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1.1.2 两点分布1

1.1.3 均匀分布1

第一章 统计中的常用分布1

1.1 常用离散型分布1

1.1.1 单点分布1

1.1.4 二项分布2

1.1.6 几何分布3

1.1.5 超几何分布3

1.1.8 泊松分布4

1.1.7 负二项分布4

1.1.9 对数分布5

1.2.1 均匀分布6

1.2 常用连续型分布6

1.2.2 指数分布7

1.2.3 正态分布8

1.2.5 柯西分布10

1.2.4 对数正态分布10

1.2.6 伽玛分布11

1.2.7 贝塔分布12

1.2.8 韦布尔分布13

1.2.9 帕雷托分布14

1.3.1 多项分布15

1.3 常用多维分布15

1.2.10 拉普拉斯分布15

1.3.2 二维指数分布16

1.3.4 多维均匀分布17

1.3.3 二维正态分布17

1.3.6 多维正态分布18

1.3.5 狄利克雷分布18

1.3.7 矩阵正态分布19

1.4 常用统计量分布20

1.3.9 T2分布20

1.3.8 威沙特分布20

1.4.1 总体与样本21

1.4.2 统计量和抽样分布22

1.4.3 χ2分布24

1.4.5 t分布25

1.4.4 非中心χ2分布25

1.4.6 非中心t分布26

1.4.7 F分布27

1.4.9 次序统计量的分布28

1.4.8 非中心F分布28

1.4.10 统计量的渐近分布29

1.5.1 指数型参数分布族30

1.5 常用参数分布族30

1.5.2 极值参数分布族31

参考文献33

1.5.4 位置－尺度参数分布族33

1.5.3 皮尔逊参数分布族33

2.1引言34

第二章 探索性数据分析34

2.2.1 频数频率分布表35

2.2 频数频率分布表和直方图35

2.2.2 直方图36

2.3.1 茎叶图37

2.3 茎叶图37

2.3.2 茎叶图的扩展38

2.3.3 茎叶图的行数选择39

2.4.2 五数概括40

2.4.1 数组与深度40

2.4 五数概括40

2.4.4 数据散布42

2.4.3 三均值42

2.5.1 箱线图43

2.5 箱线图43

2.5.2 箱线图用于多批数据的比较44

2.5.3 散布对水平的图示45

2.6.1 幂变换46

2.6 数据变换46

2.6.2 为对称性而变换47

2.6.3 匹配变换52

2.7.1 三组耐抗线法53

2.7 直线拟合的耐抗方法53

2.7.2 迭代法的改进56

2.8.1 残差的表达57

2.8 残差分析57

参考文献58

2.8.2 残差分析58

3.1.2 克拉默－拉奥不等式59

3.1.1 估计的优良性59

第三章 正态分布的统计方法59

3.1 基本概念59

3.1.3 矩法与极大似然法60

3.2 正态均值μ和正态方差σ2的点估计62

3.1.4 区间估计62

3.2.4 样本极差与σ的无偏估计63

3.2.3 标准差σ的无偏估计63

3.2.1 样本均值？是μ的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估计63

3.2.2 样本方差s2是方差σ2的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估十63

3.3.1 在σ2已知情况下，正态均值μ的区间估计64

3.3 正态均值μ和正态方差σ2的区间估计64

3.3.3 正态方差σ2和正态标准差σ的区间估计65

3.3.2 在σ2未知情况下，正态均值μ的区间估计65

3.3.4 样本容量n的决定66

3.4 涉及两个正态总体中参数的区间估计67

3.4.1 两个正态均值差μ1-μ2的区间估计68

3.5.2 xp的区间估计69

3.5.1 正态分布的p分位数xp69

3.4.2 两个正态方差比σ1？/σ2？的置信系数为1-α的置信区间69

3.5 正态分布p分位数xp的区间估计69

3.6.2 c的置信上限71

3.6.1 正态分布的变差系数c71

3.6 正态分布变差系数c的区间估计71

3.7.1 基本概念72

3.7 正态分布可靠度的区间估计72

3.6.3 c的近似置信上限72

3.7.2 可靠度R的置信下限RL的确定73

