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第一章　一些基本概念　1

1.1　统计是什么？　1

1.2　现实中的随机性和规律性，概率和机会　3

1.3　变量和数据4

1.4　变量之间的关系　5

1.5　统计、计算机与统计软件　10

1.6　小结13

1.7 习题13

第二章　数据的收集15

2.1　数据是怎样得到的？15

2.2　个体、总体和样本16

2.3　收集数据时的误差18

2.4　抽样调查和一些常用的方法18

2.5　计算机中常用的数据形式21

2.6　小结23

2.7　习题25

第三章　数据的描述26

3.1　如何用图来表示数据？26

3.2　如何用少量数字来概括数据？35

3.3　小结41

3.4 习题45

第四章　机会的度量：概率和分布46

4.1　得到概率的几种途径46

4.2　概率的运算48

4.3　变量的分布51

4.4　抽样分布、中心极限定67

4.5　用小概率事件进行判断69

4.6　小结70

4.7 习题80

第五章 简单统计推断：总体参数的估计82

5.1　用估计量估计总体参数82

5.2　点估计84

5.3 区间估计85

5.4　关于置信区间的注意点91

5.5　小结92

5.6　习题98

第六章　简单统计推断：总体参数的假设检验99

6.1　假设检验的过程和逻辑100

6.2　对于正态总体均值的检验105

6.3　对于比例的检验113

6.4　从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥117

6.5　小结119

6.6　习题127

第七章 变量之间的关系：回归分析和方差分析128

7.1 问题的提128

7.2　定量变量的相关132

7.3　定量变量的线性回归分析137

7.4 自变量中有定性变量的回归143

7.5　实验数据的回归和方差分析146

7.6　Logistic回归149

7.7　小结152

7.8　习题158

第八章　列联表、x2检验和对数线性模型160

8.1　列联表数据160

8.2　二维列联表的独立性检验161

8.3　高维列联表和多项分布对数线性模型163

8.4　Poisson对数线性模型166

8.5　小结168

8.6 习题　173

第九章　寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析175

9.1　主成分分析176

9.2 因子分析182

9.3 因子分析和主成分分析的一些注意事项186

9.4　小结187

9.5　习题191

第十章　把对象分类：聚类分析193

10.1　如何度量距离远近？194

10.2　事先要确定分多少类：k均值聚类194

10.3　事先不用确定分多少类：分层聚类196

10.4　处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类198

10.5　聚类要注意的问题200

10.6　小结201

10.7　习题204

第十一章　把对象归到已知的类中：判别分析205

11.1　判别分析方法206

11.2　判别分析要注意什么214

11.3　小结215

11.4　习题218

第十二章 两组变量之间的相关：典型相关分析219

12.1　两组变量的相关问题219

12.2　典型相关分析220

12.3　小结224

12.4　习题227

第十三章　行变量和列变量的关系：对应分析228

13.1　对应分析方法229

13.2　小结233

13.3 习题236

第十四章 随时间变化的对象：时间序列分析237

14.1　时间序列的组成部分239

14.2　指数平滑241

14.3　Box-Jenkins方法：ARIMA模型243

14.4　小结252

14.5 习题259

第十五章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法260

15.1　关于非参数检验的一些常识260

15.2　单样本检验262

15.3　两独立样本检验277

15.4　关于多个独立样本的检验283

15.5　多个相关样本的检验288

15.6　列联表某一变量各水平比例的检验问题297

15.7　小结298

15.8　习题299

第十六章　生存分析简介300

16.1　对生命数据的简单描述303

16.2　回归：Cox比例危险模307

16.3　小结311

16.4　习题316

第十七章　指数简介317

17.1　指数漫谈317

17.2　价格指数318

17.3　数量指数（生活标准指数）319

17.4　总花费指数319

17.5　一两个常见的经济指数320

17.6　小结321