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第1章 导论1

1.1 统计及其应用领域2

1.1.1 什么是统计学2

1.1.2 统计的应用领域3

1.2 统计数据的类型5

1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据5

1.2.2 观测数据和实验数据6

1.2.3 截面数据和时间序列数据6

1.3 统计中的几个基本概念7

1.3.1 总体和样本7

1.3.2 参数和统计量9

1.3.3 变量9

思考与练习11

第2章 数据的搜集13

2.1 数据的来源14

2.1.1 数据的间接来源14

2.1.2 数据的直接来源15

2.2 调查数据16

2.2.1 概率抽样和非概率抽样16

2.2.2 搜集数据的基本方法23

2.3 实验数据28

2.3.1 实验组和对照组28

2.3.2 实验中的若干问题29

2.3.3 实验中的统计30

2.3.4 实验法案例31

2.4 数据的误差33

2.4.1 抽样误差34

2.4.2 非抽样误差35

2.4.3 误差的控制39

2.5 数据文件40

思考与练习41

第3章 数据的图表展示43

3.1 数据的预处理44

3.1.1 数据审核45

3.1.2 数据筛选45

3.1.3 数据排序48

3.1.4 数据透视表48

3.2 品质数据的整理与展示52

3.2.1 分类数据的整理与图示52

3.2.2 顺序数据的整理与图示59

3.3 数值型数据的整理与展示61

3.3.1 数据分组61

3.3.2 数值型数据的图示65

3.4 合理使用图表74

3.4.1 鉴别图形优劣的准则75

3.4.2 统计表的设计76

思考与练习77

第4章 数据的概括性度量85

4.1 集中趋势的度量86

4.1.1 分类数据：众数86

4.1.2 顺序数据：中位数和分位数88

4.1.3 数值型数据：平均数91

4.1.4 众数、中位数和平均数的比较94

4.2 离散程度的度量96

4.2.1 分类数据：异众比率96

4.2.2 顺序数据：四分位差96

4.2.3 数值型数据：方差和标准差97

4.2.4 相对离散程度：离散系数102

4.3 偏态与峰态的度量104

4.3.1 偏态及其测度104

4.3.2 峰态及其测度106

思考与练习108

第5章 概率与概率分布113

5.1 随机事件及其概率114

5.1.1 随机事件的几个基本概念114

5.1.2 事件的概率115

5.1.3 关于概率计算的几个例子116

5.2 概率的性质与运算法则117

5.2.1 概率的性质117

5.2.2 概率的加法法则118

5.2.3 条件概率与独立事件119

5.2.4 全概率公式及贝叶斯公式122

5.3 离散型随机变量及其分布124

5.3.1 随机变量的概念124

5.3.2 离散型随机变量的概率分布125

5.4 连续型随机变量的概率分布139

5.4.1 概率密度与分布函数139

5.4.2 正态分布142

思考与练习154

第6章 统计量及其抽样分布156

6.1 统计量157

6.1.1 统计量的概念157

6.1.2 常用统计量158

6.1.3 次序统计量159

6.1.4 充分统计量159

6.2 关于分布的几个概念160

6.2.1 抽样分布160

6.2.2 渐进分布161

6.2.3 随机模拟获得的近似分布161

6.3 由正态分布导出的几个重要分布162

6.3.1 x2分布162

6.3.2 t分布163

6.3.3 F分布165

6.4 样本均值的分布与中心极限定理166

6.5 样本比例的抽样分布169

6.6 两个样本平均值之差的分布171

6.7 关于样本方差的分布172

6.7.1 样本方差的分布172

6.7.2 两个样本方差比的分布173

思考与练习173

第7章 参数估计175

7.1 参数估计的一般问题176

7.1.1 估计量与估计值176

7.1.2 点估计与区间估计177

7.1.3 评价估计量的标准180

7.2 一个总体参数的区间估计182

7.2.1 总体均值的区间估计183

7.2.2 总体比例的区间估计187

7.2.3 总体方差的区间估计188

7.3 两个总体参数的区间估计189

7.3.1 两个总体均值之差的区间估计189

7.3.2 两个总体比例之差的区间估计195

7.3.3 两个总体方差比的区间估计196

7.4 样本量的确定201

7.4.1 估计总体均值时样本量的确定201

7.4.2 估计总体比例时样本量的确定202

7.4.3 估计两个总体均值之差时样本量的确定203

7.4.4 估计两个总体比例之差时样本量的确定203

思考与练习204

第8章 假设检验211

8.1 假设检验的基本问题212

8.1.1 假设问题的提出212

8.1.2 假设的表达式212

8.1.3 两类错误213

8.1.4 假设检验的流程215

8.1.5 利用P值进行决策217

8.1.6 单侧检验218

8.2 一个总体参数的检验220

8.2.1 检验统计量的确定220

8.2.2 总体均值的检验222

8.2.3 总体比例的检验226

