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第1章 统计启蒙1

1.1 为何学统计1

1.1.1 从两个典型案例看统计1

1.1.2 “统计”的含义解释7

1.2 统计应用概说9

1.2.1 统计在日常生活中的应用10

1.2.2 统计在法律中的应用11

1.2.3 统计在军事上的应用14

1.2.4 统计在考古学中的应用15

1.2.5 统计在遗传学中的应用17

1.2.6 统计在流行病学中的应用19

1.2.7 统计在经济管理中的应用21

1.3 统计陷阱概说25

1.3.1 辛普森悖论式陷阱26

1.3.2 平均数陷阱28

1.3.3 百分数陷阱29

1.3.4 信息不充分陷阱30

1.3.5 样本有偏陷阱31

1.3.6 伪造数据式陷阱32

1.3.7 统计滥用式陷阱33

1.4 统计学与相关学科的关系35

1.4.1 统计学与数学的关系35

1.4.2 统计学与相关实质性学科的关系36

1.5 统计历史人物故事精选37

1.5.1 格兰特和哈雷的故事37

1.5.2 高斯与凯特勒的故事43

1.5.3 高尔顿与卡尔·皮尔逊的故事47

1.5.4 戈塞特与费希尔的故事51

第2章 统计描述54

2.1 统计数据概说54

2.1.1 统计数据简述54

2.1.2 统计规律简述55

2.1.3 大数据简述56

2.1.4 数据挖掘简述57

2.2 统计数据的收集59

2.2.1 统计调查概说59

2.2.2 统计调查问卷设计62

2.2.3 盖洛普民意测验65

2.2.4 随机对照实验67

2.3 统计数据的组织72

2.3.1 统计数据分组72

2.3.2 分布数列概说76

2.3.3 统计图简介80

2.4 统计数据的概括87

2.4.1 总量概括与常用经济总量指标87

2.4.2 相对比较与常用相对经济指标92

2.4.3 数据集中趋势的概括101

2.4.4 数据离散程度的概括113

2.5 统计指数概说116

2.5.1 统计指数概述117

2.5.2 综合指数与平均指数119

2.5.3 居民消费价格指数125

2.5.4 股票价格指数（SPI）130

2.6 时间序列概说133

2.6.1 时间序列概述133

2.6.2 时间序列的水平指标135

2.6.3 时间序列的速度指标141

2.6.4 时间序列指标运用145

2.6.5 经济增长率与人口自然增长率146

第3章 统计推断151

3.1 随机抽样与抽样分布151

3.1.1 统计学中的常用概念152

3.1.2 随机抽样概述154

3.1.3 随机抽样误差161

3.1.4 抽样推断的数学基础165

3.1.5 抽样分布概说176

3.2 参数估计180

3.2.1 参数估计典型案例180

3.2.2 参数的点估计185

3.2.3 参数的区间估计192

3.2.4 样本容量的确定197

3.3 假设检验199

3.3.1 假设检验概述199

3.3.2 总体均值的检验205

3.3.3 总体比例的假设检验212

3.3.4 假设检验与区间估计的关系215

3.3.5 p-值检验217

3.4 x2检验与方差分析219

3.4.1 x2检验219

3.4.2 方差分析227

3.4.3 方差估计232

3.5 相关分析与回归分析233

3.5.1 相关分析概述234

3.5.2 相关系数的测定与检验236

3.5.3 统计相关误用陷阱240

3.5.4 回归分析概说241

3.5.5 回归方程的统计检验247

3.5.6 回归方程的应用253

3.5.7 简单非线性回归模型256