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第1章 什么是统计1

1.1 引言1

1.2 主要统计概念5

1.3 商业中的统计应用6

1.4 统计与计算机14

1.5 万维网与学习中心15

附录1.A Microsoft Excel简介17

附录1.B Minitab简介22

第2章 图表描述方法25

2.1 引言26

2.2 数据和信息的类型26

2.3 定距数据的图表方法32

2.4 定性数据的图表方法53

2.5 对两变量间关系的描述66

2.6 对时间序列数据的描述77

2.7 小结82

第3章 图表描述的艺术与科学88

3.1 引言88

3.2 图表的优点89

3.3 图表的欺骗性98

3.4 统计资料的描述104

3.5 小结105

4.1 引言106

第4章 数字描述方法106

4.2 中心位置的测度107

4.3 变异性的测度117

4.4 相对位置的测度和箱线图125

4.5 线性相关性的测度134

4.6 图表方法和数字方法的比较148

4.7 对数据描述的总结150

4.8 小结151

第5章 数据的收集与抽样158

5.1 引言158

5.2 收集数据的方法159

5.3 抽样162

5.4 抽样方案164

5.5 抽样与非抽样误差169

5.6 小结171

第6章 概率173

6.1 引言173

6.2 事件概率的分配174

6.3 联合概率、边缘概率和条件概率179

6.4 概率规则和概率树191

6.5 贝叶斯法则200

6.7 小结204

6.6 识别正确的方法204

第7章 随机变量和离散概率分布212

7.1 引言212

7.2 随机变量和概率分布213

7.3 总体的描述／概率分布220

7.4 二元（维）分布225

7.5 在金融中的应用：投资组合多样化和资产分配（可选）233

7.6 二项分布240

7.7 泊松分布248

7.8 小结254

8.1 引言260

第8章 连续概率分布260

8.2 概率密度函数261

8.3 正态分布267

8.4 （任意）指数分布285

8.5 其他的连续分布289

8.6 小结308

第9章 抽样分布310

9.1 引言310

9.2 均值的抽样分布311

9.3 比例的抽样分布325

9.4 两均值之差的抽样分布332

9.5 由此推断335

9.6 小结336

第10章 估计339

10.1 引言339

10.2 估计的概念340

10.3 总体标准差已知时，对总体均值的估计343

10.4 样本容量的选择357

10.5 小结361

第11章 假设检验入门363

11.1 引言363

11.2 假设检验的概念364

11.3 总体标准差已知，检验总体均值366

11.4 犯第二类错误的概率387

11.5 应用前瞻397

11.6 小结400

第12章 总体的推断402

12.1 引言403

12.2 标准差未知时对总体均值的推断403

12.3 总体方差的推断417

12.4 总体比例的推断425

12.5 市场营销中的应用：市场细分（可选）437

12.6 小结441

第13章 两总体对比的推断449

13.1 引言450

13.2 两总体均值差异的推断：独立样本450

13.3 观测数据和试验数据471

13.4 两总体均值差的推断：配对试验474

13.5 两总体方差比的推断488

13.6 两总体比例差异的推断495

13.7 小结511

附录13.A 累积数据和非累积数据的Excel处理方法519

附录13.B 累积数据和非累积数据的Minitab处理方法520

14.1 引言522

第14章 统计推断：回顾第12章和第13章522

14.2 识别正确的统计方法指南：第12章和第13章523

第15章 方差分析539

15.1 引言539

15.2 单因素方差分析540

15.3 方差分析试验设计557

15.4 随机分组（双因素）方差分析559

15.5 双因素方差分析569

15.6 在运营管理中的应用：发现并降低变异（可选）585

15.7 多重比较591

15.8 小结599

16.1 引言609

第16章 卡方检验609

16.2 拟合优度的卡方检验610

16.3 列联表的卡方检验617

16.4 定性数据检验小结628

16.5 正态分布的卡方检验（可选）630

16.6 小结634

第17章 非参数统计641

17.1 引言642

17.2 威尔科克森秩和检验644

17.3 符号检验和威尔科克森符号秩和检验658

17.4 KW检验674

17.5 弗里德曼检验681

17.6 小结688

第18章 简单线性回归和相关分析696

18.1 引言697

18.2 模型698

18.3 估计系数700

18.4 误差变量：必要条件710

18.5 评估模型712

18.6 在金融领域的应用：市场模型（可选）724

18.7 回归方程的应用727

18.8 相关系数732

18.9 回归诊断——Ⅰ741

18.10 小结750

第19章 多元回归759

19.1 引言759

19.2 模型及其必要条件760

19.3 估计系数与评估模型761

19.4 回归诊断——Ⅱ780

19.5 回归诊断——Ⅲ（时间序列）787

19.6 小结798

第20章 建模805

20.1 引言805

20.2 多项式模型806

20.3 定性型自变量816

20.4 在人力资源管理中的应用：工资平等（可选）827

20.5 逐步回归（可选）833

20.6 建模841

20.7 小结842

第21章 时间序列分析和预测846

21.1 引言846

21.2 时间序列构成因素847

21.3 平滑方法849

21.4 长期趋势与季节效应859

21.5 预测概述867

21.6 预测模型869

21.7 小结878

第22章 统计过程控制880

22.1 引言880

22.2 过程波动881

22.3 控制图883

22.4 变量控制图：？图和S图890

22.5 属性控制图：p图906

22.6 小结910

第23章 决策分析912

23.1 引言912

23.2 决策问题913

23.3 附加信息的获取、利用和评估920

23.4 小结934

第24章 统计推断：结论篇936

24.1 引言936

24.2 识别正确的方法：统计推断小结937

24.3 写在最后954

附录A 样本统计量值974

附录B981

附录C 偶数题选答1004

索引1022

译后记1039