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第一章 统计学及其基本概念1

第一节 统计学简介2

一、统计的涵义2

二、统计学的过去与现在6

三、统计学的应用9

第二节 数据及其分类10

一、认识数据10

二、数据类型Ⅰ13

三、数据类型Ⅱ14

第三节 统计学中的几个基本概念15

一、统计总体和个体15

二、标志、指标与指标体系17

三、变量及其分类24

第四节 统计计算工具25

一、统计分析软件简介25

二、Excel实现数据处理的主要途径28

三、SPSS实现数据处理的主要途径30

习题32

第二章 数据的收集与整理35

第一节 数据的收集36

一、数据的来源36

二、统计调查方案设计37

三、统计调查的组织方式39

四、统计调查方法44

第二节 数据的整理45

一、数据的审定45

二、数据的分组46

第三节 次数分布48

一、次数分布数列及其种类48

二、品质数列的编制48

三、变量数列的编制49

习题54

第三章 统计表与统计图59

第一节 统计表60

一、统计表的结构60

二、统计表的分类61

三、统计表设计规则61

第二节 用Excel做透视表62

一、什么是透视表62

二、如何做平面透视表（二维）62

三、如何做立体透视表（三维）65

第三节 用Excel汇总统计表66

一、完全相同型的合并67

二、不完全相同型的合并68

第四节 统计图71

一、统计图的结构71

二、统计图的种类71

第五节 用Excel和SPSS做统计图72

一、饼图72

二、条形图73

三、直方图、折线图与曲线图75

四、茎叶图与箱线图77

习题80

第四章 数据的描述性分析83

第一节 相对程度的描述84

一、计划完成程度相对指标84

二、结构相对指标85

三、比例相对指标85

四、比较相对指标85

五、动态相对指标86

六、强度相对指标86

七、相对指标应用的原则86

第二节 集中趋势的描述87

一、数值平均数87

二、位置平均数93

三、用Excel计算反映集中趋势的描述统计量95

第三节 离散程度的描述96

一、离散程度的绝对指标96

二、离散程度的相对指标99

三、数据的标准化100

四、是非标志的平均数和方差101

五、用Excel计算反映离散趋势的描述统计量102

第四节 分布偏态与峰度的测度102

一、分布的偏态102

二、分布的峰度103

三、用Excel计算反映分布趋势的描述统计量104

四、数据分析工具——描述统计104

习题106

第五章 参数估计113

第一节 统计推断的基本问题和概念114

一、简单随机抽样和抽样误差115

二、统计量及其抽样分布117

第二节 总体参数的点估计119

一、总体参数的点估计119

二、点估计的评价标准120

第三节 正态总体均值的区间估计122

一、区间估计的概念和基本思想122

二、单正态总体均值的区间估计123

三、两正态总体均值之差的区间估计128

四、单侧区间估计133

五、考虑抽样方式后的公式修正135

第四节 一般总体均值与成数的大样本区间估计135

一、非正态总体均值的大样本区间估计136

二、总体成数的大样本区间估计137

三、单侧区间估计139

第五节 正态总体方差的区间估计140

一、单正态总体方差的区间估计140

二、两正态总体方差之比的区间估计142

第六节 样本容量的确定143

一、总体均值估计的必要样本容量144

二、总体成数估计的必要样本容量145

三、影响必要样本容量的因素146

习题146

第六章 假设检验153

第一节 假设检验概述154

一、假设检验的基本思想154

二、假设检验的步骤155

三、两类错误和假设检验的规则156

第二节 总体均值的检验158

一、单个正态总体均值的检验158

二、两个正态总体均值之差的检验162

三、两个非正态总体均值之差的检验163

第三节 总体成数的检验168

一、单个总体成数的检验168

二、两个总体成数之差的检验169

第四节 总体方差的检验170

一、一个正态总体方差的检验170

二、两个正态总体方差之比的检验171

习题172

第七章 方差分析177

第一节 方差分析概述178

一、方差分析中的常用术语178

二、方差分析的基本思想179

三、总方差、组内方差和组间方差180

四、方差分析的基本假定182

第二节 单因素方差分析182

一、单因素方差分析的数据结构182

二、单因素方差分析的步骤183

三、方差分析中的多重比较188

第三节 双因素方差分析191

一、双因素方差分析的种类191

二、无交互作用的双因素方差分析191

三、有交互作用的双因素方差分析195

习题203

第八章 非参数检验207

第一节 非参数检验概述208

第二节 单样本非参数检验208

一、x2拟合优度检验209

二、单样本K-S检验213

三、符号检验214

四、游程检验215

第三节 列联表与x2的独立性检验217

第四节 等级相关分析220

一、Spearman等级相关系数220

二、Kendall等级相关系数221

习题225

第九章 相关与回归分析229

第一节 相关分析230

一、相关关系的概念及分类230

二、相关关系的识别232

