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第1章 统计学及其基本概念1

1.1 两个引例1

1.2 统计学及其应用2

1.2.1 统计学的应用2

1.2.2 统计研究的基本过程4

1.3 统计学的基本概念4

1.3.1 总体和样本4

1.3.2 参数和统计量5

1.3.3 变量和数据5

习题16

第2章 统计数据的收集、整理与图示7

2.1 引例7

2.2 统计数据的收集8

2.2.1 数据的来源8

2.2.2 原始数据的收集方法9

2.2.3 统计调查的方式10

2.2.4 调查方案的设计11

2.2.5 统计调查的工具12

2.3 统计数据的整理13

2.3.1 数据整理的步骤13

2.3.2 品质型数据的整理13

2.3.3 数值型数据的整理14

2.4 常见的统计图17

习题220

第3章 统计数据的描述统计量22

3.1 引例22

3.2 离散型数据的描述统计量23

3.2.1 离散型数据的集中趋势23

3.2.2 离散型数据的离中趋势26

3.3 连续型数据的描述统计量30

3.3.1 连续型数据的集中趋势30

3.3.2 连续型数据的离中趋势33

3.4 其他描述统计量36

3.4.1 集中趋势36

3.4.2 离中趋势的相对度量——离散系数38

3.4.3 数据对称状态的度量——偏态系数39

习题340

附录：样本标准差计算公式的推导43

第4章 统计指数44

4.1 引例44

4.2 统计指数的概念45

4.3 统计指数的编制方法47

4.3.1 简单指数47

4.3.2 加权指数51

4.3.3 价值指数54

4.4 指数的基期转移、拼接56

4.4.1 指数的基期转移56

4.4.2 指数的拼接56

4.5 几种常见的统计指数58

4.5.1 零售价格指数58

4.5.2 股票价格指数60

习题461

第5章 概率论的基础知识64

5.1 随机事件及其运算64

5.1.1 随机试验65

5.1.2 样本空间65

5.1.3 随机事件66

5.1.4 事件间关系与运算66

5.2 概率的定义及其运算69

5.2.1 概率的统计定义69

5.2.2 古典概型70

5.2.3 概率的公理化定义及性质72

5.2.4 条件概率及乘法公式73

5.2.5 事件的独立性76

5.3 概率树77

5.3.1 全概率公式与贝叶斯公式77

5.3.2 相互独立事件的概率树79

5.3.3 相关事件的概率树80

习题582

附录：排列组合的定义及计算公式85

第6章 二项分布与泊松分布87

6.1 随机变量87

6.2 离散型随机变量及其分布律88

6.3 二项分布89

6.4 泊松分布91

6.5 离散型随机变量的数字特征92

6.5.1 数学期望93

6.5.2 随机变量的方差94

6.5.3 二项分布与泊松分布的期望与方差96

6.6 决策树97

习题6100

附录：泊松分布逼近二项分布的证明103

第7章 正态分布104

7.1 连续型随机变量及其概率密度函数104

7.2 正态分布的概念105

7.3 标准正态分布106

7.4 正态分布的计算111

7.5 相互独立的正态分布随机变量的和与差的分布113

7.6 抽样分布114

7.6.1 抽样分布的概念114

7.6.2 单一样本均值的抽样分布114

7.6.3 其他统计量的抽样分布118

习题7120

第8章 置信区间122

8.1 引例122

8.2 两个基本概念122

8.3 单一总体参数的置信区间124

8.3.1 单一正态总体均值（μ）的置信区间124

8.3.2 单一总体比例（π）的置信区间128

8.3.3 样本容量的确定129

8.4 两个总体参数的置信区间130

8.4.1 两个独立总体均值差（μ1－μ2）的置信区间130

8.4.2 两个总体比例差（π1－π2）的置信区间132

习题8133

第9章 假设检验136

9.1 引例136

9.2 假设检验的一般问题137

9.2.1 假设的提出137

9.2.2 假设检验的过程137

9.3 对单一总体均值的假设检验139

9.3.1 正态总体方差σ2已知或大样本抽样时的检验139

9.3.2 正态总体方差σ2未知且小样本抽样时的检验142

9.4 对单一总体比例的假设检验144

9.5 对两个总体均值差异性的假设检验145

9.5.1 两正态总体方差σ21，σ22均已知，或大样本抽样时的检验146

9.5.2 两正态总体方差σ21＝σ22均未知，且小样本抽样时的检验148

9.6 对两个总体比例差异性的假设检验149

习题9150

第10章 一元线性相关与回归153

10.1 引例153

10.2 散点图154

10.3 线性相关程度的测度157

10.3.1 序数型数据——等级相关系数157

10.3.2 基数型数据——相关系数158

10.4 可决系数159

10.5 一元线性回归分析160

10.6 预测分析162

习题10164

第11章 时间序列168

11.1 引例168

11.2 时间序列的构成因素与模型168

11.2.1 时间序列的构成因素169

11.2.2 时间序列的模型170

11.3 时间序列图171

11.4 长期趋势的测定172

11.4.1 线性回归趋势172

11.4.2 移动平均趋势174

11.5 季节性因素的测定177

11.5.1 利用加法模型求季节性因素177

11.5.2 利用乘法模型求季节性因素179

11.6 时间序列的预测方法180

习题11181

附表184

附表1 标准正态分布表184

附表2 t分布表185

参考文献186