1.2 抽样调查中的待估参数 267
第七章 抽样调查 267
7.1 抽样调查概述 267
7.1.1 抽样调查的含义 267
7.1.4 抽样方法 268
7.2.3 总体均值和总体总和的估计 269
7.2.2 实施方法 269
7.1.5 抽样调查的一般步骤 269
7.2 简单随机抽样 269
7.2.1 定义 269
7.2.4 比例的估计 271
7.2.5 样本量的确定 272
7.2.6 放回的简单随机抽样 275
7.3.2 符号 276
7.3.1 定义 276
7.3 分层抽样 276
7.3.3 估计量 277
7.3.4 比例配置和最优配置 279
7.3.5 总样本量的确定 282
7.3.6 分层随机抽样在精度上的得益 283
7.4.1 比率的估计 284
7.4 比估计与回归估计 284
7.4.2 比估计 286
7.4.3 分层随机抽样中的比估计 288
7.4.4 回归估计 290
7.4.5 分层随机抽样中的回归估计 292
7.5.1 二重抽样 294
7.5 二重抽样 294
7.5.3 二重分层抽样 295
7.5.2 二重抽样中估计量均值与方差的一般公式 295
7.5.4 二重抽样的比估计与回归估计 297
7.6.1 定义 299
7.6 整群抽样 299
7.6.3 估计量 300
7.6.2 符号 300
7.6.4 群内相关系数 302
7.7.1 定义 305
7.7 多阶抽样 305
7.7.2 初级单元大小相等时的二阶抽样 306
7.7.3 初级单元大小不等时的二阶抽样 309
7.7.4 两个重要的定理 312
7.8.1 放回的不等概率抽样 313
7.8不等概率抽样 313
7.8.2 不放回的不等概率抽样 316
7.9.1 定义 320
7.9 系统抽样 320
7.9.3 等距抽样估计量的方差与总体单元排列次序的关系 321
7.9.2 等距抽样的估计量及其方差 321
7.9.4 等距抽样的方差估计量 322
7.10.1沃纳随机化回答模型 323
7.10 敏感性问题的抽样调查 323
7.10.2西蒙斯随机化回答模型 324
参考文献 325
8.1.2 分类数据检验问题 326
8.1.1 数据的类型 326
第八章 定性数据的统计分析 326
8.1分类数据的检验问题 326
8.1.3 分类数据的χ2检验 327
8.1.4 分类数据的似然比检验 328
8.1.6 带参数时的分类数据的χ2检验 329
8.1.5 带参数时的分类数据的检验问题 329
8.1.7 带参数时的分类数据的似然比检验 330
8.2.1 四格表的检验问题 331
8.2 四格表 331
8.2.2 四格表的检验问题的解 332
8.2.3 四格表的费希尔精确检验 333
8.2.4 四格表的优比检验法 335
8.3.1 二维列联表的检验问题 337
8.3 列联表 337
8.3.2 二维列联表的χ2检验 338
8.3.4 A,B和C相互独立的检验 339
8.3.3 三维列联表的检验问题 339
8.3.6 条件独立性的检验 340
8.3.5 A和（B,C）相互独立的检验 340
8.3.7 三维列联表检验问题小结 344
8.4.1 逻辑斯谛回归模型 345
8.4 逻辑斯谛回归模型 345
8.4.2 名义数据的逻辑斯谛回归模型 346
8.4.3 有序数据的逻辑斯谛回归模型 349
参考文献 350
9.1.1 三种信息 351
9.1 先验分布与后验分布 351
第九章 贝叶斯统计 351
9.1.2 主观概率 352
9.1.3 先验分布 354
9.1.4 贝叶斯公式 358
9.1.5 共轭先验分布 360
9.1.6 超参数的确定 367
9.1.7 充分统计量 369
9.2.1 贝叶斯（点）估计 370
9.2 贝叶斯推断 370
9.2.2 估计量的评价 372
9.2.3 区间估计 373
9.2.4 假设检验 378
9.2.5 预测 383
9.3 先验分布的确定 384
9.3.1 直方图法 385
9.3.3 选定先验密度形式再估计其超参数 386
