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第1章 数据与统计资料1

实践中的统计：商业周刊2

1.2数据3

1.2.1个体、变量和观测值3

1.2.2测量尺度4

1.2.3品质型数据和数量型数据5

1.2.4截面数据和时间序列数据6

1.3数据来源8

1.3.1已存在来源8

1.3.2统计研究9

1.3.3数据搜集误差11

1.4描述统计学12

1.5统计推断14

1.6计算机与统计分析16

总结16

关键术语16

练习17

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法25

实践中的统计：高露洁一棕榄公司26

2.1品质型数据汇总27

2.1.1频数分布27

2.1.2相对频数分布和百分数频数分布28

2.1.3条形图和饼形图28

2.2数量型数据汇总33

2.2.1频数分布33

2.2.2相对频数分布和百分数频数分布34

2.2.3打点图35

2.2.4直方图35

2.2.5累积分布36

2.2.6累积曲线38

2.4交叉分组表和散点图42

2.4.1交叉分组表42

2.4.2辛普森悖论45

2.4.3散点图和趋势线46

总结51

关键术语53

重要公式54

补充练习54

案例2-1 Pelican商店60

案例2-2电影行业61

附录2A在表格和图形描述中使用Minitab62

附录2B在表格和图形描述中使用Excel64

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法75

实践中的统计：Small Fry Design公司76

3.1位置的度量77

3.1.1平均数77

3.1.2中位数78

3.1.3众数80

3.1.4百分位数80

3.1.5四分位数81

3.2变异程度的度量85

3.2.1极差86

3.2.2四分位数间距86

3.2.3方差87

3.2.4标准差89

3.2.5标准差系数89

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测92

3.3.1分布形态92

3.3.2 z-分数93

3.3.3切比雪夫定理94

3.3.4经验法则95

3.3.5异常值的检测96

3.4探索性数据分析99

3.4.1五数概括法99

3.4.2箱形图100

3.5两变量间关系的度量104

3.5.1协方差104

3.5.2协方差的解释106

3.5.3相关系数108

3.5.4样本相关系数的解释109

3.6加权平均数和使用分组数据113

3.6.1加权平均数113

3.6.2分组数据114

总结118

关键术语119

重要公式120

补充练习122

案例3-1 Pelican商店126

案例3-2电影行业127

案例3-3亚太地区的商学院127

附录3A利用Minitab计算描述统计量129

附录3B利用Excel计算描述统计量131

第7章 抽样和抽样分布135

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司136

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题137

7.2简单随机抽样138

7.2.1自有限总体的抽样138

7.2.2自无限总体的抽样139

7.3点估计142

7.4抽样分布简介145

7.5 x的抽样分布148

7.5.1 x的数学期望148

7.5.2 x的标准差149

7.5.3 x的抽样分布的形态150

7.5.4 EAI问题中x的抽样分布152

7.5.5 x的抽样分布的实际值152

7.5.6样本容量与x的抽样分布的关系154

7.6 p的抽样分布158

7.6.1 p的数学期望158

7.6.2 p的标准差159

7.6.3 p的抽样分布的形式159

7.6.4 p的抽样分布的实际值160

7.7点估计的性质163

7.7.1无偏性164

7.7.2有效性165

7.7.3一致性165

总结166

关键术语166

重要公式167

补充练习168

附录7A x的数学期望和标准差170

附录7B 利用Minitab进行随机抽样172

附录7C利用Excel进行随机抽样173

第8章 区间估计175

实践中的统计：Food Lion176

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形177

8.1.1边际误差和区间估计177

8.1.2应用中的建议181

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形183

8.2.1边际误差和区间估计184

8.2.2应用中的建议187

8.2.3利用小样本187

8.2.4区间估计程序的小结189

8.3样本容量的确定192

8.4总体比率的区间估计195

样本容量的确定197

总结200

关键术语201

重要公式202

补充练习202

案例8-1 Young Professional杂志205

案例8-2 Gulf Real Estate Properties 公司206

案例8-3 Metropolitan Research有限公司208

附录8A用Minitab求置信区间估计208

附录8B用Excel求区间估计210

第9章 假设检验214

实践中的统计：John Morrell有限公司215

9.1原假设和备择假设的建立216

9.1.1检验研究中的假设216

9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验216

9.1.3决策中的假设检验217

9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结217

