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 107
5.4 连续型随机变量的概率分布 120
思考与练习 132
第6章 统计量及其抽样分布 134
6.1 统计量 135
6.2 关于分布的几个概念 138
6.3 由正态分布导出的几个重要分布 139
6.4 样本均值的分布与中心极限定理 143
6.5 样本比例的抽样分布 146
6.6 两个样本平均值之差的分布 147
6.7 关于样本方差的分布 149
思考与练习 150
第7章 参数估计 152
7.1 参数估计的基本原理 153
7.2 一个总体参数的区间估计 158
7.3 两个总体参数的区间估计 164
7.4 样本量的确定 174
思考与练习 176
第8章 假设检验 182
8.1 假设检验的基本问题 183
8.2 一个总体参数的检验 190
8.3 两个总体参数的检验 198
8.4 检验问题的进一步说明 209
思考与练习 212
第9章 分类数据分析 215
9.1 分类数据与x2统计量 216
9.2 拟合优度检验 217
9.3 列联分析：独立性检验 219
9.4 列联表中的相关测量 224
9.5 列联分析中应注意的问题 228
思考与练习 231
第10章 方差分析 233
10.1 方差分析引论 234
10.2 单因素方差分析 239
10.3 双因素方差分析 249
思考与练习 258
第11章 一元线性回归 263
11.1 变量间关系的度量 264
11.2 一元线性回归 271
11.3 利用回归方程进行预测 285
11.4 残差分析 288
思考与练习 291
第12章 多元线性回归 297
12.1 多元线性回归模型 298
12.2 回归方程的拟合优度 301
12.3 显著性检验 303
12.4 多重共线性 306
12.5 利用回归方程进行预测 309
12.6 变量选择与逐步回归 311
思考与练习 314
第13章 时间序列分析和预测 320
13.1 时间序列及其分解 321
13.2 时间序列的描述性分析 323
13.3 时间序列预测的程序 327
13.4 平稳序列的预测 332
13.5 趋势型序列的预测 337
13.6 复合型序列的分解预测 343
思考与练习 348
第14章 指数 354
14.1 基本问题 355
14.2 总指数编制方法 357
14.3 指数体系 364
14.4 几种典型的指数 368
14.5 综合评价指数 374
思考与练习 376
附录一 术语表 380
附录二 用Excel生成概率分布表 388
参考文献 399