第1章 统计、数据和统计思想 1
本章我们将要学习 1
实践中的统计：一个20/20的调查：事实还是假象？ 2
1.1 统计 3
1.2 在商业中的统计应用类型 4
1.3 统计的基本要素 5
1.4 过程（选学） 9
1.5 数据类型 11
1.6 收集数据 12
1.7 统计在决策管理中的作用 15
关键术语 18
本章笔记 19
练习题 19
第2章 描述数据集的方法 21
本章我们将要学习 21
实践中的统计：影响医生拒绝道德咨询的因素 23
2.1 定性数据的描述 24
2.2 描述定量数据的图形方法 29
2.3 求和符号 34
2.4 集中趋势的数值测度 35
2.5 变异性的数值测度 40
2.6 标准差的解释 43
2.7 相对位置的数值测度 47
2.8 异常值的检测方法（选学） 49
2.9 二元关系的图形描述（选学） 55
2.10 时间序列图（选学） 58
2.11 利用描述方法扭曲事实 60
关键术语 63
本章笔记 64
练习题 65
真实案例 69
肯塔基州的牛奶案例——第一部分（覆盖第1章和第2章的案例） 69
第3章 概率 71
本章我们将要学习 71
实践中的统计：乐透彩票！！！ 73
3.1 事件、样本空间和概率 74
3.2 事件的并集和交集 83
3.3 互补事件 85
3.4 加法法则和互斥事件 86
3.5 条件概率 88
3.6 乘法法则和独立事件 91
3.7 随机抽样 97
3.8 贝叶斯定理（选学） 99
关键术语 101
本章笔记 102
练习题 103
第4章 随机变量与概率分布 107
本章我们将要学习 107
实践中的统计：研制超级武器——优化命中率 109
4.1 随机变量的两种类型 110
4.2 离散随机变量的概率分布 111
4.3 二项分布 116
4.4 泊松分布（选学） 124
4.5 连续随机变量的概率分布 126
4.6 均匀分布（选学） 127
4.7 正态分布 129
4.8 评价正态性的描述性方法 138
4.9 用正态分布近似二项分布（选学） 141
4.10 抽样分布 145
4.11 ？的抽样分布和中心极限定理 149
关键术语 155
本章笔记 156
练习题 158
真实案例 160
家具失火案（覆盖第3章和第4章的案例） 160
第5章 基于单个样本的推断：置信区间估计 162
本章我们将要学习 162
实践中的统计：扇贝、抽样和法律 164
5.1 确定目标参数 164
5.2 总体均值的大样本置信区间 165
5.3 总体均值的小样本置信区间 169
5.4 总体比例的大样本置信区间 175
5.5 确定样本量 179
5.6 简单随机抽样的有限总体修正（选学） 182
5.7 抽样调查设计（选学） 183
关键术语 185
本章笔记 185
练习题 186
第6章 基于单个样本的推断：假设检验 190
本章我们将要学习 190
实践中的统计：一个舒洁纸巾使用者的日记 192
6.1 假设检验的要素 192
6.2 总体均值的大样本假设检验 196
6.3 观测的显著性水平：p值 200
6.4 总体均值的小样本假设检验 203
6.5 总体比例的大样本假设检验 206
6.6 计算犯第Ⅱ类错误的概率：更多关于β的信息（选学） 209
6.7 总体方差的假设检验（选学） 214
关键术语 216
本章笔记 216
练习题 217
第7章 基于两样本的推断：置信区间和假设检验 220
本章我们将要学习 220
实践中的统计：自我管理工作团队对家庭生活的影响 222
7.1 确定目标参数 222
7.2 比较两个总体均值：独立抽样 223
7.3 比较两个总体均值：配对差异试验 232
7.4 比较两个总体比例：独立抽样 237
7.5 确定样本量 242
7.6 比较两个总体方差：独立抽样（选学） 243
关键术语 248
本章笔记 248
练习题 249
真实案例 251
肯塔基州的牛奶案例——第二部分（覆盖第5章至第7章的案例） 251
第8章 试验设计和方差分析 253
本章我们将要学习 253
实践中的统计：裁员中的道德问题 256
8.1 试验设计要素 257
8.2 完全随机设计：单因子 261
8.3 均值的多重比较 270
8.4 随机区组设计 274
8.5 析因试验 281
关键术语 288
本章笔记 289
练习题 290
第9章 分类数据分析 294
本章我们将要学习 294
实践中的统计：有关优惠券使用者的研究——邮寄与网络 295
9.1 分类数据和多项试验 296
9.2 对分类概率的检验：单向表 297
9.3 对分类概率的检验：双向（列联）表 302
9.4 卡方检验中需要注意的地方 309
关键术语 310
本章笔记 310
练习题 311
真实案例 314
职场上的歧视（覆盖第8章和第9章的案例） 314
第10章 简单线性回归 316
本章我们将要学习 316
实践中的统计：一名MBA工作与生活的平衡 318
10.1 概率模型 319
10.2 拟合模型：最小二乘法 321
10.3 模型的假设 327
10.4 σ2的估计 328
10.5 评价模型的有效性：对斜率β1的推断 329
10.6 相关系数 333
10.7 判定系数 335
10.8 利用模型进行估计和预测 338
10.9 一个完整的例子 343
关键术语 345
本章笔记 346
练习题 347
第11章 多元回归与建模 353
本章我们将要学习 353
实践中的统计：高速公路建设中的操纵投标 355
11.1 多元回归模型 355
11.2 一阶模型：估计和解释β参数 356
11.3 关于β参数的推论以及模型整体的功效 361
11.4 运用模型进行估计和预测 365
11.5 建模：交互模型 369
11.6 建模：二阶以及其他高阶模型 372
11.7 建模：定性（虚拟）变量模型 376
11.8 建模：包含定性变量和定量变量的模型（选学） 378
11.9 建模：比较嵌套模型（选学） 383
11.10 建模：逐步回归（选学） 386
11.11 残差分析：检验回归假设 391
11.12 一些陷阱：可估性、多重共线性和外推法 403
关键术语 407
本章笔记 407
练习题 409
真实案例 414
分户出租公寓销售的案例（覆盖第10章和第11章的案例） 414
第12章 质量改进方法 416
本章我们将要学习 416
实践中的统计：检测喷气机燃料添加剂的安全性 418
12.1 质量、过程与系统 419
12.2 统计控制 423
12.3 控制图的原理 429
12.4 监测过程均值的控制图：？图 433
12.5 监测过程方差的控制图：R图 442
12.6 监测过程不合格率的控制图：p图 447
12.7 变异来源诊断（选学） 450
12.8 能力分析（选学） 453
关键术语 456
本章笔记 457
练习题 458
真实案例 461
垫片生产案例（覆盖第12章的案例） 461