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第1章 统计能为你做些什么？1

1.1 统计无处不在1

1.1.1 每个人都离不开统计1

1.1.2 几乎所有的领域都要用统计2

1.2 统计研究什么？3

1.3　统计能做什么和不能做什么？5

1.3.1　统计帮助你分析数据5

1.3.2　统计不能解决你的所有问题6

1.3.3　统计的误用与滥用7

1.4　怎样获得数据？8

1.4.1　变量与数据8

1.4.2　怎样得到一个样本？8

本章附录9

习题10

第2章 用图表和统计量看数据12

2.1　用图表描述数据12

2.1.1　用图表展示定性数据12

2.1.2　用图表展示定量数据16

2.2　用统计量描述数据23

2.2.1　用一个值概括一组数据23

2.2.2　找出数据彼此之间的差别25

2.2.3　数据分布的形状29

本章附录29

本章主要公式33

习题34

第3章 用概率分布描述随机变量39

3.1　度量事件发生的可能性39

3.2　随机变量的概率分布40

3.2.1　随机变量及其概括性度量40

3.2.2　离散型概率分布42

3.2.3　连续型概率分布44

3.3　由正态分布导出的几个重要分布48

3.3.1　X2分布48

3.3.2　t分布49

3.3.3　F分布50

3.4　样本统计量的抽样分布51

3.4.1　样本均值的抽样分布51

3.4.2　其他统计量的抽样分布52

3.4.3　统计量的标准误差53

本章附录53

本章主要公式55

习题56

第4章 用样本推断总体58

4.1　怎样进行推断？58

4.1.1　用估计量估计总体参数58

4.1.2　用什么方法进行估计？59

4.1.3　用什么样的估计量去估计？60

4.2　估计总体参数61

4.2.1　总体均值的估计61

4.2.2　总体比例的估计64

4.2.3　总体方差的估计65

4.3　检验总体假设65

4.3.1　怎样提出假设？66

4.3.2　依据什么作出决策？67

4.3.3　总体均值的检验71

4.3.4　总体比例的检验75

4.3.5　总体方差的检验76

本章附录78

本章主要公式80

习题82

第5章 分类变量对数值变量的影响88

5.1　方差分析解决什么问题？88

5.1.1　比较均值是否相同88

5.1.2　从误差分析入手89

5.1.3　在什么样的前提下分析？91

5.2　考虑一个分类变量的影响91

5.2.1　只考虑一个因子91

5.2.2　关系有多强？92

5.3　考虑两个分类变量的影响93

5.3.1　不考虑交互作用93

5.3.2　考虑交互作用95

本章附录95

本章主要公式96

习题97

第6章 利用变量间的关系进行预测102

6.1　变量之间有什么样的关系？102

6.1.1　用散点图描述变量间的关系102

6.1.2　用相关系数度量关系强度104

6.1.3　在总体中也存在这样的关系吗？105

6.2　建立变量之间的数学表达式106

6.2.1　涉及一个自变量的线性回归106

6.2.2　涉及多个自变量的线性回归107

6.3　拟合效果的度量和回归检验109

6.3.1　回归方程拟合得好吗？109

6.3.2　因变量与自变量之间有线性关系吗？111

6.4　所有自变量都有必要放进模型中吗？112

6.4.1 自变量之间相关对模型有什么影响？112

6.4.2　剔除不必要的自变量113

6.4.3　模型有多好？115

6.5　用自变量预测因变量116

6.6　含有定性自变量的回归116

本章附录118

本章主要公式119

习题120

第7章 用少数变量代表多个变量128

7.1　主成分分析128

7.1.1　主成分分析的基本思想是什么？128

7.1.2　如何选择主成分？131

7.1.3　怎样解释主成分？133

7.2　因子分析135

7.2.1　什么是因子分析？135

7.2.2　怎样解释因子分析结果？136

7.2.3　几点说明139

本章附录140

本章主要公式141

习题141

第8章 把对象分成不同的类别144

8.1　聚类分析144

8.1.1　按什么来聚类？145

8.1.2　怎样度量距离远近？146

8.1.3　分层聚类法147

8.1.4　K-均值聚类法149

8.1.5　几点说明151

8.2　判别分析152

8.2.1　判别分析有什么不同？152

8.2.2 距离判别法153

8.2.3 Fisher判别法154

8.2.4 逐步判别法154

本章附录159

本章主要公式160

习题162

第9章 根据过去的模式预测未来166

9.1　时间序列的组成要素166

9.2　时间序列预测的程序168

9.2.1 确定时间序列的成分168

9.2.2　选择预测方法并进行评估171

9.3　平滑法预测171

9.4　趋势模型预测174

9.4.1　线性趋势预测174

9.4.2　非线性趋势预测175

9.4.3 自回归模型预测181

9.5　多成分序列的预测183

9.5.1 季节性多元回归预测183

9.5.2　分解预测185

本章附录187

本章主要公式188

习题189

第10章 不依赖于分布的检验193

10.1　关于非参数检验193

10.1.1 什么时候选择非参数检验？193

10.1.2 预备知识194

10.2　单样本的非参数检验196

10.2.1 符号检验196

10.2.2 Wilcoxon符号秩检验198

10.3　两样本的非参数检验200

10.3.1　两独立样本的Wilcoxon（Mann-Whitney）秩和检验200

10.3.2　匹配样本的中位数检验202

10.3.3　Spearman秩相关检验204

习题207

附录 各章练习题答案212

参考书目258