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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

1.1在商务和经济中的应用3

1.1.1会计3

1.1.2财务3

1.1.3市场营销4

1.1.4生产4

1.1.5经济4

1.2数据5

1.2.1个体、变量和观测值5

1.2.2测量尺度6

1.2.3品质型数据和数量型数据7

1.2.4截面数据和时间序列数据7

1.3数据来源8

1.3.1现有资料来源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11

1.5统计推断13

1.6计算机与统计分析15

本章小结15

关键术语15

练习题16

第2章 描述统计学：表格法和图形法21

实践中的统计：高露洁-棕榄公司22

2.1品质型数据汇总23

2.1.1频数分布23

2.1.2相对频数分布和百分数频数分布24

2.1.3条形图和饼形图24

2.2数量型数据汇总28

2.2.1频数分布28

2.2.2相对频数分布和百分数频数分布30

2.2.3直方图30

2.2.4累积分布32

2.2.5累积曲线32

2.3探索性数据分析：茎叶显示36

2.4交叉分组表和散点图40

2.4.1交叉分组表41

2.4.2散点图和趋势线42

本章小结46

关键术语49

重要公式50

补充练习50

案例Pelican商店54

附录2A在表格和图形描述中使用Minitab55

附录2B在表格和图形描述中使用Excel57

第3章 描述统计学：数值方法67

实践中的统计：Small Fry Design公司68

3.1位置的度量69

3.1.1平均数69

3.1.2中位数70

3.1.3众数71

3.1.4百分位数72

3.1.5四分位数73

3.2变异程度的度量77

3.2.1极差77

3.2.2四分位数间距78

3.2.3方差78

3.2.4标准差79

3.2.5标准差系数80

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测82

3.3.1分布形态82

3.3.2 z-分数83

3.3.3切比雪夫定理84

3.3.4经验法则85

3.3.5异常值的检测86

3.4探索性数据分析88

3.4.1五数概括法88

3.4.2箱形图89

3.5两变量间关系的度量91

3.5.1协方差92

3.5.2协方差的解释93

3.5.3相关系数96

3.5.4相关系数的解释97

3.6加权平均数和使用分组数据99

3.6.1加权平均数100

3.6.2分组数据101

本章小结105

关键术语105

重要公式106

补充练习108

案例3-1 Pelican商店111

案例3-2国家健康护理协会112

案例3-3亚太商学院113

附录3A用Minitab计算描述统计量115

附录3B用Excel计算描述统计量117

第4章 概率121

实践中的统计：莫顿国际公司121

4.1试验、计数法则和概率分配123

4.1.1计数法则、排列和组合124

4.1.2试验结果的概率分配128

4.1.3 KP&L公司项目的概率130

4.2事件及其概率133

4.3概率的基本关系136

4.3.1事件的补136

4.3.2加法公式137

4.4条件概率141

4.4.1独立事件144

4.4.2乘法公式145

4.5贝叶斯定理148

本章小结153

关键术语153

重要公式154

补充练习155

案例Hamilton县的法官们158

第5章 离散型概率分布160

实践中的统计花旗银行160

5.1随机变量161

5.1.1离散型随机变量162

5.1.2连续型随机变量163

5.2离散型概率分布164

5.3数学期望和方差169

5.3.1数学期望169

5.3.2方差169

5.4二项概率分布173

5.4.1贝努里试验173

5.4.2马丁服装店问题174

5.4.3二项概率表的使用178

5.4.4二项概率分布的数学期望和方差179

5.5泊松概率分布181

5.5.1一个与时间间隔有关的例子182

5.5.2一个与长度或距离间隔有关的例子183

5.6超几何概率分布184

本章小结187

关键术语188

重要公式188

补充练习190

附录5A用Minitab计算离散型概率分布191

附录5B用Excel计算离散型概率分布193

第6章连续型概率分布194

实践中的统计：宝洁公司195

6.1均匀概率分布196

作为概率度量的面积197

6.2正态概率分布200

6.2.1正态曲线200

6.2.2标准正态概率分布202

6.2.3计算任一正态概率分布的概率206