3.8.2 正态分布的（β,γ）容许区间74

3.8.1 容许区间与容许限概念74

3.8 正态分布的容许区间与容许限74

3.8.4 正态分布的（β,γ）容许下限TL75

3.8.3 正态分布的（β,γ）容许上限TU75

3.9.1 假设和假设检验76

3.9 假设检验的基本概念76

3.9.6 检验的一般步骤77

3.9.5 检验功效77

3.9.2 拒绝域与检验统计量77

3.9.3 两类错误及其概率77

3.9.4 检验水平77

3.10.1 方差σ2已知，μ的检验78

3.10 正态均值μ的检验78

3.10.2 σ2未知，μ的检验79

3.11 正态方差σ2的检验81

3.12.1 σ1,σ2已知时，均值μ1,μ2的检验82

3.12 两个正态均值的检验82

3.12.2 σ1,σ2未知，但σ1=σ2时，均值μ1,μ2的检验83

3.12.3 σ1,σ2未知时，均值μ1,μ2的检验84

3.13 两个正态方差的检验85

3.14.2 正态样本异常值的统计检验方法87

3.14.1 基本概念87

3.14 正态样本异常值的检验87

参考文献94

附表5.6峰度检验，bk的分位数（α=0.01和0.05及1-α=0.95

附表3.1单侧K系数表（正态分布）95

附表5.5偏度检验，bs的1-α分位数（1-α=0.95和0.99

附表3.2正态变差系数置信上限cv表102

附表3.3双侧容许区间的K系数表（正态分布）104

附表3.4奈尔检验法的临界值表R1-α(n)107

附表3.5格拉布斯检验法的临界值表G1-α(n)108

附表3.6狄克逊检验法的临界值表D1-α(n)109

附表3.7双侧狄克逊检验法的临界值表？1-α(n)110

附表3.8偏度检验法的临界值表b1-α(n)110

附表3.9峰度检验法的临界值表b′1-α(n)111

第四章 其他分布的统计分析112

4.1 二项分布的统计分析112

4.1.1 比率p的估计112

4.1.2 可靠度的区间估计113

4.1.3 比率p的假设检验115

4.1.4 两比率之差p1-p2的估计116

4.1.5 两比率p1、p2的比较117

4.1.6 样本容量的确定118

4.2 泊松分布的统计分析119

4.2.1 λ的估计119

4.2.2 λ的假设检验120

4.2.3 两泊松均值的比较120

4.3 指数分布的统计分析122

4.3.1 参数的点估计122

4.3.2 参数的区间估计122

4.3.3 参数的假设检验124

4.3.4 两指数分布参数的比较126

4.3.5 异常数据的检验128

4.4 韦布尔分布的统计分析131

4.4.1 参数的点估计131

4.4.2 参数的区间估计132

4.4.3 参数的假设检验133

4.5 伽玛分布的统计分析133

4.5.1 参数的点估计133

4.5.2 参数的区间估计134

4.5.3 参数的假设检验135

参考文献137

附表4.1泊松分布均值的置信区间138

附表4.2两个指数分布位置参数（γ1=γ2）检验临界值C1-α139

附表4.3Tn(n)的临界值T1-α(n)140

第五章 分布检验141

5.1 正态分布检验141

5.1.1 正态概率纸141

5.1.2 Shapiro-Wilk检验147

5.1.3 Epps-Pulley检验149

5.1.4 使用几个独立样本的联合检验153

5.1.5 有方向检验155

5.2 韦布尔分布检验157

5.2.1 韦布尔概率纸157

5.2.2 VanMontfort检验164

5.3 指数分布检验166

5.3.1 格涅坚科检验166

5.3.2 Finklestein-Schafer检验166

5.3.3 Anderson-Darling检验168

5.4 分布拟合优度检验169

5.4.1 χ2拟合优度检验169

5.4.2 柯尔莫哥洛夫检验172

参考文献174

附表5.1Shapiro-Wilk检验：为计算检验统计量W而用的175

系数ak175

附表5.2Shapiro-Wilk检验：检验统计量W的α分位数177

附表5.3Epps-Pulley检验：检验统计量TEP的1-α分位数177

附表5.4利用几个独立样本的联合检验：把W交换到一个标准178

正态变量的三个系数（n=8(1)50）178

