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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2

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 统计学与统计软件11

本书图解：统计方法分类与本书框架13

主要术语14

思考与练习15

第2章 数据的描述性分析：图表展示17

问题与思考：怎样用图表看数据？17

2.1 类别数据的图表展示17

2.1.1 用频数分布表观察类别数据18

2.1.2 用图形展示类别数据21

2.2 数值数据的图表展示23

2.2.1 用频数分布表观察数据分布23

2.2.2 用图形展示数值数据26

2.3 使用图表的注意事项39

本章图解：数据类型与图表展示方法40

主要术语40

思考与练习41

第3章 数据的描述性分析：概括性度量43

问题与思考：怎样分析学生的考试成绩？43

3.1 水平的描述44

3.1.1 平均数44

3.1.2 中位数和分位数44

3.1.3 水平代表值的选择46

3.2 差异的描述47

3.2.1 极差和四分位差47

3.2.2 方差和标准差48

3.2.3 变异系数49

3.2.4 标准得分51

3.3 分布形状的描述53

3.4 数据的综合描述53

本章图解：数据分布特征与描述统计量58

主要术语58

思考与练习59

第4章 随机变量的概率分布61

问题与思考：彩票中奖的概率有多大？61

4.1 什么是概率62

4.2 随机变量的概率分布62

4.2.1 随机变量及其概括性度量63

4.2.2 随机变量的概率分布的类型64

4.2.3 其他几个重要的统计分布69

4.3 样本统计量的概率分布72

4.3.1 统计量及其分布72

4.3.2 样本均值的分布73

4.3.3 其他统计量的分布77

4.3.4 统计量的标准误差77

本章图解：随机变量的概率分布78

主要术语79

思考与练习79

第5章 参数估计81

问题与思考：科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少？81

5.1 参数估计的基本原理82

5.1.1 点估计与区间估计82

5.1.2 评价估计量的标准85

5.2 总体均值的区间估计87

5.2.1 一个总体均值的估计87

5.2.2 两个总体均值之差的估计90

5.3 总体比例的区间估计95

5.3.1 一个总体比例的估计95

5.3.2 两个总体比例之差的估计97

5.4 总体方差的区间估计99

5.4.1 一个总体方差的估计99

5.4.2 两个总体方差比的估计100

5.5 样本量的确定101

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定101

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定103

本章图解：参数估计使用的分布104

主要术语105

思考与练习105

第6章 假设检验109

问题与思考：你相信饮用水瓶子标签上的说法吗？109

6.1 假设检验的基本原理109

6.1.1 怎样提出假设110

6.1.2 怎样做出决策111

6.1.3 怎样表述决策结果116

6.2 总体均值的检验117

6.2.1 一个总体均值的检验118

6.2.2 两个总体均值之差的检验121

6.3 总体比例的检验126

6.3.1 一个总体比例的检验126

6.3.2 两个总体比例之差的检验126

6.4 总体方差的检验128

6.4.1 一个总体方差的检验129

6.4.2 两个总体方差比的检验130

本章图解：假设检验使用的分布131

主要术语132

思考与练习132

第7章 类别变量分析136

问题与思考：网购满意度与地区有关系吗？136

7.1 一个类别变量的拟合优度检验136

7.1.1 期望频数相等137

7.1.2 期望频数不等139

7.2 两个类别变量的独立性检验141

7.2.1 列联表与x2独立性检验141

7.2.2 应用x2检验的注意事项144

7.3 两个类别变量的相关性度量144

7.3.1 φ系数和Cramer's V系数144

7.3.2 列联系数145

本章图解：类别变量分析方法146

主要术语147

思考与练习147

第8章 方差分析150

问题与思考：超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗？150

8.1 方差分析的基本原理151

8.1.1 什么是方差分析151

8.1.2 误差分解152

8.2 单因子方差分析153

8.2.1 数学模型153

8.2.2 效应检验154

8.2.3 多重比较158

8.3 双因子方差分析162

8.3.1 数学模型162

8.3.2 主效应分析163

8.3.3 交互效应分析170

8.4 方差分析的假定及其检验173

8.4.1 正态性检验173

8.4.2 方差齐性检验174

本章图解：方差分析过程177

主要术语178

思考与练习178

第9章 一元线性回归182

问题与思考：GDP与消费水平有关系吗？182

9.1 变量间的关系183

9.1.1 确定变量之间的关系183

9.1.2 相关关系的描述184

9.1.3 关系强度的度量186

9.2 一元线性回归模型的估计和检验188

9.2.1 一元线性回归模型189

9.2.2 参数的最小二乘估计190

9.2.3 模型的拟合优度193

9.2.4 模型的显著性检验196

9.3 利用回归方程进行预测198

9.3.1 平均值的置信区间198

9.3.2 个别值的预测区间198

9.4 用残差检验模型的假定201

9.4.1 检验方差齐性201

9.4.2 检验正态性202

本章图解：一元线性回归的建模过程204

主要术语205

思考与练习205

第10章 多元线性回归209

问题与思考：不良贷款受哪些因素影响？209

10.1 多元线性回归模型210

10.1.1 回归模型与回归方程210

10.1.2 参数的最小二乘估计211

10.2 拟合优度和显著性检验214

10.2.1 模型的拟合优度214

10.2.2 模型的显著性检验216

10.3 多重共线性及其处理217

10.3.1 多重共线性及其识别217

10.3.2 变量选择与逐步回归219

10.4 利用回归方程进行预测223

10.5 哑变量回归224

10.5.1 在模型中引入哑变量224

10.5.2 含有一个哑变量的回归225

本章图解：多元线性回归的建模过程231

主要术语232

思考与练习232

第11章 时间序列预测236

问题与思考：如何预测社会消费品零售总额？236

11.1 时间序列的成分和预测方法237

11.1.1 时间序列的成分237

11.1.2 预测方法的选择与评估240

11.2 平稳序列的预测241

11.3 趋势序列的预测244

11.3.1 线性趋势预测244

11.3.2 非线性趋势预测247

11.4 多成分序列的预测251

11.4.1 Winter指数平滑预测252

11.4.2 分解预测254

本章图解：时间序列预测的程序和方法258

主要术语259

思考与练习259

附录SPSS操作提示262

参考文献267