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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1

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5

1.2.2 数据的来源7

1.3 R简介9

1.3.1 R的初步使用9

1.3.2 数据的读入与保存11

1.3.3 数据的使用和编辑12

1.3.4 包的安装和加载14

1.3.5 函数的编写15

主要术语16

思考与练习17

第2章 数据的描述性分析：图表展示19

问题与思考：怎样用图表看数据19

2.1 类别数据的图表展示19

2.1.1 用频数分布表观察类别数据20

2.1.2 用图形展示类别数据23

2.2 数值数据的图表展示25

2.2.1 用频数分布表观察数据分布26

2.2.2 用图形展示数值数据27

2.3 使用图表的注意事项42

主要术语42

思考与练习42

第3章 数据的描述性分析：概括性度量45

问题与思考：怎样分析学生的考试成绩45

3.1 水平的描述45

3.1.1 平均数46

3.1.2 中位数和分位数46

3.1.3 水平代表值的选择49

3.2 差异的描述50

3.2.1 极差和四分位差50

3.2.2 方差和标准差51

3.2.3 变异系数52

3.2.4 标准得分54

3.3 分布形状的描述55

3.4 数据的综合描述56

主要术语64

思考与练习65

第4章 随机变量的概率分布67

问题与思考：彩票中奖的概率有多大67

4.1 什么是概率67

4.2 随机变量的概率分布68

4.2.1 随机变量及其概括性度量68

4.2.2 随机变量的概率分布71

4.2.3 其他几个重要的统计分布78

4.3 样本统计量的概率分布82

4.3.1 统计量及其分布82

4.3.2 其他统计量的分布86

4.3.3 统计量的标准误差87

主要术语87

思考与练习88

第5章 参数估计90

问题与思考：科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少90

5.1 参数估计的基本原理91

5.1.1 点估计与区间估计91

5.1.2 评价估计量的标准94

5.2 总体均值的区间估计96

5.2.1 一个总体均值的估计96

5.2.2 两个总体均值之差的估计99

5.3 总体比例的区间估计104

5.3.1 一个总体比例的估计104

5.3.2 两个总体比例之差的估计106

5.4 总体方差的区间估计108

5.4.1 一个总体方差的估计108

5.4.2 两个总体方差比的估计109

5.5 样本量的确定110

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定111

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定112

主要术语113

思考与练习114

第6章 假设检验117

问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗117

6.1 假设检验的基本原理117

6.1.1 怎样提出假设118

6.1.2 怎样做出决策119

6.1.3 怎样表述决策结果123

6.2 总体均值的检验125

6.2.1 一个总体均值的检验125

6.2.2 两个总体均值之差的检验129

6.3 总体比例的检验133

6.3.1 一个总体比例的检验133

6.3.2 两个总体比例之差的检验134

6.4 总体方差的检验136

6.4.1 一个总体方差的检验136

6.4.2 两个总体方差比的检验137

主要术语139

思考与练习139

第7章 类别变量分析143

问题与思考：网购满意度与地区有关系吗143

7.1 一个类别变量的拟合优度检验143

7.1.1 期望频数相等144

7.1.2 期望频数不等145

7.2 两个类别变量的独立性检验147

7.2.1 列联表与x2独立性检验147

7.2.2 应用x2检验的注意事项149

7.3 两个类别变量的相关性度量150

7.3.1 ？系数和Cramer's V系数150

7.3.2 列联系数151

主要术语151

思考与练习152

第8章 方差分析154

问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗154

8.1 方差分析的基本原理155

8.1.1 什么是方差分析155

8.1.2 误差分解155

8.1.3 方差分析的基本假定157

8.2 单因子方差分析157

8.2.1 数学模型157

8.2.2 效应检验158

8.2.3 多重比较162

8.3 双因子方差分析164

8.3.1 数学模型164

8.3.2 主效应分析165

8.3.3 交互效应分析170

主要术语175

思考与练习175

第9章 一元线性回归178

问题与思考：GDP与消费水平有关系吗178

9.1 变量间的关系179

9.1.1 确定变量之间的关系179

9.1.2 相关关系的描述179

9.1.3 关系强度的度量182

9.2 一元线性回归模型的估计和检验184

9.2.1 一元线性回归模型185

9.2.2 参数的最小二乘估计186

9.2.3 模型的拟合优度188

9.2.4 模型的显著性检验190

9.3 利用回归方程进行预测192

9.3.1 平均值的置信区间192

9.3.2 个别值的预测区间193

9.4 回归模型的诊断196

9.4.1 残差与残差图196

9.4.2 检验模型假定198

主要术语201

思考与练习202

第10章 多元线性回归205

问题与思考：不良贷款受哪些因素影响205

10.1 多元线性回归模型206

10.1.1 回归模型与回归方程206

10.1.2 参数的最小二乘估计207

10.2 拟合优度和显著性检验212

10.2.1 模型的拟合优度212

10.2.2 模型的显著性检验213

10.2.3 模型诊断214

10.3 多重共线性及其处理216

10.3.1 多重共线性及其识别216

10.3.2 变量选择与逐步回归219

10.4 模型比较223

10.5 利用回归方程进行预测225

10.6 哑变量回归227

10.6.1 在模型中引入哑变量227

10.6.2 含有一个哑变量的回归228

主要术语234

思考与练习234

第11章 时间序列预测238

问题与思考：如何预测社会消费品零售总额238

11.1 时间序列的成分和预测方法239

11.1.1 时间序列的成分239

11.1.2 预测方法的选择与评估242

11.2 指数平滑预测243

11.2.1 指数平滑模型的一般表达243

11.2.2 简单指数平滑预测244

11.2.3 指数平滑预测247

11.2.4 Winter指数平滑预测249

11.3 趋势外推预测252

11.3.1 线性趋势预测253

11.3.2 非线性趋势预测255

11.4 分解预测261

主要术语265

思考与练习265

附录 求置信区间的自助法269

参考书目276