6.3二项概率的正态近似208

6.4指数概率分布211

6.4.1计算指数分布的概率212

6.4.2泊松分布与指数分布的关系213

本章小结215

关键术语215

重要公式216

补充练习216

案例Specialty玩具公司218

附录6A用Minitab计算连续型概率分布219

附录6B用Excel计算连续型概率分布220

第7章 抽样和抽样分布222

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司223

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题224

7.2简单随机抽样225

7.2.1自有限总体的简单随机抽样225

7.2.2自无限总体的简单随机抽样226

7.3点估计229

7.4抽样分布简介231

7.5 x的抽样分布234

7.5.1 x的数学期望234

7.5.2 x的标准差235

7.5.3 x抽样分布的形式236

7.5.4 EAI问题中x的抽样分布237

7.5.5 x抽样分布的实际值238

7.5.6样本容量与的x抽样分布的关系239

7.6 p的抽样分布243

7.6.1 p的数学期望243

7.6.2p的标准差243

7.6.3p抽样分布的形式244

7.6.4p抽样分布的实际值245

7.7点估计的性质247

7.7.1无偏性248

7.7.2有效性249

7.7.3一致性250

本章小结250

关键术语250

重要公式251

补充练习252

附录7A用Minitab进行随机抽样253

附录7B用Excel进行随机抽样254

第8章 区间估计255

实践中的统计：Food Lion256

8.1总体均值的区间估计：σ已知情形257

8.1.1边际误差和区间估计257

8.1.2应用中的建议260

8.2总体均值的区间估计：σ未知情形262

8.2.1边际误差和区间估计263

8.2.2应用中的建议265

8.2.3利用小样本265

8.2.4区间估计程序的小结267

8.3样本容量的确定269

8.4总体比率的区间估计272

样本容量的确定273

本章小结276

关键术语277

重要公式277

补充练习278

案例8-1 Bock投资服务公司279

案例8-2 Gulf Real Estate Properties公司281

案例8-3 Metropolitan Reseach有限公司282

附录8A用Minitab求区间估计283

附录8B用Excel求区间估计284

第9章 假设检验288

实践中的统计：John Morrell有限公司289

9.1原假设和备择假设的建立290

9.1.1检验研究中的假设290

9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验290

9.1.3决策中的假设检验291

9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结291

9.2第一类错误和第二类错误292

9.3总体均值的检验σ已知情形295

9.3.1单侧检验295

9.3.2双侧检验301

9.3.3小结与应用中的建议304

9.3.4区间估计与假设检验的关系305

9.4总体均值的检验：σ未知情形309

9.4.1单侧检验310

9.4.2双侧检验311

9.4.3小结与应用中的建议312

9.5总体比率的检验315

小结318

9.6计算第二类错误的概率320

本章小结324

关键术语325

重要公式326

补充练习326

案例9-1 Quality Associates有限公司327

案例9-2失业问题研究329

附录9A用Minitab进行假设检验329

附录9B用Excel进行假设检验331

第10章 关于总体方差的统计推断336

实践中的统计：美国会计总署337

10.1关于一个总体方差的统计推断338

10.1.1区间估计338

10.1.2假设检验341

10.2关于两个总体方差的统计推断345

本章小结350

重要公式350

补充练习351

案例 空军训练计划352

附录10A用Minitab计算总体方差353

附录10B用Excel计算总体方差354

第11章 两总体均值和比例的统计推断356

实践中的统计：Fisons公司357

11.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知358

11.1.1 μ1-μ2的区间估计358

11.1.2 μ1-μ2的假设检验360

11.1.3应用中的建议362

11.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知364

11.2.1 μ1-μ2的区间估计364