和0.99）179

附表5.7柯尔莫哥洛夫检验临界值P(Dn≥da)=α181

附表5.8柯尔莫哥洛夫统计量Dn的极限分布K(λ)183

6.1 什么是非参数统计方法184

第六章 非参数统计184

6.2.1 符号检验185

6.2 单样本问题185

6.2.2 趋势检验186

6.2.3 游程检验187

6.2.4 对称中心检验188

6.2.5 对称中心估计191

6.3.1 位置参数的检验192

6.3 两样本问题192

6.3.2 刻度参数的检验195

6.3.3 配对样本的检验197

6.3.4 分布检验198

6.4.1 位置参数的双侧检验200

6.4 多样本问题200

6.4.2 位置参数的单侧检验202

6.4.3 多重比较203

6.5.1 秩相关系数及检验205

6.5 秩相关分析205

6.5.2 协和系数及检验208

6.6 概率密度估计209

6.6.1 直方图法210

6.6.3 核估计法211

6.6.2 Rosenblatt法211

6.6.4 近邻估计212

6.7 U统计量方法213

6.8 Jackknife方法216

6.9 Bootstrap方法222

参考文献227

附表6.1符号检验表228

附表6.2游程检验P(R≤c1)≤α,P(R≥c2)≤α229

附表6.3Wilcoxon符号秩检验Wn？230

附表6.4Mann-Whitney检验临界值P(WXY≤Wa)=α237

附表6.5Ansari-Bradley检验P(T≥x)=p240

附表6.6m=n时Smirnov检验临界值P(Dn≤dp)=p249

附表6.7m≠n时Smirnov检验临界值P(Dn≤dp)=p250

附表6.8Kruskal-Wallis检验临界值P(H≥c)=α252

附表6.9Jonkheere-Terpstra检验临界值P(J≥c)=α254

附表6.10Spearman秩相关系数检验临界值P(rs≥ca)=α259

位数）262

附表6.11Kendall协和系数检验临界值P(W≥c)=p（上侧分262

7.1.3 抽样调查中的误差和估计量精度的表示267

7.1.2 抽样调查中的待估参数267

第七章 抽样调查267

7.1 抽样调查概述267

7.1.1 抽样调查的含义267

7.1.4 抽样方法268

7.2.3 总体均值和总体总和的估计269

7.2.2 实施方法269

7.1.5 抽样调查的一般步骤269

7.2 简单随机抽样269

7.2.1 定义269

7.2.4 比例的估计271

7.2.5 样本量的确定272

7.2.6 放回的简单随机抽样275

7.3.2 符号276

7.3.1 定义276

7.3 分层抽样276

7.3.3 估计量277

7.3.4 比例配置和最优配置279

7.3.5 总样本量的确定282

7.3.6 分层随机抽样在精度上的得益283

7.4.1 比率的估计284

7.4 比估计与回归估计284

7.4.2 比估计286

7.4.3 分层随机抽样中的比估计288

7.4.4 回归估计290

7.4.5 分层随机抽样中的回归估计292

7.5.1 二重抽样294

7.5 二重抽样294

7.5.3 二重分层抽样295

7.5.2 二重抽样中估计量均值与方差的一般公式295

7.5.4 二重抽样的比估计与回归估计297

7.6.1 定义299

7.6 整群抽样299

7.6.3 估计量300

7.6.2 符号300

7.6.4 群内相关系数302

7.7.1 定义305

7.7 多阶抽样305

7.7.2 初级单元大小相等时的二阶抽样306

7.7.3 初级单元大小不等时的二阶抽样309

7.7.4 两个重要的定理312

7.8.1 放回的不等概率抽样313

7.8不等概率抽样313

7.8.2 不放回的不等概率抽样316

7.9.1 定义320

7.9 系统抽样320

7.9.3 等距抽样估计量的方差与总体单元排列次序的关系321

7.9.2 等距抽样的估计量及其方差321

7.9.4 等距抽样的方差估计量322

7.10.1沃纳随机化回答模型323

7.10 敏感性问题的抽样调查323

7.10.2西蒙斯随机化回答模型324

参考文献325

8.1.2 分类数据检验问题326

