第1章 数据与统计 1
1.1统计在商务和经济领域中的应用 3
1.1.1会计 3
1.1.2金融 4
1.1.3营销 4
1.1.4生产 4
1.1.5经济 4
1.2数据 5
1.2.1个体、变量和观察值 5
1.2.2测量尺度 6
1.2.3分类数据和数值型数据 7
1.2.4截面数据和时间序列数据 7
1.3数据来源 10
1.3.1现有资源 10
1.3.2统计研究 11
1.3.3数据采集误差 13
1.4描述性统计 13
1.5统计推断 15
1.6计算机与统计分析 17
1.7数据挖掘 17
1.8统计实践中的道德准则 18
总结 20
关键术语 20
补充练习 21
第2章 描述性统计：表格与图形 25
2.1分类数据的汇总 27
2.1.1频数分布 27
2.1.2相对频数分布和百分比频数分布 28
2.1.3条形图和饼图 28
2.2数值型数据的汇总 32
2.2.1频数分布 32
2.2.2相对频数分布和百分比频数分布 33
2.2.3点图 34
2.2.4直方图 34
2.2.5累积分布 36
2.2.6累积频数分布曲线 36
2.3探索性数据分析：茎叶图 40
2.4联列表和散点图 45
2.4.1联列表 46
2.4.2散点图和趋势线 48
总结 53
关键术语 53
重要公式 55
补充练习 55
案例1 Pelican商店 57
案例2电影行业 58
第3章 描述统计学：数值方法 60
3.1位置指标 62
3.1.1平均数 62
3.1.2中位数 63
3.1.3众数 64
3.1.4百分位数 65
3.1.5四分位数 66
3.2变异指标 69
3.2.1极差 70
3.2.2四分位距 70
3.2.3方差 70
3.2.4标准差 72
3.2.5变异系数 73
3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测 75
3.3.1分布形态 75
3.3.2 z-分数 76
3.3.3切比雪夫定理 77
3.3.4经验法则 78
3.3.5异常值的检测 79
3.4探索性数据分析 81
3.4.1五数统计 81
3.4.2箱形图 82
3.5两个变量间关系的度量 85
3.5.1协方差 85
3.5.2协方差的解释 87
3.5.3相关系数 88
3.5.4相关系数的解释 90
3.6加权平均数和分组数据的处理 93
3.6.1加权平均数 93
3.6.2分组数据 94
总结 98
关键术语 99
重要公式 100
补充练习 101
案例一Pelican商店 102
案例二 电影行业 104
第4章 概率论简介 105
4.1试验、计数原理和概率的计算 107
4.1.1计数原理、组合、排列 108
4.1.2概率的计算 112
4.1.3 KP&L公司项目的概率计算 114
4.2事件及其概率 116
4.3概率的一些基本性质 118
4.3.1事件的补 118
4.3.2加法公式 119
4.4条件概率 123
4.4.1独立事件 126
4.4.2乘法公式 127
4.5贝叶斯定理 129
4.6表格法 132
总结 134
关键术语 134
重要公式 135
补充练习 136
案例 汉密尔顿县的法官们 137
第5章 离散型概率分布 139
5.1随机变量 140
5.1.1离散型随机变量 141
5.1.2连续型随机变量 142
5.2离散型概率分布 143
5.3期望和方差 146
5.3.1期望 146
5.3.2方差 147
5.4二项分布 149
5.4.1二项试验 149
5.4.2马丁服装店问题 151
5.4.3二项分布表的使用 155
5.4.4二项分布的期望和方差 156
5.5泊松分布 158
5.5.1一个时间段上的例子 159
5.5.2一个与长度或距离有关的例子 160
5.6超几何分布 161
总结 164
关键术语 164
重要公式 165
补充练习 166
第6章 连续型概率分布 167
6.1均匀分布 169
用面积度量概率 170
6.2正态分布 172
6.2.1正态曲线 172
6.2.2标准正态分布 174
6.2.3一般正态分布概率的计算 179
6.2.4葛瑞尔轮胎公司的案例 180
6.3二项分布的正态近似 184
6.4指数分布 186
指数分布的概率计算 187
总结 190
关键术语 190
重要公式 190
补充练习 191
第7章 抽样和抽样分布 194
7.1联合电气公司的抽样问题 196
7.2抽样 197
7.2.1从有限总体中抽样 197
7.2.2从无限总体中抽样 199
7.3点估计 202
实践指导 203
7.4抽样分布简介 204
7.5 -x的抽样分布 206
7.5.1 -x的数学期望 207
7.5.2 -x的标准差 208
7.5.3 -x的抽样分布的形态 209
7.5.4 EAI问题中-x的抽样分布 211
7.5.5 -x的抽样分布的实际值 211
7.5.6样本容量与-x的抽样分布的关系 213
7.6 -p的抽样分布 216
7.6.1-p的数学期望 217
7.6.2-p的标准差 217
7.6.3-p的抽样分布的形态 218
7.6.4-p的抽样分布的实际值 218
总结 221
关键术语 221
重要公式 222
补充练习 222
