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第0章 什么是统计学1

0.1 统计学的定义2

0.2 统计学的几个基本概念3

0.3 变量的类型4

0.3.1 属性变量4

0.3.2 数值型变量5

0.4 基础统计学的主要内容6

0.4.1 数据的收集与描述6

0.4.2 统计推断8

0.4.3 统计建模10

0.5 统计软件12

附录0.1：初识SPSS13

练习与讨论15

第1章 抽样调查17

1.1 什么是抽样调查18

1.2 问卷调查的主要方式20

1.3 抽样方法21

1.3.1 概率抽样22

1.3.2 非概率抽样26

练习与讨论28

第2章 数据的图形化描述30

2.1 属性变量的图表描述33

2.1.1 条形图33

2.1.2 主次图34

2.1.3 饼图36

2.2 数值型变量的图表描述37

2.2.1 茎叶图37

2.2.2 频数分布表与直方图39

2.3 二维数据的图表描述41

2.3.1 两个属性变量分布的展示42

2.3.2 散点图44

2.3.3 混合类数据的图示46

2.4 与时间有关的数据展示48

2.5 空间数据的展示50

附录2.1 ：如何用SPSS对数据进行图表描述53

练习与讨论57

第3章 描述数据分布的数值特征62

3.1 对数据中心位置的描述63

3.1.1 均值63

3.1.2 中位数64

3.1.3 众数66

3.1.4 截尾平均66

3.2 对数据波动程度的度量67

3.2.1 极差68

3.2.2 方差和标准差68

3.2.3 变异系数70

3.3 百分位数和箱线图70

3.3.1 百分位数71

3.3.2 四分位数与箱线图73

3.4 加权平均76

附录3.1 ：如何用SPSS计算描述数据分布的数值特征79

练习与讨论81

第4章 随机事件与概率85

4.1 随机事件与概率86

4.1.1 如何计算随机事件的概率88

4.1.2 随机事件的运算及其图示89

4.2 条件概率与事件的独立91

4.3 全概率公式与贝叶斯公式93

4.4 随机变量96

4.4.1 离散型随机变量98

4.4.2 连续型随机变量101

4.5 随机模拟105

练习与讨论109

第5章 几种重要的随机变量及其分布112

5.1 二项分布113

5.1.1 伯努利试验113

5.1.2 二项分布114

5.1.3 几何分布118

5.2 泊松分布120

5.3 正态分布122

5.3.1 正态分布的定义122

5.3.2 正态分布中的计算125

5.3.3 正态性的验证130

5.4 均匀分布135

5.5 三个与正态分布相关的分布136

5.5.1 卡方分布136

5.5.2 t分布138

5.5.3 F分布140

附录5.1 ：如何用SPSS验证数据的分布141

附录5.2 ：如何用EXCEL计算各分布中的概率143

练习与讨论145

第6章 样本的统计推断148

6.1 统计推断149

6.2 样本均值的分布152

6.3 总体均值的估计156

6.3.1 总体均值的估计（总体方差已知）156

6.3.2 总体均值的估计（总体方差未知）159

6.4 总体比例的估计162

6.5 样本量的确定164

附录6.1 ：如何用SPSS计算均值的置信区间166

练习与讨论167

第7章 总体均值的比较170

7.1 什么是假设检验171

7.2 假设检验中的几个重要概念175

7.2.1 两类假设176

7.2.2 假设检验中的两类错误177

7.2.3 p值和假设检验的结论180

7.2.4 假设检验与区间估计182

7.3 总体方差未知时的假设检验（t检验）183

7.4 两个总体均值的比较：双样本假设检验185

7.4.1 总体方差已知时的双样本检验（Z检验）186

7.4.2 总体方差的比较（方差齐次性检验）188

7.4.3 总体方差未知时的双样本检验（t检验）190

7.5 配对数据均值的比较194

7.6 总体比例的比较（Z检验）196

7.6.1 单总体比例的检验196

7.6.2 两个总体比例的比较197

7.7 多个总体均值的比较：方差分析199

7.7.1 方差分析200

7.7.2 多重比较206

附录7.1 ：用SPSS比较总体均值209

练习与讨论213

第8章 相关与回归分析218

8.1 线性相关与相关系数219

8.2 一元线性回归223

8.2.1 一元线性回归模型224

8.2.2 模型参数的估计：最小二乘准则225

8.2.3 对回归模型的评价229

8.2.4 回归模型的诊断：残差分析234

8.3 多元线性回归237

8.3.1 多元线性回归模型237

8.3.2 变量选择246

8.4 其他类型的回归模型250

8.4.1 可化为线性的回归模型250

8.4.2 非线性最小二乘估计253

附录8.1 ：用SPSS进行相关性和回归分析256

练习与讨论259

第9章 拟合优度检验与列联表分析266

9.1 拟合优度检验267

9.2 属性变量之间的关联性检验271

附录9.1 ：用SPSS进行卡方检验276

练习与讨论279

第10章 不依赖于分布的统计推断281

10.1 引言282

10.2 符号检验284

10.2.1 总体中位数的符号检验284

10.2.2 匹配样本的符号检验287

10.3 威尔科克森符号秩和检验288

10.4 两个独立样本的秩和检验291

10.4.1 威尔科克森秩和检验292

10.4.2 曼-惠特尼U检验295

10.5 比较多个总体的克鲁斯卡尔-沃利斯检验296

10.6 斯皮尔曼秩相关系数298

附录10.1 ：用SPSS进行非参数检验300

练习与讨论304

第11章 时间序列分析308

11.1 时间序列及其构成成分309

11.2 平稳时间序列的预测315

11.2.1 移动平均法315

11.2.2 加权移动平均法317

11.2.3 指数平滑法318

11.3 时间序列的趋势预测321

11.4 复合型时间序列的分解预测323

附录11.1 ：用EXCEL计算移动平均和指数平滑328

练习与讨论329

附录332

附录一 正态分布表332

附录二 卡方分布表334

附录三 t分布表336

附录四 F分布表337

附录五 威尔科克森符号秩和检验临界值表341

附录六 威尔科克森秩和检验临界值表342

统计词汇中英文对照表344

参考文献351