Statistics

第1章 导论

1．1 统计及其应用领域

1．1．1 什么是统计学

1．1．2 统计的应用领域

1．1．3 历史上著名的统计学家

1．2 统计数据的类型

1．2．1 分类数据、顺序数据、数值型数据

1．2．2 观测数据和实验数据

1．2．3 截面数据和时间序列数据

1．3 统计中的几个基本概念

1．3．1 总体和样本

1．3．2 参数和统计量

1．3．3 变量

思考与练习

人物传记

第2章 数据收集

2．1 数据来源

2．1．1 数据的间接来源

2．1．2 数据的直接来源

2．2 调查设计

.2．2．1 调查方案的结构

2．2．2 调查问卷设计

2．3 数据质量

2．3．1 数据的误差

2．3．2 数据的质量要求

思考与练习

第3章 数据整理与展示

3．1 数据的预处理

3．1．1 数据审核

3．1．2 数据筛选

3．1．3 数据排序

3．2 分类和顺序数据的整理与显示

3．2．1 分类数据的整理与图示

3．2．2 顺序数据的整理与图示

3．3 数值型数据的整理与显示

3．3．1 数据分组

3．3. 2 数值型数据的图示

3．4 统计表

3．4．1 统计表的构成

3．4．2 统计表的设计

思考与练习

第4章 数据的概括性度量

4．1 集中趋势的度量

4．1．1 分类数据：众数

4．1．2 顺序数据：中位数和分位数

4．1．3 数值型数据：平均数

4．1．4 众数、中位数和平均数的比较

4．2 离散程度的度量

4．2．1 分类数据：异众比率

4．2．2 顺序数据：四分位差

4．2．3 数值型数据：方差和标准差

4．2．4 相对位置的度量：标准分数

4．2．5 相对离散程度：离散系数

4．3 偏态与峰态的度量

4．3．1 偏态及其测度

4．3．2 峰态及其测度

思考与练习

人物传记

第5章 概率与概率分布

5．1 事件及其概率

5．1．1 试验、事件和样本空间

5．1．2 事件的概率

5．1．3 概率的性质和运算法则

5．1．4 条件概率与事件的独立性

5．1．5 全概率公式与逆概率公式

5．2 离散型概率分布

5．2．1 随机变量

5．2．2 离散型随机变量的概率分布

5．2．3 离散型随机变量的数学期望和方差

5．2．4 几种常用的离散型概率分布

5．3 连续型概率分布

5．3．1 概率密度函数

5．3．2 正态分布

5．3．3 其他连续型概率分布

思考与练习

人物传记

第6章 抽样与抽样分布

6．1 概率抽样方法

6．1．1 简单随机抽样

6．1．2 分层抽样

6．1．3 系统抽样

6．1．4 整群抽样

6．2 三种不同性质的分布

6．2．1 总体分布

6．2．2 样本分布

6．2．3 抽样分布

6．3 一个总体参数推断时样本统计量的抽样分布

6．3．1 样本均值的抽样分布

6．3．2 样本比例的抽样分布

6．3．3 样本方差的抽样分布

6．4 两个总体参数推断时样本统计量的抽样分布

6．4．1 两个样本均值之差的抽样分布

6．4．2 两个样本比例之差的抽样分布

6．4．3 两个样本方差比的抽样分布

思考与练习

人物传记

第7章 参数估计

7．1 参数估计的一般问题

7．1．1 估计量与估计值

7. 1．2 点估计与区间估计

7．1．3 评价估计量的标准

7．2 一个总体参数的区间估计

7．2．1 总体均值的区间估计

7．2．2 总体比例的区间估计

7．2．3 总体方差的区间估计

7．3 两个总体参数的区间估计

7．3．1 两个总体均值之差的区间估计

7．3．2 两个总体比例之差的区间估计

7．3．3 两个总体方差比的区间估计

7．4 样本容量的确定

7．4．1 估计总体均值时样本容量的确定

7．4．2 估计总体比例时样本容量的确定

7．4．3 估计两个总体均值之差时样本容量的确定

7．4．4 估计两个总体比例之差时样本容量的确定

思考与练习

人物传记

第8章 假设检验

8．1 假设检验的基本问题

8．1．1 假设的陈述

8．1．2 两类错误与显著性水平

