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第1章 数据与统计学1

问题与思考：怎样理解统计结论？1

1.1 统计学及其应用2

1.1.1 什么是统计学2

1.1.2 统计学的应用3

1.2 数据及其来源5

1.2.1 变量与数据6

1.2.2 数据的来源7

1.3 统计学与统计软件11

主要术语13

思考与练习14

第2章 数据的描述性分析：图表展示16

问题与思考：怎样用图表看数据？16

2.1 类别数据的图表展示16

2.1.1 用频数分布表观察类别数据17

2.1.2 用图形展示类别数据20

2.2 数值数据的图表展示22

2.2.1 用频数分布表观察数据分布22

2.2.2 用图形展示数值数据25

2.3 使用图表的注意事项37

主要术语38

思考与练习38

第3章 数据的描述性分析：概括性度量41

问题与思考：怎样分析学生的考试成绩？41

3.1 水平的描述42

3.1.1 平均数42

3.1.2 中位数和分位数42

3.1.3 水平代表值的选择44

3.2 差异的描述45

3.2.1 极差和四分位差45

3.2.2 方差和标准差46

3.2.3 变异系数47

3.2.4 标准得分49

3.3 分布形状的描述51

3.4 数据的综合描述51

主要术语56

思考与练习56

第4章 随机变量的概率分布58

问题与思考：彩票中奖的概率有多大？58

4.1 什么是概率59

4.2 随机变量的概率分布59

4.2.1 随机变量及其概括性度量60

4.2.2 随机变量的概率分布62

4.2.3 其他几个重要的统计分布66

4.3 样本统计量的概率分布70

4.3.1 统计量及其分布70

4.3.2 样本均值的分布71

4.3.3 其他统计量的分布74

4.3.4 统计量的标准误差74

主要术语75

思考与练习75

第5章 参数估计77

问题与思考：科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少？77

5.1 参数估计的基本原理78

5.1.1 点估计与区间估计78

5.1.2 评价估计量的标准81

5.2 总体均值的区间估计83

5.2.1 一个总体均值的估计83

5.2.2 两个总体均值之差的估计86

5.3 总体比例的区间估计91

5.3.1 一个总体比例的估计91

5.3.2 两个总体比例之差的估计93

5.4 总体方差的区间估计95

5.4.1 一个总体方差的估计95

5.4.2 两个总体方差比的估计96

5.5 样本量的确定97

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定97

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定99

主要术语100

思考与练习101

第6章 假设检验104

问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗？104

6.1 假设检验的基本原理104

6.1.1 怎样提出假设105

6.1.2 怎样做出决策106

6.1.3 怎样表述决策结果111

6.2 总体均值的检验112

6.2.1 一个总体均值的检验113

6.2.2 两个总体均值之差的检验116

6.3 总体比例的检验121

6.3.1 一个总体比例的检验121

6.3.2 两个总体比例之差的检验121

6.4 总体方差的检验123

6.4.1 一个总体方差的检验124

6.4.2 两个总体方差比的检验125

主要术语126

思考与练习127

第7章 类别变量分析130

问题与思考：网购满意度与地区有关系吗？130

7.1 一个类别变量的拟合优度检验130

7.1.1 期望频数相等131

7.1.2 期望频数不等133

7.2 两个类别变量的独立性检验135

7.2.1 列联表与x2独立性检验135

7.2.2 应用x2检验的注意事项138

7.3 两个类别变量的相关性度量138

7.3.1 ？系数和Cramer's V系数138

7.3.2 列联系数139

主要术语140

思考与练习140

第8章 方差分析143

问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗？143

8.1 方差分析的基本原理144

8.1.1 什么是方差分析144

8.1.2 误差分解145

8.1.3 方差分析的基本假定146

8.2 单因子方差分析146

8.2.1 数学模型146

8.2.2 效应检验147

8.2.3 多重比较151

8.3 双因子方差分析153

8.3.1 数学模型153

8.3.2 主效应分析154

8.3.3 交互效应分析162

主要术语165

思考与练习166

第9章 一元线性回归169

问题与思考：GDP与消费水平有关系吗？169

9.1 变量间的关系170

9.1.1 确定变量之间的关系170

9.1.2 相关关系的描述171

9.1.3 关系强度的度量173

9.2 一元线性回归模型的估计和检验175

9.2.1 一元线性回归模型176

9.2.2 参数的最小二乘估计177

9.2.3 模型的拟合优度180

9.2.4 模型的显著性检验183

9.3 利用回归方程进行预测185

9.3.1 平均值的置信区间185

9.3.2 个别值的预测区间185

9.4 用残差检验模型的假定188

9.4.1 检验方差齐性188

9.4.2 检验正态性189

主要术语191

思考与练习191

第10章 多元线性回归195

问题与思考：不良贷款受哪些因素影响？195

10.1 多元线性回归模型196

10.1.1 回归模型与回归方程196

10.1.2 参数的最小二乘估计197

10.2 拟合优度和显著性检验200

10.2.1 模型的拟合优度200

10.2.2 模型的显著性检验201

10.3 多重共线性及其处理203

10.3.1 多重共线性及其识别203

10.3.2 变量选择与逐步回归205

10.4 利用回归方程进行预测208

10.5 哑变量回归210

10.5.1 在模型中引入哑变量210

10.5.2 含有一个哑变量的回归211

主要术语216

思考与练习217

第11章 时间序列预测221

问题与思考：如何预测社会消费品零售总额？221

11.1 时间序列的成分和预测方法222

11.1.1 时间序列的成分222

11.1.2 预测方法的选择与评估225

11.2 平稳序列的预测226

11.3 趋势序列的预测229

11.3.1 线性趋势预测229

11.3.2 非线性趋势预测232

11.4 多成分序列的预测236

11.4.1 Winter指数平滑预测237

11.4.2 分解预测239

主要术语243

思考与练习243

附录 SPSS操作提示247

参考文献252