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第1章 导论与描述统计1

第2章 概率42

第3章 随机变量75

第4章 正态分布128

第5章 抽样与抽样分布155

第6章 置信区间185

第7章 假设检验215

第8章 两总体比较252

第9章 方差分析291

第10章 简单线性回归与相关342

第11章 多元回归401

第12章 时间序列、预测和指数478

第13章 质量控制和改进511

第14章 非参数方法和卡方检验532

第15章 贝叶斯统计与决策分析587

附录631

附录A参考书目631

附录B大部分奇数题答案635

附录C统计表646

第1章 导论与描述统计1

1—1统计应用1

1—2百分位数与四分位数6

1—3集中趋势的测度8

1—4离散程度的测度12

1—5分组数据与直方图18

1—6偏度与峰度20

1—7均值与标准差的关系21

1—8展示数据的方法22

1—9探索性数据分析28

1—10小结与术语回顾34

案例1：纳斯达克的波动41

第2章 概率42

2—1统计应用42

2—2基本定义：事件、样本空间和概率44

2—3概率的性质48

2—4条件概率51

2—5独立事件56

2—6组合的概念60

2-7全概率定理和贝叶斯定理62

2—8联合概率分布表67

2—9计算机应用68

2—10小结与术语回顾70

案例2：申请工作74

第3章 随机变量75

3—1统计应用75

3—2离散型随机变量的期望86

3—3随机变量的和与线性组合90

3—4伯努利随机变量95

3—5二项随机变量96

3—6负二项分布101

3—7几何分布102

3—8超几何分布104

3—9泊松分布106

3—10连续型随机变量108

3—11均匀分布111

3—12指数分布112

3—13小结与术语回顾115

案例3

微型集成电路芯片合同125

案例4：谷物食品公司促销126

本章附录：一些标准分布的Excel公式127

第4章 正态分布128

4—1统计应用128

4—2正态分布的性质130

4—3模板131

4—4标准正态分布134

4—5正态随机变量的转换139

4—6逆变换144

4—7二项分布的正态逼近148

4—8小结和术语回顾150

案例5：可接受的钉子153

案例6：多种货币决策153

本章附录：正态分布的Excel函数154

第5章 抽样与抽样分布155

5—1统计应用155

5—2估计总体参数的样本统计量157

5—3抽样分布162

5—4估计量及其性质172

5-5自由度175

5—6模板180

5—7小结与术语回顾181

案例7：钉子的抽样184

第6章 置信区间185

6—1统计应用185

6—2总体标准差已知时总体均值的置信区间186

6—3δ未知时μ的置信区间—t分布193

6—4总体比例ρ的大样本置信区间199

6—5总体方差的置信区间202

6—6样本量的确定205

6—7模板207

6—8小结与术语回顾210

案例8:总统民意测验213

案例9:隐私问题214

第7章 假设检验215

7—1统计应用215

7—2假设检验的概念218

7—3计算ρ—值223

7—4假设检验229

7—5先验决策243

7—6小结与术语回顾250

案例10:累人的轮胎Ⅰ251

第8章 两总体比较252

8—1统计应用252

8一2配对数据比较253

8—3独立随机样本下两总体均值259

之差的检验259

8—4两总体比例之差的大样本检验271

8—5F分布与两总体方差是否275

相等的检验275

8—6小结与术语回顾283

案例11:累人的轮胎286

本章附录：使用Excel检验两总体288

均值之差288

第9章 方差分析291

9—1统计应用291

9—2方差分析的假设检验292

9—3方差分析的理论及计算296

9—4方差分析表及例子304

9—5进一步分析310

9—6模型、因子及设计316

9—7双因素方差分析318

9—8区组化设计330

9—9小结与术语回顾334

案例12：统一的制服336

案例13：检验收银台337

本章附录：使用Excel进行方差分析338

第10章 简单线性回归与相关342

10—1统计应用342

10—2简单线性回归模型345

10—3估计：最小二乘法347

10-4误差方差和回归估计的标准误357

10—5相关363

10—6回归关系的假设检验366

10—7回归效果如何？370

10—8方差分析表与回归模型的F检验374

10—9残差分析和对模型不足的检查375

10—10应用回归模型进行预侧384

10—11回归的Solver方法386

10—12非独立随机变量的线性组合390

10—13小结与术语回顾394

案例14：卫生保健的资产回报396

案例15：风险与回报397

本章附录：LINEST函数399

第11章 多元回归401

11—1统计应用401

11—2k个变量多元回归模型403

11—3多元回归模型的F检验407

11—4回归效果如何？410

11—5单个回归参数的显著性检验413

11—6检验回归模型的有效性424

11—7应用多元回归模型进行预侧430

11-8定性自变量433

11—9多项式回归441

11—10非线性模型及转换447

11—11多重共线性456

11—12残差自相关与Durbin-Watson检验462

11—13偏F检验及变量选择方法465

11—14运用Solver实现多元回归469

11—15小结与术语回顾471

案例16：四个不同部门的资产回报473

本章附录：多元回归的LINEST函数475

第12章 时间序列、预侧和指数478

12—1统计应用478

12—2趋势分析480

12—3季节性和循环波动485

12—4比率移动平均法488

12—5指数平滑法496

12—6指数501

12—7小结与术语回顾508

案例17;汽车零件销售预测509

第13章 质量控制和改进511

13—1统计应用511

13—2W.EdwardsDeming的指导512

13—3统计学和质量513

13—4χ图519

13—5R图和s图522

13—6p图525

13—7c图527

13—8χ图529

13—9小结与术语回顾529

案例18:Nashua公司的质量控制和改进530

第14章 非参数方法和卡方检验532

14—1统计应用532

14—2符号检验533

14—3游程检验—随机性的检验537

14—4Mann-WhitneyU检验542

14—5Wilcoxon符号秩检验547

14—6Kruskal-Wallis检验—单因素ANOVA的非参数替代方法552

14—7随机化区组设计的Friedman检验558

14—8Spearman秩相关系数562

14—9拟合优度的卡方检验566

14—10列联表分析—独立性的卡方检验572

14—11比例相等的卡方检验578

14—12小结与术语回顾581

案例19：北美的九个国家584

第15章 贝叶斯统计与决策分析587

15—1统计应用587

15-2贝叶斯定理和离散概率模型588

15-3贝叶斯定理和连续概率分布595

15—4主观概率的评估599

15—5决策分析：总论600

15—6决策树603

15—7应用贝叶斯定理处理附加信息611

15—8效用619

15—9信息的价值622

15一10计算机应用625

15一11小结与术语回顾626

案例20:Pizzas‘R’Us628

案例21：新药物的开发629

附录631

附录A参考书目631

附录B大部分奇数题答案635

附录C统计表646