9.3.2 变分度法与定分度法 386
9.3.4 先验选择的ML-Ⅱ方法 387
9.3.5 先验选择的矩方法 388
9.3.6 无信息先验 390
9.3.7 最大熵先验 395
9.3.8 多层先验 398
9.4.1 决策问题与决策准则 400
9.4 贝叶斯决策 400
9.4.2 决策准则的进一步发展 404
9.4.3 先验期望准则和二阶矩准则 405
9.4.4 损失函数 408
9.4.5 后验风险准则 413
9.4.6 常用损失函数下的贝叶斯决策 419
9.4.7 最佳样本量的确定 422
参考文献 428
10.1.2 模型 430
10.1.1 方差分析所研究的问题 430
第十章 方差分析与回归分析 430
10.1 单因子方差分析 430
10.1.3 检验假设的方法 431
10.1.4 参数估计 434
10.1.5 多重比较 435
10.1.6 方差齐性检验 437
10.2.2 效应可加模型的方差分析方法 439
10.2.1 模型 439
10.2 两因子方差分析 439
10.2.3 有交互作用模型的方差分析方法 443
10.3.2 一元线性回归模型 448
10.3.1 回归分析所研究的问题 448
10.3 一元线性回归 448
10.3.3 参数估计 449
10.3.4 方程的显著性检验 452
10.3.5 失拟检验 454
10.3.6 预测与控制 456
10.3.7 可以化为一元线性回归的曲线回归问题 458
10.4.1 模型 460
10.4 多元线性回归 460
10.4.2 参数估计 462
10.4.3 回归方程的显著性检验 465
10.4.4 回归系数的显著性检验 468
10.4.5 预测 469
10.4.6 选择回归模型的若干准则 470
10.4.7 逐步回归 473
10.4.8 数量化方法 478
10.4.9 多项式回归与正交多项式回归 480
10.4.10 加权最小二乘估计 483
10.5.1 残差与投影矩阵 485
10.5 回归诊断 485
10.5.2 对线性回归模型中假定的诊断与处理 486
10.5.3 对数据的影响分析：异常点与强影响点 495
10.6.1 多重共线性 497
10.6 最小二乘估计的改进 497
10.6.2 岭估计 499
10.6.3 主成分估计 502
10.6.4 R估计 504
10.6.5 M估计 506
10.7.2 参数估计 508
10.7.1 模型 508
10.7 协方差分析 508
10.7.3 假设检验 509
参考文献 512
附表10.1k个自由度为v的t变量的极差分布的1-α分位数 513
q1-α(k,v) 513
附表10.2Fmax的1-α分位数表 514
附表10.3Gmax的1-α分位数表 515
附表10.4检验相关系数ρ=0的临界值r1-a/2(n-2) 516
附表10.5正交多项式表 517
附表10.6D-W检验临界值表 521
第十一章 多元分析 523
11.1 多元正态分布 523
11.1.1 p元正态分布的定义与性质 523
11.1.2 三个重要的抽样分布 524
11.1.3 来自多元正态分布常用的描述性统计量及有关的抽样分布 526
11.1.4 参数估计 527
11.1.5 假设检验 530
11.2.1 概述 539
11.2.2 距离判别 539
11.2 判别分析 539
11.2.3 费希尔线性判别 542
11.2.4 贝叶斯判别 544
11.2.5 逐步判别 546
11.3 聚类分析 549
11.3.1 距离与相似系数 549
11.3.2 系统聚类法 552
11.3.3 动态聚类法 554
11.3.4 有序样本的聚类 556
11.4 主成分分析 559
11.4.1 主成分的定义 559
11.4.2 样本主成分的求法及其性质 560
11.4.3 主成分个数的选取 561
11.5 因子分析 562
11.5.1 因子分析的模型 562
11.5.2 参数的估计方法 563
11.5.3 因子的旋转 564
11.6 典型相关分析 567