8.1.1 数据的类型326

第八章 定性数据的统计分析326

8.1分类数据的检验问题326

8.1.3 分类数据的χ2检验327

8.1.4 分类数据的似然比检验328

8.1.6 带参数时的分类数据的χ2检验329

8.1.5 带参数时的分类数据的检验问题329

8.1.7 带参数时的分类数据的似然比检验330

8.2.1 四格表的检验问题331

8.2 四格表331

8.2.2 四格表的检验问题的解332

8.2.3 四格表的费希尔精确检验333

8.2.4 四格表的优比检验法335

8.3.1 二维列联表的检验问题337

8.3 列联表337

8.3.2 二维列联表的χ2检验338

8.3.4 A,B和C相互独立的检验339

8.3.3 三维列联表的检验问题339

8.3.6 条件独立性的检验340

8.3.5 A和（B,C）相互独立的检验340

8.3.7 三维列联表检验问题小结344

8.4.1 逻辑斯谛回归模型345

8.4 逻辑斯谛回归模型345

8.4.2 名义数据的逻辑斯谛回归模型346

8.4.3 有序数据的逻辑斯谛回归模型349

参考文献350

9.1.1 三种信息351

9.1 先验分布与后验分布351

第九章 贝叶斯统计351

9.1.2 主观概率352

9.1.3 先验分布354

9.1.4 贝叶斯公式358

9.1.5 共轭先验分布360

9.1.6 超参数的确定367

9.1.7 充分统计量369

9.2.1 贝叶斯（点）估计370

9.2 贝叶斯推断370

9.2.2 估计量的评价372

9.2.3 区间估计373

9.2.4 假设检验378

9.2.5 预测383

9.3 先验分布的确定384

9.3.1 直方图法385

9.3.3 选定先验密度形式再估计其超参数386

9.3.2 变分度法与定分度法386

9.3.4 先验选择的ML-Ⅱ方法387

9.3.5 先验选择的矩方法388

9.3.6 无信息先验390

9.3.7 最大熵先验395

9.3.8 多层先验398

9.4.1 决策问题与决策准则400

9.4 贝叶斯决策400

9.4.2 决策准则的进一步发展404

9.4.3 先验期望准则和二阶矩准则405

9.4.4 损失函数408

9.4.5 后验风险准则413

9.4.6 常用损失函数下的贝叶斯决策419

9.4.7 最佳样本量的确定422

参考文献428

10.1.2 模型430

10.1.1 方差分析所研究的问题430

第十章 方差分析与回归分析430

10.1 单因子方差分析430

10.1.3 检验假设的方法431

10.1.4 参数估计434

10.1.5 多重比较435

10.1.6 方差齐性检验437

10.2.2 效应可加模型的方差分析方法439

10.2.1 模型439

10.2 两因子方差分析439

10.2.3 有交互作用模型的方差分析方法443

10.3.2 一元线性回归模型448

10.3.1 回归分析所研究的问题448

10.3 一元线性回归448

10.3.3 参数估计449

10.3.4 方程的显著性检验452

10.3.5 失拟检验454

10.3.6 预测与控制456

10.3.7 可以化为一元线性回归的曲线回归问题458

10.4.1 模型460

10.4 多元线性回归460

10.4.2 参数估计462

10.4.3 回归方程的显著性检验465

10.4.4 回归系数的显著性检验468

10.4.5 预测469

10.4.6 选择回归模型的若干准则470

10.4.7 逐步回归473

10.4.8 数量化方法478

10.4.9 多项式回归与正交多项式回归480

10.4.10 加权最小二乘估计483

10.5.1 残差与投影矩阵485

10.5 回归诊断485

10.5.2 对线性回归模型中假定的诊断与处理486

10.5.3 对数据的影响分析：异常点与强影响点495

10.6.1 多重共线性497

10.6 最小二乘估计的改进497

10.6.2 岭估计499

10.6.3 主成分估计502

10.6.4 R估计504

10.6.5 M估计506

10.7.2 参数估计508

10.7.1 模型508

10.7 协方差分析508

10.7.3 假设检验509

