第一章 开始上手：JMP的介绍 1
数据分析的目的：描述和推断 1
数据的类型 2
打开JMP 3
一个简单的数据表 4
红色三角形 7
分析平台——描述性分析 9
行状态 11
导出JMP结果至一个word文档 13
保存结果 13
退出JMP 14
第二章 理解数据 15
总体、过程和样本 15
代表性和抽样 16
简单随机抽样 17
分层抽样、整群抽样和复合抽样 18
非随机抽样 21
横截面和时间序列抽样 21
研究设计：实验、观测、调查 21
实验数据——一个案例 22
观测数据——一个案例 24
调查数据——一个案例 25
把数据写入数据表 27
从键盘输入数据 27
从Excel文件中转移数据至JMP数据表 31
案例 31
第三章 单变量描述 33
分布的概念 33
变量类型及其分布 34
定类变量的分布 35
定量变量的分布 39
选择数据表的一部分 39
连续型数据直方图的构建 40
利用链接的图表优势进行探索性数据分析 44
在直方图中自定义尺度和直条 45
茎叶图 45
单变量的汇总统计量 46
离群值盒形图 48
案例 49
第四章 同时描述两个变量 52
2乘2表：二元数据 52
共同变化描述：两个定类变量 53
共同变化描述：两个连续变量 58
两组比较：一个连续变量，一个定类变量 61
利用图形生成器观察共同变化 62
案例 64
第五章 概率基础与离散分布 68
概率理论与数据分析 68
概率理论基础 69
事件的概率 70
两事件之间的关系 70
概率赋值 71
列联表及概率 71
离散随机变量：从事件到数值 74
三种常见的离散分布 74
离散均匀分布 75
二项分布 76
泊松分布 78
用JMP模拟随机数 78
案例 81
第六章 正态模型 84
连续数据与概率 84
密度函数 85
正态分布 87
正态分布的计算 87
累积概率分布计算 88
逆累积分布计算 90
数据正态性检验 91
正态分位数图 91
模拟正态分布数据 94
案例 94
第七章 抽样和抽样分布 97
为什么要抽样？ 97
抽样方法 98
使用JMP选择一个简单随机抽样 98
所有可能的样本：抽样分布 101
样本变化的程度 102
样本比例的抽样分布 103
从模拟到一般化 106
样本均值的抽样分布 106
中心极限定理 109
案例 110
第八章 单个定类变量的统计推断 113
两类统计推断任务 113
统计推断的假设条件 114
置信区间 115
用JMP实现总体比例的估计 115
完整数据情形 115
汇总数据情形 117
用JMP来进行显著性检验 118
关于犯错的一些说明 121
案例 121
第九章 单个连续变量的统计推断 124
统计推断的假设条件 124
用JMP来估计变量的均值参数 125
用JMP来进行显著性检验 126
关于P-值的进一步讨论 128
检验的功效 129
当假设条件不满足时的修正 131
配对问题：单变量、成对测量值 132
案例 133
第十章 连续变量的两样本统计推断 136
统计推断的假设条件 136
用JMP实现两样本的均值比较 137
假定正态分布或者中心极限定理适用 137
考虑抽样加权（可选章节） 140
等方差与异方差 140
处理非正态分布情形 141
用JMP实现两样本方差比较 143
案例 144
第十一章 卡方检验 147
定类变量的进一步推断 147
拟合优度卡方检验 148
检验的假设条件 150
关于两个定类变量的推断 150
再次讨论列联表 151
独立性卡方检验 152
检验的假设条件 154
案例 154
第十二章 方差分析 156
检验的假设条件 156
单因子方差分析 157
检测假设的有效性 159
主效应的因子分析 161
当条件不满足时所采用的方法 164
两因子方差分析 165
评估假设 166
交互作用和主效应 167
案例 170
第十三章 简单线性回归 174
对二元连续型数据进行线性拟合 174
简单线性回归模型 178
线性 179
随机误差 179
经典线性回归模型的假设 180
回归结果的解释 180
拟合概述 181
失拟 181
方差分析 182
参数估计和t-检验 182
对非零斜率的假设检验 183
案例 185
第十四章 回归条件和估计 189
最小二乘估计的条件 189
残差分析 190
线性 191
非线性 193
影响点 193
正态性 195
常数方差 196
独立性 196
估计 197
参数的置信区间 198
Y｜X的置信区间 199
Y｜X的预测区间 200
案例 201
第十五章 多元回归 204
多元回归模型 204
可视化多元回归 205
模型拟合 206
一个更加复杂的模型 209
拟合模型的残差分析 211
共线性 212
一个没有共线性问题的例子 213
共线性的例子 215
共线性的处理 216
评估替代模型 217
案例 219
第十六章 定类（非数值型）和非线性回归模型 222
引言 222
二分类自变量 223
二分类因变量 225
非线性关系 227
整体模型检验 227
参数估计值 227
效应似然比检验 228
二次模型 229
对数模型 232
案例 235
第十七章 基本预测技术 238
检验随时间变化的趋势 238
平滑方法 240
简单指数平滑 241
线性指数平滑（Holt方法） 243
Winters方法 243
趋势分析 244
自回归模型 245
案例 248
第十八章 实验设计的原理 251
实验性和观察性研究 251
实验设计的目的 252
因子，区组，随机化 253
多因子实验和析因设计 253
区组化 257
部分析因设计 260
响应面设计 263
案例 266
第十九章 质量改进 270
过程和变异 270
控制图 271
单个观测值运行图 272
均值控制图 272
比例控制图 278
能力分析 280
Pareto图 282
案例 283
附录：数据来源 286
简介 286
数据列表及其来源 287
后记 288