11.6.1 典型变量与典型相关系数的定义与求法 567
11.5.4 因子得分 567
11.6.2 广义相关系数的定义与几种常用的广义相关系数 570
参考文献 571
附表11.1θmax的1-α分位数表 572
附表11.2L（p,v）的1-α分位数表 581
附表11.3W（p,n）的α分位数表 582
附表11.4M（p,v0,k）的1-α分位数表 591
12.1 平稳时间序列 593
12.1.1 时间序列 593
第十二章 时间序列分析 593
12.1.2 平稳时间序列 594
12.1.3 白噪声序列与平稳线性序列 595
12.1.4 一类有限参数模型——ARMA模型 596
12.2 ARMA模型的时域表示 597
12.2.1 线性差分方程 597
12.2.2 自回归模型 598
12.2.3 滑动平均模型 603
12.2.4 自回归滑动平均模型 605
12.2.5 小结 607
12.3 ARMA模型的参数估计 608
12.3.1 时间序列矩的估计 608
12.3.2 ARMA模型参数的矩估计 611
12.3.3 ARMA模型参数的极大似然估计 612
12.4 模型的选择与检验 615
12.4.1 相关分析方法定阶 615
12.4.2 模型拟合检验 617
12.4.3 最小最终预报误差（FPE）准则 619
12.4.4 模型的改进 621
12.5 非平稳时间序列模型 622
12.5.1 具有趋势性的求和模型 623
12.5.2 季节模型 626
12.5.3 其他时间序列模型 630
12.6 时间序列的预报 632
12.6.1 ARMA序列的LMMSE预报 632
12.6.2 求和序列和季节序列的LMMSE预报 634
12.6.3 预报的更新 636
参考文献 639
13.1.2 指标 640
13.1.1 试验 640
13.1.3 因子 640
13.1设计试验的一般考虑 640
第十三章 试验设计 640
13.1.4 试验误差 641
13.1.5 试验设计 641
13.1.6 基本原理 642
13.1.7 交互作用 642
13.1.8 注意事项 643
13.2 区组设计 644
13.2.1 完全随机设计 644
13.2.2 随机区组设计 645
13.2.3 平衡不完全区组设计（BIB设计） 645
13.2.4 链式区组设计 650
13.3 正交设计 655
13.3.1 正交表 655
13.3.2 正交设计的一般考虑 656
13.3.3 数据分析 657
13.3.4 水平数不同的正交设计 668
13.3.5 水平数不同的全因子试验 675
13.4 参数设计 679
13.4.1 参数设计的基本思想 679
13.4.2 稳健设计与分析 680
13.4.3 灵敏度分析 687
13.4.4 综合噪声因子 689
13.4.5 动态特性参数设计 690
13.5 回归设计 695
13.5.1 回归模型 695
13.5.2 一次回归设计 697
13.5.3 中心组合设计 704
13.5.4 二次回归正交设计 706
13.5.5 二次回归旋转设计 710
13.5.6 时间飘移与正交区组 716
13.5.7 三次回归旋转设计 717
13.6 均匀设计 720
13.6.1 均匀设计表 721
13.6.2 均匀设计的统计分析 724
参考文献 726
附表13.1平衡不完全区组设计（4＜v＜10,r＜10） 727
附表13.2常用正交表 732
附表13.3二次回归正交设计表（m0=1） 742
附表13.4二次回归通用旋转设计及其正交区组表 745
附表13.5均匀设计表及其使用表 749
14.1.1 寿命与寿命分布 758
14.1 常用可靠性指标 758
14.1.2 产品的可靠性指标 758
第十四章 可靠性统计 758
14.1.3 可修产品的可靠性指标 761
14.1.4 结构可靠性指标 761
14.1.5 系统可靠度 764
14.2 寿命试验 767
14.2.1 寿命试验的分类 767
14.2.2 寿命试验中的常用点估计 768
14.2.3 指数寿命数据的统计分析 768
