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第1章 统计、数据和统计思维1

1.1 统计3

1.2 商业中的统计应用类型4

1.3 统计的基本要素6

1.4 过程（选学）11

1.5 数据类型13

1.6 收集数据：抽样及相关问题15

1.7 统计在决策管理中的作用20

第2章 数据集的描述方法28

2.1 定性数据的描述30

2.2 描述定量数据的图形方法41

2.3 集中趋势的数值测度49

2.4 变异性的数值测度55

2.5 利用均值和标准差描述数据59

2.6 相对位置的数值测度64

2.7 异常值的检测方法：箱线图和z得分67

2.8 二元关系的图形描述（选学）73

2.9 时间序列图（选学）77

2.10 描述性方法对事实的扭曲79

第3章 概率90

3.1 事件、样本空间和概率92

3.2 事件的并和交102

3.3 互补事件105

3.4 加法法则和互斥事件107

3.5 条件概率110

3.6 乘法法则和独立事件113

3.7 贝叶斯定理119

第4章 随机变量与概率分布125

4.1 随机变量的两种类型127

4.2 离散型随机变量的概率分布129

4.3 二项分布135

4.4 其他离散型分布：泊松分布和超几何分布145

4.5 连续型随机变量的概率分布151

4.6 正态分布151

4.7 评价正态性的描述性方法165

4.8 其他连续型分布：均匀分布和指数分布168

第5章 抽样分布177

5.1 抽样分布的概念179

5.2 抽样分布的性质：无偏性和最小方差184

5.3 样本均值的抽样分布与中心极限定理188

5.4 样本比例的抽样分布194

第6章 基于单样本的统计推断：置信区间的估计201

6.1 确定与估计目标参数203

6.2 总体均值的大样本置信区间：正态（z）统计量204

6.3 总体均值的小样本置信区间：学生t统计量209

6.4 总体比例的大样本置信区间215

6.5 确定样本量220

6.6 简单随机抽样的有限总体修正（选学）224

6.7 总体方差的置信区间（选学）225

第7章 基于单样本的统计推断：假设检验232

7.1 假设检验的要素233

7.2 设定假设与构造拒绝域238

7.3 观测的显著性水平：p值242

7.4 总体均值的假设检验：正态（z）统计量245

7.5 总体均值的假设检验：学生t统计量250

7.6 总体比例的大样本假设检验253

7.7 总体方差的假设检验257

7.8 计算犯第Ⅱ类错误的概率：更多关于β的信息（选学）260

第8章 基于两样本的统计推断：置信区间和假设检验268

8.1 确定目标参数269

8.2 比较两个总体均值：独立抽样270

8.3 比较两个总体均值：配对差异试验281

8.4 比较两个总体比例：独立抽样287

8.5 确定所需样本量292

8.6 比较两个总体方差：独立抽样294

第9章 试验设计和方差分析306

9.1 试验设计基础308

9.2 完全随机设计：单因素312

9.3 均值的多重比较325

9.4 随机区组设计330

9.5 析因试验：双因素338

第10章 分类数据的分析354

10.1 分类数据和多项试验356

10.2 分类概率的检验：单向表357

10.3 对分类概率的检验：双向（列联）表361

10.4 卡方检验中需要注意的地方371

第11章 简单线性回归378

11.1 概率模型381

11.2 模型拟合：最小二乘法383

11.3 模型假设390

11.4 评价模型的有效性：对斜率β1的推断393

11.5 相关系数和决定系数397

11.6 利用模型进行估计和预测404

11.7 一个完整的例子409

第12章 多元线性回归和模型建立416

12.1 多元回归模型417

12.2 一阶模型：估计和解释参数419

12.3 模型整体有效性评价425

12.4 利用模型进行估计和预测429

12.5 交互模型433

12.6 二阶模型以及其他高阶模型436

12.7 定性（虚拟）变量模型442

12.8 包含定性变量和定量变量的模型446

12.9 比较嵌套模型451

12.10 逐步回归455

12.11 残差分析：检验回归假设461

12.12 一些陷阱：可估性、多重共线性与外推法477

附录 对照表489