第1章 什么是统计学 1
1.1 引言 1
1.2 为什么学习统计学 2
1.3 什么是统计学 3
1.4 统计学的类型 4
1.5 变量的类型 6
1.6 测量尺度 7
1.7 伦理与统计 11
1.8 计算机应用 11
小结 12
本章习题 13
第2章 描述数据 频数表、频数分布和图形表示 14
2.1 引言 14
2.2 构造频数表 15
2.3 构造频数分布：定量数据 19
2.4 一个软件例子 22
2.5 相对频数分布 23
2.6 频数分布的图形表示 24
小结 29
本章习题 29
第3章 描述数据 数值度量 31
3.1 引言 31
3.2 总体均值 32
3.3 样本均值 33
3.4 算术平均数的性质 34
3.5 加权平均数 35
3.6 中位数 37
3.7 众数 38
3.8 软件解法 39
3.9 均值、中位数和众数的相对位置 40
3.10 几何平均数 41
3.11 为什么要研究离散程度 43
3.12 离散程度的度量 44
3.13 软件解法 49
3.14 标准差的解释与应用 50
3.15 分组数据的均值和标准差 52
3.16 伦理和结果报告 54
小结 55
符号读法 56
本章习题 57
第4章 描述数据 数据展示和数据开发 58
4.1 引言 58
4.2 点状图 58
4.3 茎叶图 60
4.4 离散程度的其他度量 63
4.5 偏度 67
4.6 描述两个变量之间的关系 70
小结 73
符号读法 74
本章习题 74
第1～4章复习 76
术语 76
习题 78
案例 79
第5章 概率论概述 81
5.1 引言 81
5.2 何谓概率 82
5.3 分配概率的方法 84
5.4 计算概率的几个法则 87
5.5 列联表 94
5.6 树形图 95
5.7 贝叶斯定理 97
5.8 计数原理 101
小结 105
符号读法 106
本章习题 106
第6章 离散型概率分布 108
6.1 引言 108
6.2 何谓概率分布 108
6.3 随机变量 109
6.4 概率分布的均值、方差和标准差 111
6.5 二项概率分布 113
6.6 超几何分布 120
6.7 泊松概率分布 122
6.8 协方差 126
小结 129
本章习题 130
第7章 连续型概率分布 132
7.1 引言 132
7.2 均匀概率分布族 133
7.3 正态概率分布族 135
7.4 标准正态概率分布 137
7.5 二项分布的正态近似 145
小结 148
本章习题 149
第5～7章复习 151
术语 152
习题 153
案例 154
第8章 抽样方法和中心极限定理 157
8.1 引言 157
8.2 抽样方法 158
8.3 抽样误差 163
8.4 样本均值的抽样分布 165
8.5 中心极限定理 167
8.6 样本均值抽样分布的应用 173
小结 175
符号读法 175
本章习题 175
第9章 估计和置信区间 178
9.1 引言 178
9.2 均值的点估计和置信区间 179
9.3 比例的置信区间 189
9.4 有限总体修正因子 191
9.5 选择适当的样本容量 193
小结 196
本章习题 196
第8～9章复习 198
术语 198
习题 199
案例 200
第10章 单样本假设检验 201
10.1 引言 201
10.2 什么是假设 202
10.3 什么是假设检验 202
10.4 假设检验五步法 202
10.5 单侧与双侧显著性检验 206
10.6 总体均值的检验：已知总体标准差 207
10.7 假设检验中的р-值 210
10.8 总体均值的检验：总体标准差未知 212
10.9 关于比例的检验 217
10.10 第Ⅱ类错误 219
小结 221
符号读法 222
本章习题 222
第11章 两样本假设检验 224
11.1 引言 224
11.2 两样本假设检验：独立样本 225
11.3 比例的两样本检验 229
11.4 总体均值的比较：总体标准差未知（合并t检验） 232
11.5 总体均值的比较：总体标准差不等 235
11.6 两样本的假设检验：相依样本 238
11.7 相依样本与独立样本的比较 240
小结 242
符号读法 243
本章习题 243
第12章 方差分析 246
12.1 引言 246
12.2 F分布 246
12.3 比较两总体的方差 247
12.4 ANOVA的假定 250
12.5 ANOVA检验 251
12.6 关于成对处理均值的推断 256
12.7 双因素方差分析 258
12.8 具有交互作用的双因素方差分析 262
小结 266
符号读法 267
本章习题 267
第10～12章复习 269
术语 270
习题 271
案例 272
第13章 线性回归与相关 274
13.1 引言 274
13.2 何谓相关分析 275
13.3 相关系数 276
13.4 判定系数 279
13.5 相关系数的显著性检验 280
13.6 回归分析 282
13.7 估计的标准误差 287
13.8 线性回归的假定 289
13.9 置信区间和预测区间 290
13.10 有关判定系数的更多内容 293
13.11 相关系数、判定系数与估计的标准误差之间的关系 295
13.12 变换数据 297
13.13 协方差 299
小结 301
符号读法 302
本章习题 302
第14章 多元回归与相关分析 305
14.1 引言 305
14.2 多元回归分析 305
14.3 回归方程对数据的拟合好吗 309
14.4 多元线性回归的推断 314
14.5 评价多元回归的假定 319
14.6 逐步回归 325
14.7 具有交互作用的回归模型 327
小结 330
符号读法 331
本章习题 331
第13～14章复习 336
术语 336
习题 337
案例 338
第15章 指数 340
15.1 引言 340
15.2 简单指数 341
15.3 为什么要把数据转换成指数 342
15.4 指数的构成 343
15.5 未加权指数 344
15.6 加权指数 346
15.7 价值指数 349
15.8 特殊用途指数 350
15.9 消费者物价指数 353
15.10 调整基期 356
小结 357
本章习题 358
第16章 时间序列与预测 360
16.1 引言 360
16.2 时间序列的构成 361
16.3 移动平均 363
16.4 加权移动平均 365
16.5 线性趋势 367
16.6 最小二乘法 368
16.7 非线性趋势 370
16.8 季节波动 371
16.9 消除数据的季节影响 376
16.10 杜宾-瓦特森统计量 379
小结 383
本章习题 383
第15～16章复习 386
术语 387
习题 387
第17章 非参数方法：检验 388
17.1 引言 388
17.2 拟合优度检验：期望频数相等 388
17.3 拟合优度检验：期望频数不等 392
17.4 卡方的局限性 393
17.5 列联表分析 395
小结 398
符号读法 398
本章习题 399
第18章 非参数方法 分级数据分析 400
18.1 引言 400
18.2 符号检验 401
18.3 相依样本的威尔科克森符号秩检验 407
18.4 独立样本的威尔科克森秩和检验 410
18.5 克鲁斯卡尔-沃利斯检验：秩方差分析 412
18.6 秩顺序相关 415
小结 418
符号读法 419
本章习题 419
第17～18章复习 420
术语 421
习题 421
案例 422
第19章 统计过程控制与质量管理 423
19.1 引言 423
19.2 质量控制简史 423
19.3 差异产生的原因 426
19.4 诊断图 427
19.5 质量控制图的用途和类型 429
19.6 受控和失控情形 433
19.7 属性控制图 435
19.8 接受抽样 439
小结 442
符号读法 442
本章习题 443
第20章 决策论基础 445
20.1 引言 445
20.2 决策要素 446
20.3 不确定条件下决策的案例 446
20.4 最大最小策略、最大最大策略及最小最大遗憾策略 450
20.5 完全信息的价值 450
20.6 敏感性分析 451
20.7 决策树 452
小结 453
本章习题 454