参考文献512

附表10.1k个自由度为v的t变量的极差分布的1-α分位数513

q1-α(k,v)513

附表10.2Fmax的1-α分位数表514

附表10.3Gmax的1-α分位数表515

附表10.4检验相关系数ρ=0的临界值r1-a/2(n-2)516

附表10.5正交多项式表517

附表10.6D-W检验临界值表521

第十一章 多元分析523

11.1 多元正态分布523

11.1.1 p元正态分布的定义与性质523

11.1.2 三个重要的抽样分布524

11.1.3 来自多元正态分布常用的描述性统计量及有关的抽样分布526

11.1.4 参数估计527

11.1.5 假设检验530

11.2.1 概述539

11.2.2 距离判别539

11.2 判别分析539

11.2.3 费希尔线性判别542

11.2.4 贝叶斯判别544

11.2.5 逐步判别546

11.3 聚类分析549

11.3.1 距离与相似系数549

11.3.2 系统聚类法552

11.3.3 动态聚类法554

11.3.4 有序样本的聚类556

11.4 主成分分析559

11.4.1 主成分的定义559

11.4.2 样本主成分的求法及其性质560

11.4.3 主成分个数的选取561

11.5 因子分析562

11.5.1 因子分析的模型562

11.5.2 参数的估计方法563

11.5.3 因子的旋转564

11.6 典型相关分析567

11.6.1 典型变量与典型相关系数的定义与求法567

11.5.4 因子得分567

11.6.2 广义相关系数的定义与几种常用的广义相关系数570

参考文献571

附表11.1θmax的1-α分位数表572

附表11.2L（p,v）的1-α分位数表581

附表11.3W（p,n）的α分位数表582

附表11.4M（p,v0,k）的1-α分位数表591

12.1 平稳时间序列593

12.1.1 时间序列593

第十二章 时间序列分析593

12.1.2 平稳时间序列594

12.1.3 白噪声序列与平稳线性序列595

12.1.4 一类有限参数模型——ARMA模型596

12.2 ARMA模型的时域表示597

12.2.1 线性差分方程597

12.2.2 自回归模型598

12.2.3 滑动平均模型603

12.2.4 自回归滑动平均模型605

12.2.5 小结607

12.3 ARMA模型的参数估计608

12.3.1 时间序列矩的估计608

12.3.2 ARMA模型参数的矩估计611

12.3.3 ARMA模型参数的极大似然估计612

12.4 模型的选择与检验615

12.4.1 相关分析方法定阶615

12.4.2 模型拟合检验617

12.4.3 最小最终预报误差（FPE）准则619

12.4.4 模型的改进621

12.5 非平稳时间序列模型622

12.5.1 具有趋势性的求和模型623

12.5.2 季节模型626

12.5.3 其他时间序列模型630

12.6 时间序列的预报632

12.6.1 ARMA序列的LMMSE预报632

12.6.2 求和序列和季节序列的LMMSE预报634

12.6.3 预报的更新636

参考文献639

13.1.2 指标640

13.1.1 试验640

13.1.3 因子640

13.1设计试验的一般考虑640

第十三章 试验设计640

13.1.4 试验误差641

13.1.5 试验设计641

13.1.6 基本原理642

13.1.7 交互作用642

13.1.8 注意事项643

13.2 区组设计644

13.2.1 完全随机设计644

13.2.2 随机区组设计645

13.2.3 平衡不完全区组设计（BIB设计）645

13.2.4 链式区组设计650

13.3 正交设计655

13.3.1 正交表655

13.3.2 正交设计的一般考虑656

13.3.3 数据分析657

13.3.4 水平数不同的正交设计668

13.3.5 水平数不同的全因子试验675

13.4 参数设计679

13.4.1 参数设计的基本思想679

13.4.2 稳健设计与分析680

13.4.3 灵敏度分析687

13.4.4 综合噪声因子689

13.4.5 动态特性参数设计690