14.2.4 韦布尔寿命数据的统计分析 770
14.2.5 对数正态寿命数据的统计分析 772
14.2.6 可靠性中的抽样检验 774
14.3.1 加速寿命试验的类型 782
14.3 加速寿命试验和恒加试验 782
14.3.2 加速模型、加速方程与加速系数 784
14.3.3 指数分布场合下恒加试验数据的统计分析 786
14.3.4 韦布尔分布场合下恒加试验数据的统计分析 789
14.3.5 对数正态分布场合下恒加试验数据的统计分析 792
14.4.1 指数分布场合下步加试验数据的统计分析 794
14.4步进应力加速寿命试验 794
14.4.2 韦布尔分布场合下步加试验数据的统计分析 796
14.4.3 对数正态分布场合下步加试验数据的统计分析 798
14.5.1 韦布尔分布场合下线性应力序加试验的统计分析 801
14.5 序进应力加速寿命试验 801
14.5.2 对数正态分布场合下线性应力序加试验的统计分析 804
14.6 可靠性增长 806
14.6.1 可靠性增长的趋势检验 807
14.6.2 可靠性增长的Duane模型 810
14.6.3 单台系统的AMSAA模型 812
14.6.4 多台系统的AMSAA模型 815
14.6.5 Gompertz模型 816
参考文献 817
14.6.6 Lloyd-Lipow模型 817
15.1.4 总量指标 819
15.1.3 综合指标 819
第十五章 社会经济统计 819
15.1 标志、指标和指数 819
15.1.1 标志 819
15.1.2 变异 819
15.1.11 相对指标 820
15.1.10 时期指标 820
15.1.5 数量指标 820
15.1.6 质量指标 820
15.1.7 实物量指标 820
15.1.8 价值量指标 820
15.1.9 时点指标 820
15.1.15 强度相对指标 821
15.1.14 比较相对指标 821
15.1.12 结构相对指标 821
15.1.13 比例相对指标 821
15.1.19 算术平均数 822
15.1.18 平均指标 822
15.1.16 计划完成情况相对指标 822
15.1.17 动态相对指标 822
15.1.21 加权算术平均数 823
15.1.20 简单算术平均数 823
15.1.23 几何平均数 824
15.1.22 调和平均数 824
15.1.25 众数 825
15.1.24 中位数 825
15.1.28 平均差 826
15.1.27 全距 826
15.1.26 标志变异指标 826
15.1.31 平均差系数 827
15.1.30 离散系数 827
15.1.29 标准差 827
15.1.35 指数 828
15.1.34 峰度 828
15.1.32 标准差系数 828
15.1.33 偏度 828
15.1.38 动态指数和静态指数 829
15.1.37 数量指标指数和质量指标指数 829
15.1.36 个体指数和总指数 829
15.1.42 平均数指数 830
15.1.41 综合指数 830
15.1.39 定基指数和环比指数 830
15.1.40 同度量因素 830
15.1.46 指数体系 831
15.1.45 结构影响指数 831
15.1.43 平均指标指数 831
15.1.44 固定构成指数 831
15.1.50 居民消费价格指数 832
15.1.49 商品零售价格指数 832
15.1.47 价格指数 832
15.1.48 可比价格和不变价格 832
15.2.4 人口密度 833
15.2.3 总人口 833
15.2 人口统计 833
15.2.1 人口统计 833
15.2.2 人口普查 833
15.2.8 人口增长率 834
15.2.7 人口自然增长率 834
15.2.5 出生率 834
15.2.6 死亡率 834
15.2.12 人口迁移率 835
15.2.11 计划生育统计 835
15.2.9 人口平均增长率 835
15.2.10 生育率 835
15.2.14 农业人口和非农业人口 836