11.2.2 μ1-μ2的假设检验365

11.2.3应用中的建议367

11.3两总体均值之差的推断：匹配样本371

11.4两总体比例之差的推断376

11.4.1 p1-p2的区间估计377

11.4.2 p1-p2的假设检验379

本章小结382

关键术语382

重要公式382

补充练习384

案例Par公司385

附录11A用Minitab进行两个总体的推断386

附录11B用Excel进行两个总体的推断388

第12章 方差分析与实验设计390

实践中的统计：Burke市场营销服务公司391

12.1方差分析引论391

12.1.1方差分析的假定393

12.1.2问题的一般提法393

12.2方差分析：k个总体均值相等性检验395

12.2.1总体方差的处理间估计396

12.2.2总体方差的处理内估计397

12.2.3方差估计量的比较：F检验398

12.2.4 ANOVA表400

12.2.5方差分析的计算结果400

12.3多重比较方法404

Fisher的LSD方法404

12.4实验设计初步409

数据收集409

12.5完全随机化设计410

12.5.1总体方差的处理间估计410

12.5.2总体方差的处理内估计411

12.5.3方差估计量的比较：F检验411

12.5.4 ANOVA表411

12.5.5两两比较412

12.6随机化区组设计415

12.6.1空中交通管理员工作压力测试415

12.6.2 ANOVA方法417

12.6.3计算与结论417

12.7析因实验421

12.7.1 ANOVA方法422

12.7.2计算与结论423

本章小结428

关键术语428

重要公式429

补充练习432

案例12-1 Wentworth医疗中心436

案例12-2工业产品推销员的回报437

附录12A用Minitab进行方差分析和实验设计438

附录12B用Excel进行方差分析和实验设计439

第13章 简单线性回归443

实践中的统计：联合数据系统公司444

13.1简单线性回归模型445

13.1.1回归模型和回归方程445

13.1.2估计的回归方程446

13.2最小二乘法448

13.3判定系数457

相关系数460

13.4模型的假定463

13.5显著性检验465

13.5.1 σ2的估计465

13.5.2 t检验466

13.5.3β1的置信区间467

13.5.4 F检验468

13.5.5关于显著性检验解释的几点注意事项470

13.6利用估计的回归方程进行估计和预测473

13.6.1点估计473

13.6.2区间估计474

13.6.3 y平均值的置信区间474

13.6.4 y的一个个别值的预测区间476

13.7残差分析：证实模型假定481

13.7.1关于x的残差图482

13.7.2关y的残差图483

13.7.3标准化残差483

13.7.4正态概率图486

13.8残差分析：异常值与有影响的观测值490

13.8.1检测异常值490

13.8.2检测有影响的观测值491

本章小结497

关键术语497

重要公式498

补充练习500

案例13-1教育经费支出和学生成绩504

案例13-2美国交通部506

案例13-3校友捐赠507

案例13-4美国职业棒球联盟球队的价值509

附录13A最小二乘公式的推导510

附录13B利用相关系数的显著性检验511

附录13C用Minitab进行回归分析512

附录13D用Excel进行回归分析513

第14章 多元回归516

实践中的统计：国际纸业公司517

14.1多元回归模型518

14.1.1回归模型和回归方程518

14.1.2估计的多元回归方程518

14.2最小二乘法519

14.2.1一个例子：Butler运输公司520

14.2.2关于回归系数解释的注释522

14.3多元判定系数526

14.4模型的假定529

14.5显著性检验530

14.5.1 F检验531

14.5.2 t检验534

14.5.3多重共线性534

14.6利用估计的回归方程进行估计和预测537

14.7定性自变量539

14.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司539

14.7.2解释参数541

14.7.3更复杂的定性变量543

14.8残差分析546

14.8.1检测异常值547

14.8.2学生化删除残差和异常值548

14.8.3有影响的观测值549

14.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值549

14.9 Logistic回归553

14.9.1 Logistic回归方程554

14.9.2估计Logistic回归方程555