第二节 一元线性回归分析240

一、一元线性回归240

二、参数β0,β1的最小二乘估计241

三、对一元回归方程的评价244

四、一元回归方程的预测区间249

第三节 多元线性回归分析253

一、多元线性回归模型254

二、多元回归模型的参数估计255

三、对多元线性回归方程的评价255

第四节 非线性回归模型258

一、直接代换法259

二、间接代换法259

习题260

第十章 多元统计分析265

第一节 主成分分析266

一、基本思想266

二、数学模型267

三、模型的求解268

四、主成分的性质268

五、基本步骤与应用实例269

第二节 因子分析275

一、基本思想275

二、数学模型275

三、因子载荷的统计含义276

四、因子的求解277

五、因子得分277

六、基本步骤与应用实例278

第三节 聚类分析280

一、基本思想280

二、统计量280

三、分类方法（系统聚类法）281

四、基本步骤与应用实例282

第四节 判别分析288

一、基本思想288

二、基本方法288

三、判别效果的评价289

四、基本步骤与应用实例290

习题293

第十一章 时间序列分析297

第一节 时间序列的有关概念298

一、时间序列的构成因素299

二、时间序列的数学模型299

第二节 时间序列的因素分析300

一、图形描述300

二、长期趋势分析301

三、季节变动分析306

四、循环波动分析310

第三节 随机时间序列分析313

一、平稳随机过程概述313

二、ARMA模型的识别314

三、模型参数的估计319

习题320

第十二章 指数325

第一节 指数概念326

一、什么是指数327

二、为什么要把数据转换成指数328

第二节 指数的构造方法328

一、简单综合指数329

二、简单平均比率指数330

三、拉氏指数和派氏指数331

四、加权平均比率指数334

五、指数公式优良性测试与指数体系336

第三节 指数的应用与调整338

一、指数的调整作用338

二、指数数列与基期更换339

三、拉氏指数与固定权数340

四、总指数与类指数341

第四节 几种常用的经济指数341

一、消费者价格指数（CPI）341

二、商品零售价格指数342

三、股票价格指数344

习题348

第十三章 统计决策355

第一节 统计决策概述356

一、决策的概念356

二、决策的步骤357

第二节 风险型决策方法357

一、损益矩阵358

二、以期望值为标准的决策方法359

三、以合理性为标准的决策方法360

四、以最大可能性为标准的决策方法360

五、决策树361

六、敏感性分析362

第三节 贝叶斯决策方法364

一、贝叶斯定理364

二、贝叶斯决策分析365

第四节 不确定型决策方法368

一、“好中求好”决策方法368

二、“坏中求好”决策方法370

三、α系数决策方法371

四、“最小的最大后悔值”决策方法371

五、各种决策方法的比较372

习题372

第十四章 统计质量管理377

第一节 质量与质量管理378

一、质量与质量波动原因378

二、质量管理与统计质量管理379

三、质量管理的简要历程379

第二节 质量管理中的两个常用图形380

一、帕雷托图380

二、鱼刺图382

第三节 统计过程控制图383

一、计量值控制图384

二、计数值控制图388

三、控制图的观察分析391

第四节 工序能力分析392

一、工序能力指数393

二、工序能力评价395

三、控制用控制图396

习题396

第十五章 数据挖掘401

第一节 数据挖掘的基本知识402

一、数据挖掘产生及发展402

二、数据挖掘的定义402

三、数据挖掘的应用领域403

四、数据挖掘的发展趋势405

第二节 决策树分析405

一、决策树算法概述405

二、信息论原理406

三、C4.5算法407

四、实例计算410

五、决策树规则412

六、决策树的优缺点413

第三节 聚类分析413

一、聚类分析概述413

二、主要的聚类分析算法414

三、K-平均算法416

四、实例计算417

五、K-平均算法的局限420

第四节 关联规则420

一、关联规则概述420

二、相关的术语与概念420

三、关联规则的分类422

四、Apriori算法422

五、实例计算423

六、从频繁项集产生关联规则425

七、关联规则的不足425

第五节 神经网络425

一、神经网络概述425

二、神经网络算法发展426

三、神经网络的学习方式427

四、常用的神经网络学习算法427

五、BP神经网络学习算法428

六、实例计算431

七、神经网络注意事项433

习题434

附录437

附表一 随机数表438

附表二 标准正态分布表439

附表三 t分布临界值表441

附表四 x2分布临界值表443

附表五 F分布临界值表446

附表六 单样本K-S检验统计量表449

附表七 符号检验界域表450

附表八 游程检验临界值表451

附表九 相关系数临界值表452

附表十 Spearman等级相关系数临界值表454

附表十一 Kendall等级相关系数临界值表455

附表十二 控制图系数表457

主要参考书目459

第一版后记460

第二版后记462

第三版后记463