第8章 区间估计 224
8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形 226
8.1.1边际误差和区间估计 226
8.1.2实践指导 230
8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形 231
8.2.1边际误差和区间估计 233
8.2.2实践指导 236
8.2.3利用小样本 236
8.2.4区间估计过程小结 238
8.3样本容量的确定 240
8.4总体比率的区间估计 242
样本容量的确定 244
总结 246
关键术语 247
重要公式 248
补充练习 248
案例一 《职业青年》杂志 249
案例二 海湾房地产公司 250
第9章 假设检验 252
9.1原假设和备择假设的建立 254
9.1.1备择假设：有待证实的假设 254
9.1.2原假设：一个受质疑的假设 255
9.1.3关于原假设和备择假设形式的小结 256
9.2第一类错误和第二类错误 257
9.3总体均值的检验：σ已知 259
9.3.1单侧（尾）检验 260
9.3.2双侧检验 265
9.3.3小结及实践指导 268
9.3.4区间估计与假设检验的关系 269
9.4总体均值的检验：σ未知 272
9.4.1单尾检验 273
9.4.2双尾检验 274
9.4.3小结与实践指导 275
9.5总体比率的检验 277
小结 279
总结 280
关键术语 281
重要公式 281
补充练习 281
案例 质量联盟有限公司 282
第10章 总体均值的比较、试验设计及方差分析 285
10.1两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知 287
10.1.1 μ1-μ2的区间估计 287
10.1.2 μ1-μ2的假设检验 290
10.1.3实践指导 291
10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知 293
10.2.1 μ-μ2的区间估计 293
10.2.2 μ1-μ2的假设检验 295
10.2.3实践指导 297
10.3两总体均值之差的推断：配对样本 299
10.4实验设计和方差分析简介 303
10.4.1数据收集 305
10.4.2方差分析的假定 306
10.4.3方差分析概述 306
10.5方差分析和完全随机化设计 309
10.5.1总体方差的组间估计 310
10.5.2总体方差的组内估计 311
10.5.3方差的不同估计的比较：F检验 312
10.5.4方差分析表 313
10.5.5方差分析的计算结果 314
10.5.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究 316
总结 318
关键术语 318
重要公式 319
补充练习 320
案例一 Par公司 322
案例二 专业销售人员的工资水平 323
第11章 比率的比较和独立性检验 325
11.1两个总体比例之差的推断 327
11.1.1 p1-p2的区间估计 327
11.1.2 关于p1-p2的假设检验 329
11.2多项分布比例的假设检验问题 332
11.3独立性检验 337
总结 343
关键术语 343
重要公式 343
补充练习 344
第12章 简单线性回归 347
12.1简单线性回归模型 349
12.1.1回归模型和回归方程 349
12.1.2估计的回归方程 350
12.2最小二乘估计 352
12.3可决系数 358
相关系数 361
12.4回归模型的假定 364
12.5显著性检验 366
12.5.1 σ2的估计 366
12.5.2 t检验 367
12.5.3 β1的置信区间 369
12.5.4 F检验 369
12.5.5对显著性检验作解释时的注意要点 371
12.6用回归方程的估计式进行估计和预测 374
12.6.1点估计 374
12.6.2区间估计 374
12.6.3 y平均值的置信区间 375
12.6.4 y的个别值的预测区间 376
12.7残差分析：验证模型的假定条件 379
12.7.1关于自变量值x的残差图 381
12.7.2关于预测值的残差图 383
总结 385
关键术语 385
重要公式 386
补充练习 388
案例一 美国交通部 389
案例二 校友捐赠 390
第13章 多元回归 392
13.1多元回归模型 394
13.1.1回归模型和回归方程 394
13.1.2多元回归方程的估计式 394
13.2最小二乘估计 395
13.2.1案例：巴特勒运输公司 396
13.2.2关于回归系数解释的注释 398
13.3多重可决系数 401
13.4回归模型的假定 403
13.5 显著性检验 404
13.5.1 F检验 405
13.5.2 t检验 408
13.6用回归方程的估计式进行 409
估计和预测 409
总结 411
关键术语 412
重要公式 412
补充练习 413
案例一 消费者行为调研公司 414
案例二 校友捐赠 415
附录A 参考文献 419
附录B 统计附表 420
附录C 求和符号 447
附录D 习题解答（部分） 449