14.9.3显著性检验557

14.9.4管理上的应用558

14.9.5解释Logistic回归方程558

14.9.6对数机会比变换561

本章小结563

关键术语564

重要公式565

补充练习567

案例14-1消费者调查股份有限公司571

案例14-2全美橄榄球联盟四分卫等级排序572

案例14-3预测学生综合测验成绩574

案例14-4校友捐赠575

附录14A用Minitab进行多元回归分析575

附录14B用Excel进行多元回归分析575

附录14C用Minitab进行Logistic回归578

第15章 回归分析：建立模型579

实践中的统计：Monsanto公司580

15.1一般线性模型581

15.1.1模拟曲线关系581

15.1.2交互作用585

15.1.3包含因变量的变换587

15.1.4内蕴线性的非线性模型591

15.2确定什么时候增加或者删除变量596

15.2.1一般情形597

15.2.2 p-值的应用599

15.3大型问题的分析602

15.4变量选择方法605

15.4.1逐步回归606

15.4.2前向选择607

15.4.3后向消元608

15.4.4最佳子集回归608

15.4.5做出最终的选择609

15.5残差分析611

自相关性和杜宾-瓦特森检验612

15.6方差分析和实验设计的多元回归方法615

本章小结619

关键术语619

重要公式619

补充练习620

案例15-1失业问题研究623

案例15-2汽车的油耗问题625

案例15-3预测高等院校的毕业率625

第16章 预测627

实践中的统计：内华达职业健康诊所628

16.1时间序列的成分629

16.1.1趋势成分629

16.1.2循环成分631

16.1.3季节成分632

16.1.4不规则成分632

16.2平滑法632

16.2.1移动平均法632

16.2.2加权移动平均法634

16.2.3指数平滑法636

16.3趋势推测法642

16.4趋势和季节成分647

16.4.1乘法模型647

16.4.2计算季节指数648

16.4.3消除季节影响的时间序列652

16.4.4利用消除季节影响的时序数列确定趋势652

16.4.5季节调整655

16.4.6根据月度资料建立模型655

16.4.7循环成分655

16.5回归分析657

16.6定性预测方法659

16.6.1德尔菲法659

16.6.2专家判断法659

16.6.3远景方案论述法660

16.6.4直观法660

本章小结660

关键术语661

重要公式661

补充练习662

案例16-1预测食品和饮料的销售额665

案例16-2预测损失的销售额666

附录16A用Minitab进行预测667

附录16B用Excel进行预测669

第17章 拟合优度检验和独立性检验671

实践中的统计：United Way672

17.1拟合优度检验：多项总体673

17.2独立性检验677

17.3拟合优度检验：泊松分布和正态分布683

17.3.1泊松分布684

17.3.2正态分布687

本章小结692

关键术语693

重要公式693

补充练习693

案例 两党议程变更695

附录17A用Minitab进行拟合优度检验和独立性检验696

附录17B用Excel进行拟合优度检验和独立性检验697

第18章 非参数方法700

实践中的统计：West Shell Realtors公司701

18.1符号检验702

18.1.1小样本情形702

18.1.2大样本情形703

18.1.3中位数假设检验705

18.2威尔科克森符号秩检验707

18.3曼-惠特尼-威尔科克森检验711

18.3.1小样本情形711

18.3.2大样本情形713

18.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验718

18.5秩相关721

秩相关的显著性检验723

本章小结725

关键术语726

重要公式726

补充练习727

第19章 决策分析729

实践中的统计学：俄亥俄州爱迪生公司730

19.1 问题简介731

19.1.1支付表732

19.1.2决策树732

19.2概率决策733

19.2.1期望值法733

19.2.2完备信息的期望值735

19.3样本信息下的决策分析740

19.3.1决策树741

19.3.2决策策略742

19.3.3样本信息的期望值745

19.4应用贝叶斯定理计算分枝概率750

本章小结755

关键术语755

重要公式756

案例 诉讼辩护策略756

附录19A用TreePlan解决PDC问题757

附录A参考书目764

附录B统计表格766

附录C自测题答案和部分练习题答案795