第1章 数据与统计学 1
问题与思考：怎样理解统计结论 1
1.1 统计学及其应用 1
1.1.1 什么是统计学 2
1.1.2 统计学的应用 3
1.2 数据及其来源 5
1.2.1 变量与数据 5
1.2.2 数据的来源 7
1.3 R简介 9
1.3.1 R的初步使用 9
1.3.2 数据的读入与保存 11
1.3.3 数据的使用和编辑 12
1.3.4 包的安装和加载 14
1.3.5 函数的编写 15
主要术语 16
思考与练习 17
第2章 数据的描述性分析：图表展示 19
问题与思考：怎样用图表看数据 19
2.1 类别数据的图表展示 19
2.1.1 用频数分布表观察类别数据 20
2.1.2 用图形展示类别数据 23
2.2 数值数据的图表展示 25
2.2.1 用频数分布表观察数据分布 26
2.2.2 用图形展示数值数据 27
2.3 使用图表的注意事项 42
主要术语 42
思考与练习 42
第3章 数据的描述性分析：概括性度量 45
问题与思考：怎样分析学生的考试成绩 45
3.1 水平的描述 45
3.1.1 平均数 46
3.1.2 中位数和分位数 46
3.1.3 水平代表值的选择 49
3.2 差异的描述 50
3.2.1 极差和四分位差 50
3.2.2 方差和标准差 51
3.2.3 变异系数 52
3.2.4 标准得分 54
3.3 分布形状的描述 55
3.4 数据的综合描述 56
主要术语 64
思考与练习 65
第4章 随机变量的概率分布 67
问题与思考：彩票中奖的概率有多大 67
4.1 什么是概率 67
4.2 随机变量的概率分布 68
4.2.1 随机变量及其概括性度量 68
4.2.2 随机变量的概率分布 71
4.2.3 其他几个重要的统计分布 78
4.3 样本统计量的概率分布 82
4.3.1 统计量及其分布 82
4.3.2 其他统计量的分布 86
4.3.3 统计量的标准误差 87
主要术语 87
思考与练习 88
第5章 参数估计 90
问题与思考：科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少 90
5.1 参数估计的基本原理 91
5.1.1 点估计与区间估计 91
5.1.2 评价估计量的标准 94
5.2 总体均值的区间估计 96
5.2.1 一个总体均值的估计 96
5.2.2 两个总体均值之差的估计 99
5.3 总体比例的区间估计 104
5.3.1 一个总体比例的估计 104
5.3.2 两个总体比例之差的估计 106
5.4 总体方差的区间估计 108
5.4.1 一个总体方差的估计 108
5.4.2 两个总体方差比的估计 109
5.5 样本量的确定 110
5.5.1 估计总体均值时样本量的确定 111
5.5.2 估计总体比例时样本量的确定 112
主要术语 113
思考与练习 114
第6章 假设检验 117
问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗 117
6.1 假设检验的基本原理 117
6.1.1 怎样提出假设 118
6.1.2 怎样做出决策 119
6.1.3 怎样表述决策结果 123
6.2 总体均值的检验 125
6.2.1 一个总体均值的检验 125
6.2.2 两个总体均值之差的检验 129
6.3 总体比例的检验 133
6.3.1 一个总体比例的检验 133
6.3.2 两个总体比例之差的检验 134
6.4 总体方差的检验 136
6.4.1 一个总体方差的检验 136
6.4.2 两个总体方差比的检验 137
主要术语 139
思考与练习 139
第7章 类别变量分析 143
问题与思考：网购满意度与地区有关系吗 143
7.1 一个类别变量的拟合优度检验 143
7.1.1 期望频数相等 144
7.1.2 期望频数不等 145
7.2 两个类别变量的独立性检验 147
7.2.1 列联表与x2独立性检验 147
7.2.2 应用x2检验的注意事项 149
7.3 两个类别变量的相关性度量 150
7.3.1 ？系数和Cramer's V系数 150
7.3.2 列联系数 151
主要术语 151
思考与练习 152
第8章 方差分析 154
问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗 154
8.1 方差分析的基本原理 155
8.1.1 什么是方差分析 155
8.1.2 误差分解 155
8.1.3 方差分析的基本假定 157
8.2 单因子方差分析 157
8.2.1 数学模型 157
8.2.2 效应检验 158
8.2.3 多重比较 162
8.3 双因子方差分析 164
8.3.1 数学模型 164
8.3.2 主效应分析 165
8.3.3 交互效应分析 170
主要术语 175
思考与练习 175
第9章 一元线性回归 178
问题与思考：GDP与消费水平有关系吗 178
9.1 变量间的关系 179
9.1.1 确定变量之间的关系 179
9.1.2 相关关系的描述 179
9.1.3 关系强度的度量 182
9.2 一元线性回归模型的估计和检验 184
9.2.1 一元线性回归模型 185
9.2.2 参数的最小二乘估计 186
9.2.3 模型的拟合优度 188
9.2.4 模型的显著性检验 190
9.3 利用回归方程进行预测 192
9.3.1 平均值的置信区间 192
9.3.2 个别值的预测区间 193
9.4 回归模型的诊断 196
9.4.1 残差与残差图 196
9.4.2 检验模型假定 198
主要术语 201
思考与练习 202
第10章 多元线性回归 205
问题与思考：不良贷款受哪些因素影响 205
10.1 多元线性回归模型 206
10.1.1 回归模型与回归方程 206
10.1.2 参数的最小二乘估计 207
10.2 拟合优度和显著性检验 212
10.2.1 模型的拟合优度 212
10.2.2 模型的显著性检验 213
10.2.3 模型诊断 214
10.3 多重共线性及其处理 216
10.3.1 多重共线性及其识别 216
10.3.2 变量选择与逐步回归 219
10.4 模型比较 223
10.5 利用回归方程进行预测 225
10.6 哑变量回归 227
10.6.1 在模型中引入哑变量 227
10.6.2 含有一个哑变量的回归 228
主要术语 234
思考与练习 234
第11章 时间序列预测 238
问题与思考：如何预测社会消费品零售总额 238
11.1 时间序列的成分和预测方法 239
11.1.1 时间序列的成分 239
11.1.2 预测方法的选择与评估 242
11.2 指数平滑预测 243
11.2.1 指数平滑模型的一般表达 243
11.2.2 简单指数平滑预测 244
11.2.3 指数平滑预测 247
11.2.4 Winter指数平滑预测 249
11.3 趋势外推预测 252
11.3.1 线性趋势预测 253
11.3.2 非线性趋势预测 255
11.4 分解预测 261
主要术语 265
思考与练习 265
附录 求置信区间的自助法 269
参考书目 276