8．1．3 检验统计量与拒绝域

8．1．4 利用户值进行决策

8．2 一个总体参数的检验

8．2．1 总体均值的检验

8．2．2 总体比例的检验

8．2．3 总体方差的检验

8．3 两个总体参数的检验

8．3．1 两个总体均值之差的检验

8．3．2 两个总体比例之差的检验

8．3．3 两个总体方差比的检验

思考与练习

人物传记

第9章 方差分析与试验设计

9．1 方差分析引论

9．1．1 方差分析及其有关术语

9．1．2 方差分析的基本思想和原理

9．1．3 方差分析中的基本假定

9. 1．4 问题的一般提法

9．2 单因素方差分析

9．2．1 数据结构

9．2．2 分析步骤

9．2．3 关系强度的测量

9．2．4 用excel进行方差分析

9．3 方差分析中的多重比较

9．4 双因素方差分析

9．4．1 双因素方差分析及其类型

9．4．2 无交互作用的双因素方差分析

9．4．3 有交互作用的双因素方差分析

9．5 试验设计初步

9．5．1 完全随机化设计

9．5．2 随机化区组设计

9．5．3 因子设计

思考与练习

人物传记

第10章 一元线性回归

10．1 变量间关系的度量

10．1．1 变量间的关系

10．1．2 相关关系的描述与测度

10．1．3 相关关系的显著性检验

10．2 一元线性回归

10．2．1 一元线性回归模型

10．2．2 参数的最小二乘估计

10．2．3 回归直线的拟合优度

10．2．4 显著性检验

10．3 利用回归方程进行估计和预测

10．3．1 点估计

10．3．2 区间估计

10．4 残差分析

10．4．1 用残差证实模型的假定

10．4．2 用残差检测异常值和有影响的观测值

思考与练习

人物传记

第11章 多元线性回归

11．1 多元线性回归模型

11．1．1 多元线性回归模型与回归方程

11．1．2 估计的多元线性回归方程

11．1．3 参数的最小二乘估计

11．2 回归方程的拟合优度

11．2．1 多重判定系数

11．2．2 估计标准误差

11．3 显著性检验

11．3．1 线性关系检验

11．3．2 回归系数的检验和推断

11．4 多重共线性

11．4．1 多重共线性及其所产生的问题

11．4．2 多重共线性的判别

11．4．3 多重共线性问题的处理

11．5 利用回归方程进行估计和预测

11．6 虚拟自变量的回归

11．6．1 含有一个虚拟自变量的回归

11．6．2 用虚拟自变量回归解决方差分析问题

11．7 非线性回归

11．7．1 双曲线

11．7．2 幂函数曲线

11．7．3 对数曲线

思考与练习

人物传记

第12章 时间序列分析和预测

12．1 时间序列及其分解

12．2 时间序列的描述性分析

12．2．1 图形描述

12．2．2 增长率分析

12．3 平稳序列的平滑和预测

12．3．1 简单平均法

12．3．2 移动平均法

12．3．3 指数平滑法

12．4 有趋势序列的分析和预测

12．4．1 线性趋势分析和预测

12．4．2 非线性趋势分析和预测

12．5 复合型序列的分解

12．5．1 季节性分析

12．5．2 趋势分析

12．5．3 周期性分析

思考与练习

第13章 指数

13．1 引言

13．2 加权指数

13．2．1 权数的确定

13．2．2 加权综合指数

13．2．3 加权平均指数

13．3 指数体系

13．3．1 总量指数与指数体系

13．3．2 指数体系的分析与应用

13．4 几种常用的价格指数

13．4．1 零售价格指数

13．4．2 消费价格指数

13．4．3 生产价格指数

13．4．4 股票价格指数

13．5 多指标综合评价指数

13．5．1 多指标综合评价指数的构建

13．5．2 几种常用的综合评价指数

思考与练习

附录1 各章练习题答案

附录2 常用统计表

表1 累积二项概率表

表2 累积泊松分布表

表3 标准正态曲线下的面积

表4 t统计量的临界值

表5 x2统计量的临界值

表6 f统计量的临界值

表7 随机数表

参考书目