8.2.4 总体方差的检验227

8.3 两个总体参数的检验229

8.3.1 检验统计量的确定230

8.3.2 两个总体均值之差的检验231

8.3.3 两个总体比例之差的检验235

8.3.4 两个总体方差比的检验237

8.3.5 检验中的匹配样本238

8.4 假设检验中的其他问题241

8.4.1 用置信区间进行检验241

8.4.2 单侧检验中假设的建立243

思考与练习246

第9章 列联分析249

9.1 分类数据与列联表250

9.1.1 分类数据250

9.1.2 列联表的构造251

9.1.3 列联表的分布251

9.2 拟合优度检验253

9.2.1 x2统计量253

9.2.2 拟合优度检验256

9.3 独立性检验259

9.4 列联表中的相关测量262

9.4.1 ？相关系数262

9.4.2 列联相关系数264

9.4.3 V相关系数264

9.4.4 数值分析264

9.5 列联分析中应注意的问题265

9.5.1 条件百分表的方向265

9.5.2 x2分布的期望值准则267

思考与练习269

第10章 方差分析与试验设计271

10.1 方差分析引论272

10.1.1 方差分析及其有关术语272

10.1.2 方差分析的基本思想和原理274

10.1.3 方差分析中的基本假定276

10.1.4 问题的一般提法278

10.2 单因素方差分析278

10.2.1 数据结构278

10.2.2 分析步骤279

10.2.3 关系强度的测量286

10.2.4 方差分析中的多重比较287

10.3 双因素方差分析289

10.3.1 双因素方差分析及其类型289

10.3.2 无交互作用的双因素方差分析290

10.3.3 有交互作用的双因素方差分析296

10.4 试验设计初步300

10.4.1 完全随机化设计300

10.4.2 随机化区组设计302

10.4.3 因子设计303

思考与练习304

第11章 一元线性回归311

11.1 变量间关系的度量312

11.1.1 变量间的关系312

11.1.2 相关关系的描述与测度314

11.1.3 相关关系的显著性检验319

11.2 一元线性回归321

11.2.1 一元线性回归模型321

11.2.2 参数的最小二乘估计323

11.2.3 回归直线的拟合优度327

11.2.4 显著性检验331

11.2.5 回归分析结果的评价334

11.3 利用回归方程进行估计和预测335

11.3.1 点估计335

11.3.2 区间估计336

11.4 残差分析339

11.4.1 用残差证实模型的假定339

11.4.2 用残差检测异常值和有影响的观测值342

思考与练习345

第12章 多元线性回归352

12.1 多元线性回归模型353

12.1.1 多元回归模型与回归方程353

12.1.2 估计的多元回归方程354

12.1.3 参数的最小二乘估计354

12.2 回归方程的拟合优度357

12.2.1 多重判定系数357

12.2.2 估计标准误差358

12.3 显著性检验359

12.3.1 线性关系检验359

12.3.2 回归系数检验和推断360

12.4 多重共线性362

12.4.1 多重共线性及其所产生的问题362

12.4.2 多重共线性的判别363

12.4.3 多重共线性问题的处理364

12.5 利用回归方程进行估计和预测365

12.6 变量选择与逐步回归367

12.6.1 变量选择过程367

12.6.2 向前选择368

12.6.3 向后剔除368

12.6.4 逐步回归368

12.7 虚拟自变量的回归370

12.7.1 在模型中引进虚拟变量371

12.7.2 含有一个虚拟自变量的回归372

思考与练习377

第13章 时间序列分析和预测385

13.1 时间序列及其分解386

13.2 时间序列的描述性分析388

13.2.1 图形描述388

13.2.2 增长率分析390

13.3 时间序列预测的程序392

13.3.1 确定时间序列的成分392

13.3.2 选择预测方法395

13.3.3 预测方法的评估396

13.4 平稳序列的预测397

13.4.1 简单平均法397

13.4.2 移动平均法398

13.4.3 指数平滑法400

13.5 趋势型序列的预测403

13.5.1 线性趋势预测403

13.5.2 非线性趋势预测405

13.6 季节型序列的预测414

13.7 复合型序列的分解预测418

13.7.1 确定并分离季节成分419

13.7.2 建立预测模型并进行预测422

13.7.3 计算最后的预测值422

思考与练习424

第14章 指数431

14.1 加权指数432

14.1.1 加权综合指数432

14.1.2 加权平均指数434

14.2 几种常用的价格指数435

14.2.1 零售价格指数435

14.2.2 消费价格指数436

14.2.3 股票价格指数438

14.3 多指标综合评价指数438

14.3.1 多指标综合评价指数的构建438

14.3.2 几种常用的综合评价指数441

思考与练习443

附录一 术语表445

附录二 用Excel生成概率分布表455

参考文献465