15.2.13 常住人口与现有人口 836
15.2.18 生命表 837
15.2.17 人口金字塔 837
15.2.15 市镇人口 837
15.2.16 年龄结构类型 837
15.2.21 职工 838
15.2.20 从业人员 838
15.2.19 平均寿命 838
15.3.2 农业总产值 839
15.3.1 农业统计 839
15.2.22 在岗职工 839
15.2.23 登记失业率 839
15.3 农业统计 839
15.3.5 农业劳动生产率 840
15.3.4 农业商品产量与农业商品产值 840
15.3.3 农业增加值 840
15.3.10 农作物产量调查 841
15.3.9 农作物总产量 841
15.3.6 农业用地 841
15.3.7 耕地面积 841
15.3.8 复种指数 841
15.3.15 养殖面积 842
15.3.14 畜牧产品产量 842
15.3.11 粮食产量 842
15.3.12 油料产量 842
15.3.13 森林覆盖率 842
15.4.2 轻工业和重工业 843
15.4.1 工业统计 843
15.3.16 水产品产量 843
15.3.17 农用机械总动力 843
15.4 工业统计 843
15.4.4 工业总产值 844
15.4.3 大、中、小型工业 844
15.4.5 工业增加值 845
15.4.11 工业产品生产能力 846
15.4.10 工业产品合格率 846
15.4.6 工业产品品种 846
15.4.7 新产品 846
15.4.8 工业技术经济指标 846
15.4.9 工业产品质量指标 846
15.4.13 设备生产效率指标 847
15.4.12 设备时间利用指标 847
15.5.3 储蓄率 848
15.5.2 利率与利率体系 848
15.4.14 工业经济效益综合指数 848
15.5 金融统计 848
15.5.1 金融统计 848
15.5.8 M1 849
15.5.7 M0 849
15.5.4 通货 849
15.5.5 货币需求量 849
15.5.6 货币供应量 849
15.5.13 年金 850
15.5.12 原始存款与派生存款 850
15.5.9 M2 850
15.5.10 M3 850
15.5.11 货币供给乘数 850
15.5.15 上海证券交易所综合股价指数 851
15.5.14 贴现率 851
15.5.17 深圳证券交易所综合指数 852
15.5.16 上海证券交易所30家上市公司股价指数 852
15.5.19 道·琼斯股价指数 853
15.5.18 深圳证券交易所成分股指数 853
15.5.22 伦敦金融时报股价指数 854
15.5.21 纽约证券交易所综合指数 854
15.5.20 标准普尔综合指数 854
15.5.26 技术分析指标 855
15.5.25 市盈率 855
15.5.23 日本经济新闻道式股价指数 855
15.5.24 香港恒生股价指数 855
15.6.4 利用外资项目个数 856
15.6.3 利用外资统计 856
15.6 涉外经济统计 856
15.6.1 涉外经济与涉外经济统计 856
15.6.2 国际投资与国际投资统计 856
15.6.9 外贸业务统计 857
15.6.8 海关统计 857
15.6.5 利用外资额 857
15.6.6 结汇率 857
15.6.7 对外贸易统计 857
15.6.13 国际旅游及其统计 858
15.6.12 涉外保险及其统计指标体系 858
15.6.10 对外承包工程和劳务合作及其统计 858
15.6.11 涉外税收及其统计 858
15.7.2 经济计量学应用步骤 859
15.7.1 经济计量学 859
15.7 经济计量学 859
15.7.5 随机解释变量 860
15.7.4 虚拟变量模型 860
15.7.3 虚拟变量 860
15.7.9 滞后变量模型 861
15.7.8 滞后变量 861
15.7.6 随机解释变量模型 861
15.7.7 滞后效应 861
15.7.10 科伊克变换模型 862
