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第一章 一些基本概念1

1.1统计是什么？1

1.2现实中的随机性和规律性，概率和机会3

1.3变量和数据3

1.4变量之间的关系4

1.4.1定量变量间的关系5

1.4.2 定性变量间的关系7

1.4.3定性和定量变量间的混和关系8

1.5统计、计算机与统计软件8

1.6小结11

1.7习题11

第二章 数据的收集13

2.1数据是怎样得到的？13

2.2个体、总体和样本13

2.3收集数据时的误差15

2.4抽样调查和一些常用的方法15

2.5计算机中常用的数据形式18

2.6小结19

2.7习题20

第三章 数据的描述21

3.1如何用图来表示数据？21

3.1.1定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图21

3.1.2定性变量的图表示：饼图和条形图25

3.1.3其他图描述法27

3.2如何用少量数字来概括数据？29

3.2.1数据的“位置”30

3.2.2数据的“尺度”31

3.2.3数据的标准得分32

3.3小结34

3.3.1本章的概括和公式34

3.3.2 R语句的说明35

3.4习题36

第四章 机会的度量：概率和分布37

4.1得到概率的几种途径37

4.2概率的运算38

4.3变量的分布41

4.3.1离散随机变量的分布41

4.3.2连续随机变量的分布45

4.3.3累积分布函数51

4.4抽样分布、中心极限定理53

4.5用小概率事件进行判断56

4.6小结56

4.6.1本章的概括和公式56

4.6.2本章例题和R语句说明61

4.6.3生成本章图形的R代码63

4.7习题65

第五章 简单统计推断：总体参数的估计67

5.1用估计量估计总体参数67

5.2点估计68

5.3区间估计69

5.3.1一个正态总体均值μ的区间估计70

5.3.2两个正态总体均值之差μ 1-μ 2的区间估计71

5.3.3总体比例（Bernoulli试验成功概率）p的区间估计72

5.3.4总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差p 1-p 2的区间估计73

5.4关于置信区间的注意点73

5.5小结74

5.5.1本章的概括和公式74

5.5.2 R语句的说明78

5.6习题79

第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验80

6.1假设检验的过程和逻辑80

6.1.1假设检验的过程和逻辑80

6.1.2假设检验在前计算机时代发展的一些概念和步骤83

6.2对于正态总体均值的检验84

6.2.1根据一个样本对其总体均值大小进行检验84

6.2.2根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验87

6.2.3成对样本的问题88

6.2.4关于正态性检验的问题89

6.3对于比例的检验90

6.3.1对于总体比例的检验90

6.3.2对于连续变量比例的检验92

6.4非参数检验93

6.4.1关于非参数检验的一些常识93

6.4.2关于单样本位置的符号检验94

6.4.3关于单样本位置的Wilcoxon符号秩检验95

6.4.4关于随机性的游程检验（runs test）96

6.4.5比较两独立总体中位数的Wilcoxon （Mann-Whitney）秩和检验97

6.5从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥98

6.6小结100

6.6.1本章的概括和公式100

6.6.2 R语句的说明102

6.7习题106

第七章 变量之间的关系；回归和分类107

7.1问题的提出107

7.2定量变量的线性相关108

7.3经典回归和分类111

7.3.1一个数量自变量的线性回归111

7.3.2多个数量自变量的线性回归113

7.3.3自变量中有定性变量的线性回归115

7.3.4 Logistic回归118

7.3.5自变量为数量变量时的分类：经典判别分析120

7.4现代分类和回归：机器学习方法123

7.4.1决策树124

7.4.2关于组合算法130

7.4.3 Boosting132

7.4.4随机森林134

7.4.5支持向量机137

7.4.6交叉验证比较各个模型139

7.5频数或列联表数据141

7.5.1列联表数据及二维列联表的独立性检验141

7.5.2高维列联表和多项分布对数线性模型142

7.5.3 Poisson对数线性模型144

7.6小结146

7.6.1本章的概括和公式146

7.6.2 R语句的说明152

7.7习题154

第八章 多元分析156

8.1寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析156

8.1.1主成分分析156

8.1.2因子分析163

8.1.3因子分析和主成分分析的一些注意事项167

8.2把对象分类：聚类分析167

8.2.1如何度量距离远近168

8.2.2事先要确定分多少类：k均值聚类168

8.2.3事先不用确定分多少类：分层聚类170

8.2.4聚类要注意的问题172

8.3两组变量之间的相关：典型相关分析172

8.3.1两组变量的相关问题172

8.3.2典型相关分析173

8.4列联表行变量和列变量的关系：对应分析176

8.5小结178

8.5.1本章的概括和公式178

8.5.2 R语句的说明182

8.6习题183

第九章 随时间变化的对象：时间序列分析184

9.1时间序列的组成部分185

9.2指数平滑186

9.3 Box-Jenkins方法：ARIMA模型187

9.3.1 ARIMA模型介绍187

9.3.2 ARMA模型识别和估计189

9.3.3用ARIMA模型拟合192

9.4小结196

9.4.1本章的概括和公式196

9.5习题198

第十章 生存分析简介200

10.1对生命数据的简单描述203

10.2 Cox比例危险模型204

10.3小结206

10.3.1本章的概括和公式206

10.3.2 R语句的说明207

10.4习题207

第十一章 指数简介208

11.1指数漫谈208

11.2价格指数208

11.3数量指数（生活标准指数）209

11.4总花费指数210

11.5一两个常见的经济指数210

11.6小结211

附录A练习：熟练使用R软件212