9.2第一类错误和第二类错误218

9.3总体均值的检验：σ已知221

9.3.1单侧检验221

9.3.2双侧检验227

9.3.3小结与应用中的建议230

9.3.4区间估计与假设检验的关系231

9.4总体均值：σ未知的情形235

9.4.1单侧检验236

9.4.2双侧检验237

9.4.3小结与应用中的建议238

9.5总体比率241

小结244

9.6假设检验及决策246

9.7计算第二类错误的概率247

总结252

关键术语253

重要公式253

补充练习254

案例9-1 Quality Associates有限公司257

案例9-2失业问题研究258

附录9A用Minitab进行假设检验259

附录9B用Excel进行假设检验260

第10章 两总体均值和比例的统计推断265

实践中的统计：美国食品与药品管理局266

10.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知267

10.1.1 μ1-μ2的区间估计267

10.1.2 μ1-μ2的假设检验269

10.1.3实践建议271

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ1 未知274

10.2.1 μ1-μ2的区间估计274

10.2.2 μ1-μ2的假设检验275

10.2.3实践建议278

10.3两总体均值之差的推断：匹配样本282

10.4两总体比例之差的推断288

10.4.1 p1-p2的区间估计288

10.4.2关于p1-p2的假设检验290

总结295

关键术语295

重要公式296

补充练习297

案例10-1 Par公司300

附录10A用Minitab进行两个总体的推断301

附录10B用Excel进行两个总体的推断303

第11章 关于总体方差的统计推断306

实践中的统计：美国会计总署307

11.1关于一个总体方差的统计推断308

11.1.1区间估计308

11.1.2假设检验312

11.2关于两个总体方差的统计推断317

总结324

重要公式324

补充练习325

案例11-1空军训练计划326

附录11A用Minitab计算总体方差327

附录11B用Excel计算总体方差328

第12章 拟合优度检验和独立性检验329

实践中的统计：United Way330

12.1拟合优度检验：多项总体331

12.2独立性检验336

12.3拟合优度检验：泊松分布与正态分布344

12.3.1泊松分布344

12.3.2正态分布348

总结353

关键术语353

重要公式353

补充练习354

案例12-1两党议程变更357

附录12A用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验358

附录12B用Excel进行拟合优度检验与独立性检验359

第13章 实验设计与方差分析362

实践中的统计：Burke市场营销服务公司363

13.1实验设计和方差分析初步364

13.1.1数据收集365

13.1.2方差分析的假定366

13.1.3问题的一般提法366

13.2方差分析和完全随机化设计369

13.2.1总体方差的处理间估计370

13.2.2总体方差的处理内估计371

13.2.3方差估计量的比较：F检验372

13.2.4 ANOVA表374

13.2.5方差分析的计算结果375

13.2.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究376

13.3多重比较方法380

13.3.1 Fisher的LSD方法380

13.3.2第一类错误概率383

13.4随机化区组设计386

13.4.1空中交通管理员工作压力测试387

13.4.2 ANOVA方法388

13.4.3计算与结论389

13.5析因实验393

13.5.1 ANOVA方法395

13.5.2计算与结论395

总结401

关键术语401

重要公式402

补充练习404

案例13-1 Wentworth医疗中心408

案例13-2职业推销员的回报409

附录13A使用Minitab进行方差分析410

附录13B使用Excel进行方差分析411

第14章 简单线性回归415

实践中的统计：联合数据系统公司416

14.1简单线性回归模型417

14.1.1回归模型和回归方程417

14.1.2估计的回归方程418

14.2最小二乘法420

14.3判定系数431

相关系数434

14.4模型的假定438

14.5显著性检验440

14.5.1 σ2的估计440

14.5.2 t检验441

14.5.3 β1的置信区间442

14.5.4 F检验443

14.5.5关于显著性检验解释的几点注意445

14.6应用估计的回归方程进行估计和预测449

14.6.1点估计449

14.6.2区间估计449

14.6.3 y平均值的置信区间450

14.6.4 y的一个个别值的预测区间451

14.7计算机解法455

14.8残差分析：证实模型假定460

14.8.1关于x的残差图461

14.8.2关于y的残差图462

14.8.3标准化残差462

14.8.4正态概率图465

14.9残差分析：异常值和有影响的观测值469

14.9.1检测异常值469

14.9.2检测有影响的观测值471

总结476

关键术语477

重要公式478

补充练习480

案例14-1测量股市风险486

案例14-2美国交通部487

案例14-3校友捐赠488

案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值488

附录14A最小二乘公式的推导490

附录14B利用相关系数的显著性检验491