15.7.13 自适应预期模型 863
15.7.12 期望模型 863
15.7.11 帕斯卡变换模型 863
15.7.18 方程式 864
15.7.17 前定变量 864
15.7.14 局部调整模型 864
15.7.15 内生变量 864
15.7.16 外生变量 864
15.7.20 结构式模型 865
15.7.19 联立方程模型 865
15.7.21 简化式模型 866
15.7.25 经济结构分析 867
15.7.24 模型识别 867
15.7.22 联立性偏误 867
15.7.23 递归模型 867
15.7.27 克莱因战争间模型 868
15.7.26 宏观经济计量模型 868
15.8.2 国民经济账户体系 869
15.8.1 国民经济核算 869
15.8 国民经济核算 869
15.8.3 国民经济核算对象 870
15.8.5 交易 871
15.8.4 三次产业分类 871
15.8.6 经济流量和存量 872
15.8.7 国民经济核算原则 873
15.8.8 国内生产总值及其核算 874
15.8.9 投入产出核算与投入产出表 875
15.8.10 资金流量表 878
15.8.12 资产负债表 881
15.8.11 资产负债核算 881
15.8.13 国际收支平衡表 882
15.8.16 产业部门账户 884
15.8.15 机构部门账户 884
15.8.14 经济循环账户 884
参考文献 885
15.8.18 经济循环矩阵 885
15.8.17 经济总体账户 885
16.1.1 抽样检验概述及分类 886
16.1 抽样检验 886
第十六章 统计质量管理 886
16.1.2 接收概率与OC曲线 887
16.1.3 计数标准型一次抽样检验 889
16.1.4 计数调整型抽样检验 890
16.1.5 计数序贯抽样检验 897
16.1.6 计量标准型抽样检验 900
16.2 过程能力分析 902
16.2.1 过程能力指数 903
16.2.2 过程能力指数的计算 904
16.2.3 过程能力分析 907
16.3.1 控制图简介 909
16.3 统计过程控制 909
16.3.2 控制图的判断准则 910
16.3.3 计量值控制图 913
16.3.4 计数值控制图 914
16.4.1 测量系统概述 928
16.4 测量系统误差评定 928
16.4.2 测量系统的波动 934
16.4.3 测量系统的评定方法 942
参考文献 948
附表16.1计数标准型一次抽样检验方案表 949
附表16.2计数调整型一次抽样方案表 952
附表16.3计数调整型二次抽样方案表 958
附表16.4计量抽样检验方案表 964
附表16.5控制图中计算控制限的系数表 968
17.1.2 临床试验设计 969
17.1.1 概述 969
第十七章 生物统计 969
17.1 生物统计试验设计 969
17.1.3 调查设计 970
17.1.4 序贯试验设计 971
17.2.2 与0-1分布对应的质反应序贯试验参数p的假设检验 972
17.2.1 序贯概率比检验 972
17.2 序贯检验 972
17.2.3 服从正态分布的量反应开放型序贯试验的参数检验 974
17.2.5 分组序贯检验 977
17.2.4 闭锁型序贯试验的参数检验 977
17.2.6 序贯t检验 978
17.2.8 正态分布中参数的置信序列检验 979
17.2.7 时间序贯检验 979
17.3.1 0 -1分布中参数p的序贯估计 980
17.3 序贯估计 980
17.3.2 正态均值μ的序贯估计 981
17.4.1 概述 982
17.4 生物统计资料的描述与分析 982
17.4.2 人口统计指标 983
17.4.3 疾病统计指标 986
17.4.4 疾病资料的分析 987
17.6.1 生存率的乘积限估计 988
17.6 生存分析 988
17.5 疗效考核 988
17.5.1 疗效考核指标 988
17.5.2 疗效分析 988
17.6.2 生存率的寿命表估计 990
