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第1章 统计与数据1

1.1 什么是统计2

1.2 数据及其种类2

1.3 数据的来源7

第2章 属性数据的描述分析22

2.1 属性资料分析的要领23

2.2 频数分布24

2.3 属性数据的图像描述28

2.4 属性资料图表分析实例及注意事项30

第3章 定量数据的描述分析38

3.1 定量数据的描述图形39

3.2 分布的三种类型42

3.3 不对称分布的中心趋势与离散趋势45

3.4 对称分布的中心趋势与离散趋势50

3.5 实例讲解与注意事项52

第4章 分布比较分析63

4.1 引言64

4.2 箱线图的制作67

4.3 直方图和箱线图在分组比较中的应用68

4.4 时间序列图73

4.5 数据的变换74

第5章 标准差的应用与正态模型84

5.1 作为准则用的标准差85

5.2 改变数据位置与刻度的影响88

5.3 标准化值的应用90

5.4 正态模型的应用93

5.5 正态性检验：正态概率图96

第6章 散点图与相关关系103

6.1 散点图104

6.2 相关系数107

6.3 定序变量的相关性113

6.4 几个注意事项115

第7章 线性回归分析122

7.1 引言123

7.2 线性模型125

7.3 回归线的代表性分析128

7.4 回归分析的假定条件132

第8章 线性回归分析再讨论142

8.1 残差图的应用143

8.2 回归分析的外推148

8.3 不正常值与隐变量151

8.4 分组资料特征数字的回归155

第9章 数据变换与回归分析164

9.1 引言165

9.2 数据变换的理由167

9.3 常用的数据变换方法173

9.4 数据变换注意事项176

第10章 样本比例与均值的抽样分布183

10.1 中心极限定理：样本比例情形184

10.2 中心极限定理：样本均值情形189

10.3 几点总结193

第11章 样本比例的区间估计199

11.1 样本比例的置信区间200

11.2 置信区间的含义201

11.3 极限误差与临界值202

11.4 总结与注意事项204

第12章 总体比例的假设检验208

12.1 几个概念209

12.2 假设检验过程211

12.3 备择假设概述213

12.4 P-值与决策215

第13章 假设检验与区间估计的再讨论221

13.1 零假设概述222

13.2 P-值概述224

13.3 区间估计与假设检验227

13.4 假设检验的错误230

第14章 两总体比例的比较分析236

14.1 两总体比例差的估计237

14.2 两总体比例差的假设检验241

14.3 总结与注意事项243

第15章 单均值推断分析248

15.1 引言249

15.2 样本均值的置信区间251

15.3 样本均值的假设检验256

第16章 两均值推断分析268

16.1 两总体均值差的区间估计269

16.2 两总体均值差的检验273

16.3 Tukey检验与秩和检验278

第17章 配对样本推断分析286

17.1 成对数据的假设检验287

17.2 成对数据的区间估计293

17.3 符号检验295

第18章 拟合优度、一致性和独立性检验302

18.1 拟合优度检验303

18.2 一致性检验308

18.3 独立性检验313

第19章 回归推断分析320

19.1 回归推断的假定条件321

19.2 回归参数的统计推断327

19.3 回归预测的区间估计331

19.4 逻辑斯蒂克回归分析336

第20章 单因素方差分析345

20.1 方差分析的基本思想346

20.2 单因素方差分析模型352

20.3 均值大小的比较问题360

第21章 双因素方差分析367

21.1 双因素方差分析原理368

21.2 双因素方差分析过程377

21.3 双因素实验的交互效应380

第22章 多元回归分析384

22.1 多元回归分析概述385

22.2 多元线性回归模型及假定条件389

22.3 多元线性回归模型推断分析392

第23章 多元回归分析建模403

23.1 示性自变量404

23.2 杠杆效应与影响点411

23.3 多元回归模型的选择418