目录 1
第1章 为什么要研究统计 1
商业中的统计技术方法应用 1
“统计”一词的两层含义 2
总体和样本 2
统计在商业中的应用 3
概率与统计的联系 4
掌握概念 5
答案 6
第2章 描述性统计 7
平均数、中位数、众数的计算 7
平均数 7
中位数 8
众数 9
离散度的衡量：方差、标准差 10
方差 12
标准差 13
频数直方图 16
分组资料 19
直方图 23
其他图形 25
掌握概念 32
实际应用 33
答案 35
第3章 概率及假设检验入门 39
硬币抛掷 39
概率计算 40
阶乘应用 42
零假设和备择假设 45
假设检验 45
避免第一类错误和第二类错误 46
掌握概念 50
实际应用 50
答案 52
第4章 概率计算 55
概率解释 55
赌博中的概率解释 56
概率空间 56
事件概率 59
事件发生的概率 59
事件不发生的概率 60
不相容事件的概率 61
相容事件的概率 63
乘法原理 67
重复抽样 68
不重复抽样 69
排列 71
组合 72
掌握概念 81
实际应用 82
答案 85
第5章 条件概率 89
如何计算条件概率 90
独立事件 93
掌握概念 96
实际应用 97
答案 99
第6章 随机变量 101
概率函数 102
期望 107
方差 109
伯努里试验 112
总和方差 114
随机样本 116
如何计算平均值 119
大数定理 121
掌握概念 121
实际应用 122
答案 123
第7章 二项分布、泊松分布与超几何分布 125
二项分布 125
如何计算二项分布随机变量的期望值和方差 128
二项分布应用 129
泊松分布 131
如何计算成功比例 131
泊松分布的其他应用 133
如何计算服从泊松分布的随机变量的期望值和方差 133
超几何分布 134
掌握概念 136
实际应用 136
答案 138
第8章 正态分布及其相关分布 141
钟形曲线 141
连续随机变量 143
连续累积分布函数 144
连续概率密度函数 145
连续随机变量密度函数的定义 148
连续随机变量的期望值和方差 149
正态分布的性质 150
正态分布 150
正态随机变量的叠加性质 151
标准正态分布 152
中心极限定理 156
X2分布 162
t分布 164
F分布 165
掌握概念 166
实际应用 167
答案 169
第9章 两个随机变量的抽样分布 172
联合概率函数 172
随机变量的边际密度函数 174
条件概率函数 175
独立的随机变量 177
协方差和相关系数 178
协方差 178
相关系数 179
随机变量的完全相关 180
和的方差 181
掌握概念 183
实际应用 183
答案 186
第10章 统计估计 190
总体均值的估计 191
极大似然估计 192
一致估计量 193
无偏估计量 193
掌握概念 194
实际应用 195
答案 196
第11章 置信区间 199
总体方差已知时，总体均值置信区间的计算 200
用t分布计算置信区间 202
方差置信区间的计算 205
两个总体均值之差的置信区间的计算 206
掌握概念 209
实际应用 209
答案 210
第12章 民意调查和抽样方法 212
民意调查 212
挑选样本的方法 213
运用正态分布 215
比例的区间估计 215
二项分布的运用 215
样本容量与误差范围分析 219
抽样方法 222
整群抽样 222
分层抽样 223
随意抽样 223
掌握概念 224
实际应用 225
答案 225
第13章 假设检验 228
检验统计量 229
检验原假设 230
避免第一类错误和第二类错误 230
总体均值的检验 233
单侧检验 236
成数的假设检验 237
均值之差的检验 239
统计显著与重要性 241
成对样本 242
两个比例之差的检验 243
卡方检验 246
列联表 246
寻找检验统计量 247
卡方检验的运用 249
拟合优度检验 251
掌握概念 253
实际应用 254
答案 256
几个均值的检验 260
第14章 方差分析 260
平方和 263
总平方和 265
误差平方和 266
组间平方和 266
平均的离差平方和 267
方差分析表 267
进行方差分析时应注意的两个问题 268
各组样本容量不同时的方差分析 268
两因素方差分析 270
行平方、列平方和以及误差平方和 272
两因素方差分析表 274
掌握概念 277
实际应用 278
答案 281
回归线 286
第15章 简单线性回归 286
回归线的计算 293
回归线的精度 296
相关系数 299
回归中的统计分析 301
y的预测值 307
预测y时应注意的四个问题 307
预测因变量的值 308
残差分析 310
对数曲线的转换 314
掌握概念 317
实际应用 318
答案 322
多元回归运用举例 328
多个自变量 328
第16章 多元线性回归 328
简单回归与多元回归的两个不同点 330
多元回归输出的结果 330
R2的取值 331
F统计量 333
单个系数的检验 334
回归模型的进一步分析 335
掌握概念 337
实际应用 338
答案 344
第17章 非参数统计 351
符号检验 352
费利德曼Fr检验 353
威尔科克森等级和检验 355
克鲁斯卡尔—沃利斯H检验 356
威尔科克森带符号的等级检验 357
掌握概念 359
实际应用 359
答案 364
第18章 商业数据 366
国内生产总值 366
在测度国内生产总值时应注意的几个问题 367
价格指数 370
消费者价格指数 373
生产者价格指数 375
时间序列数据 376
时间序列的构成分量 378
通过计算移动平均数来确定长期趋势 378
如何用回归分析方法来确定趋势分量 381
指数平滑 384
季节性调整 386
季节性调整的必要性 386
移动平均数比率法 387
掌握概念 391
实际应用 392
答案 394
第19章 决策理论 405
决策树 406
目标变量 407
收益矩阵表 407
期望收益 409
掌握概念 411
实际应用 411
答案 412
附录统计表 415