17.6.3 生存率的比较 991
17.6.4 Cox模型 993
17.7.2 逻辑斯谛模型的性质 996
17.7.1 逻辑斯谛模型的定义 996
17.7 逻辑斯谛模型 996
17.7.4 逻辑斯谛模型的参数检验 998
17.7.3 参数估计 998
17.7.5 模型的适定性（Goodnessoffitting）检验 999
17.7.71 :M配对条件逻辑斯谛模型的参数估计 1000
17.7.61 :M配对条件逻辑斯谛模型 1000
17.7.8 条件逻辑斯谛模型的参数检验 1001
17.8.2 参数估计 1004
17.8.1 泊松回归模型的定义 1004
17.8 泊松回归模型 1004
17.8.4 模型适定性检验 1005
17.8.3 参数检验 1005
参考文献 1007
18.1.1 逆变换法 1008
18.1 一般随机数的产生方法 1008
第十八章 统计计算方法 1008
18.1.3 合成法 1009
18.1.2 变换方法 1009
18.1.4 筛选抽样 1010
18.1.5 近似抽样法 1013
18.2.1 正态分布及对数正态分布的抽样法 1014
18.2 常见分布的抽样法 1014
18.2.2 指数分布及韦布尔分布的抽样法 1015
18.2.3 伽玛分布的抽样方法 1016
18.2.5 χ2（n）,F（m,n）,t（n）分布的抽样法 1017
18.2.4 贝塔分布的抽样方法 1017
18.2.6 离散分布的抽样 1018
18.2.7 二点分布及二项分布的抽样 1019
18.3 多维分布的抽样方法 1020
18.2.9 其他离散型分布的抽样 1020
18.2.8 泊松分布的抽样 1020
18.3.1 条件密度法 1021
18.3.2 筛选抽样法 1022
18.3.3 多维正态分布的抽样 1023
18.3.4 多项分布的抽样 1024
18.4 随机模拟计算 1024
18.4.1 统计模拟 1024
18.4.1统计模拟 1024
18.4随机模拟计算 1024
18.4.2随机投点法 1026
18.4.2 随机投点法 1026
18.4.3样本平均值法 1027
18.4.3 样本平均值法 1027
18.4.4 重要抽样法 1028
18.4.4重要抽样法 1028
18.4.5 分层抽样法 1029
18.4.5分层抽样法 1029
18.4.6 关联抽样法 1031
18.4.6关联抽样法 1031
18.5EM算法及其推广 1032
18.5 EM算法及其推广 1032
18.5.1 基本EM算法 1032
18.5.1基本EM算法 1032
18.5.2 EM算法的精度 1037
18.5.2EM算法的精度 1037
18.5.3 广义EM算法 1039
18.5.3广义EM算法 1039
18.6.1 基本原理 1040
18.5.4蒙特卡罗EM算法 1040
18.6马尔可夫链蒙特卡罗方法 1040
18.6.1基本原理 1040
18.6 马尔可夫链蒙特卡罗方法 1040
18.5.4 蒙特卡罗EM算法 1040
18.6.2吉布斯抽样 1042
18.6.2 吉布斯抽样 1042
18.6.3米特罗波利斯－郝斯汀抽样 1044
18.6.3 米特罗波利斯－郝斯汀抽样 1044
18.6.4应用例 1046
18.6.4 应用例 1046
参考文献 1048
参考文献 1048
附表 1050
表1二项分布P（X≤x）=？（k？）pk（1-p）n-k的数值表 1050
附表 1050
表1二项分布P（X≤x）=？（k？）pk（1-p）n-k的数值表 1050
表2泊松分布P（X≤x）=？？的数值表 1059
表2泊松分布P（X≤x）=？？的数值表 1059
表3标准正态分布函数的数值表 1062
表3标准正态分布函数的数值表 1062
表4t分布的上侧分位数表 1065
表4t分布的上侧分位数表 1065
表5χ2分布的上侧分位数表 1066
表5χ2分布的上侧分位数表 1066
表6F分布的上侧分位数表 1069
表6F分布的上侧分位数表 1069
索引 1081
索引 1081