基本统计方法教程

第一章 导言
第二章 数据与数据的分布
2.1 数据的类型
2.2 频数与频率
2.3 累加频数与累加频率
2.4 数据的图示法
第三章 数据(样本)的特征值
3.1 刻划数据平均水平的特征值
3.2 次序样本和(样本)分位数
3.3 刻划数据变异程度的特征值
3.4 数据的线性变换
第四章 概率
4.1 随机试验、样本空间与事件
4.2 概率
4.3 排列和组合及其应用
4.4 概率的加法定理
4.5 条件概率与乘法定理
4.6 随机事件的独立性
5.1 随机变量
第五章 随机变量与概率分布
5.2 随机变量的分布
5.3 随机变量的期望值与方差
第六章 重要的随机变量及其分布
6.1 二项分布
6.2 泊松分布
6.3 正态分布
第七章 母体与样本
7.1 母体与抽样
7.2 样本和样本分布
7.3 统计量、抽样分布
第八章 参数估计
8.1 基本概念，几个重要的点估计与点估计的优良性
8.2 母体均值μ的区间估计
8.3 比例p的区间估计
8.4 正态母体方差σ2的区间估计
8.5 两母体均值差的区间估计
8.6 两比例 p1、p2之差p1-P2的区间估计
8.7 样本容量的决定
9.1 基本概念
第九章 假设检验
9.2 在方差已知情况下正态母体均值μ的检验
9.3 在方差未知情况下正态母体均值μ的检验
9.4 比率 p 的检验
9.5 两个正态母体均值的检验
9.6 成对数据比较检验法
9.7 两比率p1、p2的比较
9.8 正态母体方差的检验
9.9 假设检验与区间估计的联系和差别
9.10 检验的P值
9.11 两个重要的非参数检验——符号检验与秩和检验
第十章 X2检验
10.1 分类数据的X2检验
10.2 带参数的情况，列联表
第十一章 回归分析与相关分析
11.1 相关关系
11.2 回归分析
11.3 一元线性回归
11.4 多元线性回归
11.5 相关分析
第十二章 方差分析
12.1 总论
12.2 单因素方差分析
12.3 两因素方差分析
附录
表1 二顷分布(单项概率)
表2 二项分布(累积概率)
表3 泊松分布(单项概率)
表4 泊松分布(累积概率)
表5 标准正态分布
表6 t 分布临界值
表7 X2分布临界值
表8 F分布临界值(α=0.01)
表9 F分布临界值(α=0.025)
表10 F分布临界值(α=0.05)
表11 威尔柯克逊秩和检验临界值(α=0.01)
表12 威尔柯克逊秩和检验临界值(α=0.025)
表13 威尔柯克逊秩和检验临界值(α=0.05)
表14 威尔柯克逊符号秩和检验临界值
表15 随机数表