附录14C利用Minitab进行回归分析492

附录14D利用Excel进行回归分析493

第15章 多元回归496

实践中的统计：国际纸业公司497

15.1多元回归模型498

15.1.1回归模型和回归方程498

15.1.2估计的多元回归方程498

15.2最小二乘法499

15.2.1一个例子：巴特勒运输公司500

15.2.2关于回归系数解释的注释502

15.3多元判定系数508

15.4模型的假定511

15.5显著性检验512

15.5.1 F检验512

15.5.2 t检验515

15.5.3多重共线性516

15.6利用估计的回归方程进行估计和预测519

15.7定性自变量521

15.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司521

15.7.2解释参数523

15.7.3更复杂的定性变量525

15.8残差分析530

15.8.1检测异常值531

15.8.2学生化删除残差和异常值532

15.8.3有影响的观测值533

15.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值533

15.9 logistic回归537

15.9.1 logistic回归方程538

15.9.2估计logistic回归方程539

15.9.3显著性检验541

15.9.4管理上的应用541

15.9.5解释logistic回归方程542

15.9.6对数机会比（logit）变换544

总结548

关键术语549

重要公式550

补充练习552

案例15-1消费者调查股份有限公司557

案例15-2预测学生综合测验成绩558

案例15-3校友捐赠559

案例15-4预测全美橄榄球大联盟的获胜率561

附录15A利用Minitab进行多元回归分析562

附录15B利用Excel进行多元回归分析562

附录15C利用Minitab进行Logistic回归563

第16章 回归分析：建立模型565

实践中的统计：Monsanto公司566

16.1一般线性模型567

16.1.1模拟曲线关系567

16.1.2交互作用571

16.1.3包含因变量的变换573

16.1.4内蕴线性的非线性模型577

16.2确定什么时候增加或者删除变量582

16.2.1一般情形584

16.2.2 p-值的应用585

16.3大型问题的分析589

16.4变量选择方法592

16.4.1逐步回归593

16.4.2前向选择594

16.4.3后向消元595

16.4.4最佳子集回归595

16.4.5做出最终的选择596

16.5实验设计的多元回归方法599

16.6自相关性和杜宾-瓦特森检验603

总结608

关键术语608

重要公式608

补充练习609

案例16-1职业高尔夫协会巡回赛的统计分析612

案例16-2汽车的油耗问题613

案例16-3预测高等院校的毕业率613

附录16A Minitab的变量选择程序614

第18章 预测617

实践中的统计：内华达职业健康诊所618

18.1时间序列的成分619

18.1.1趋势成分619

18.1.2循环成分621

18.1.3季节成分621

18.1.4不规则成分621

18.2平滑法621

18.2.1移动平均法621

18.2.2加权移动平均法624

18.2.3指数平滑法626

18.3趋势推测法632

18.4趋势和季节成分638

18.4.1乘法模型638

18.4.2计算季节指数639

18.4.3消除季节影响的时间序列643

18.4.4利用消除季节影响的时间序列确定趋势643

18.4.5季节调整646

18.4.6根据月度资料建立模型646

18.4.7循环成分646

18.5回归分析648

18.6定性预测方法650

18.6.1德尔菲法650

18.6.2专家判断法651

18.6.3远景方案论述法651

18.6.4直观法651

总结651

关键术语652

重要公式653

补充练习653

案例18-1预测食品和饮料的销售额658

案例18-2预测损失的销售额659

附录18A使用Minitab进行预测660

附录18B使用Excel进行预测662

第19章 非参数方法664

实践中的统计：West Shell Realtors公司665

19.1符号检验667

19.1.1小样本情形667

19.1.2大样本情形669

19.1.3中位数假设检验670

19.2威尔科克森符号秩检验672

19.3曼-惠特尼-威尔科克森检验677

19.3.1小样本情形677

19.3.2大样本情形679

19.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验685

19.5秩相关689

秩相关显著性检验691

总结693

关键术语694

重要公式694

补充练习695

第21章 决策分析699

实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司700

21.1问题简介701

21.1.1支付表702

21.1.2决策树702

21.2概率决策703

21.2.1期望值法703

21.2.2完备信息的期望值705

21.3样本信息下的决策分析711

21.3.1决策树712

21.3.2决策策略713

21.3.3样本信息的期望值716

21.4应用贝叶斯定理计算分枝概率722

总结726

关键术语727

重要公式728

案例21-1诉讼辩护策略728

附录21A用TreePlan解决PDC问题729

附录A参考书目736

附录B统计表格738

附录C总结766

附录D自测题解答和偶数题答案768

附录E Excel函数的使用815

附录F利用Minitab和Excel计算P-值820