13.5 回归设计695

13.5.1 回归模型695

13.5.2 一次回归设计697

13.5.3 中心组合设计704

13.5.4 二次回归正交设计706

13.5.5 二次回归旋转设计710

13.5.6 时间飘移与正交区组716

13.5.7 三次回归旋转设计717

13.6 均匀设计720

13.6.1 均匀设计表721

13.6.2 均匀设计的统计分析724

参考文献726

附表13.1平衡不完全区组设计（4＜v＜10,r＜10）727

附表13.2常用正交表732

附表13.3二次回归正交设计表（m0=1）742

附表13.4二次回归通用旋转设计及其正交区组表745

附表13.5均匀设计表及其使用表749

14.1.1 寿命与寿命分布758

14.1 常用可靠性指标758

14.1.2 产品的可靠性指标758

第十四章 可靠性统计758

14.1.3 可修产品的可靠性指标761

14.1.4 结构可靠性指标761

14.1.5 系统可靠度764

14.2 寿命试验767

14.2.1 寿命试验的分类767

14.2.2 寿命试验中的常用点估计768

14.2.3 指数寿命数据的统计分析768

14.2.4 韦布尔寿命数据的统计分析770

14.2.5 对数正态寿命数据的统计分析772

14.2.6 可靠性中的抽样检验774

14.3.1 加速寿命试验的类型782

14.3 加速寿命试验和恒加试验782

14.3.2 加速模型、加速方程与加速系数784

14.3.3 指数分布场合下恒加试验数据的统计分析786

14.3.4 韦布尔分布场合下恒加试验数据的统计分析789

14.3.5 对数正态分布场合下恒加试验数据的统计分析792

14.4.1 指数分布场合下步加试验数据的统计分析794

14.4步进应力加速寿命试验794

14.4.2 韦布尔分布场合下步加试验数据的统计分析796

14.4.3 对数正态分布场合下步加试验数据的统计分析798

14.5.1 韦布尔分布场合下线性应力序加试验的统计分析801

14.5 序进应力加速寿命试验801

14.5.2 对数正态分布场合下线性应力序加试验的统计分析804

14.6 可靠性增长806

14.6.1 可靠性增长的趋势检验807

14.6.2 可靠性增长的Duane模型810

14.6.3 单台系统的AMSAA模型812

14.6.4 多台系统的AMSAA模型815

14.6.5 Gompertz模型816

参考文献817

14.6.6 Lloyd-Lipow模型817

15.1.4 总量指标819

15.1.3 综合指标819

第十五章 社会经济统计819

15.1 标志、指标和指数819

15.1.1 标志819

15.1.2 变异819

15.1.11 相对指标820

15.1.10 时期指标820

15.1.5 数量指标820

15.1.6 质量指标820

15.1.7 实物量指标820

15.1.8 价值量指标820

15.1.9 时点指标820

15.1.15 强度相对指标821

15.1.14 比较相对指标821

15.1.12 结构相对指标821

15.1.13 比例相对指标821

15.1.19 算术平均数822

15.1.18 平均指标822

15.1.16 计划完成情况相对指标822

15.1.17 动态相对指标822

15.1.21 加权算术平均数823

15.1.20 简单算术平均数823

15.1.23 几何平均数824

15.1.22 调和平均数824

15.1.25 众数825

15.1.24 中位数825

15.1.28 平均差826

15.1.27 全距826

15.1.26 标志变异指标826

15.1.31 平均差系数827

15.1.30 离散系数827

15.1.29 标准差827

15.1.35 指数828

15.1.34 峰度828

15.1.32 标准差系数828

15.1.33 偏度828

15.1.38 动态指数和静态指数829

15.1.37 数量指标指数和质量指标指数829

15.1.36 个体指数和总指数829

15.1.42 平均数指数830

15.1.41 综合指数830

15.1.39 定基指数和环比指数830

15.1.40 同度量因素830

15.1.46 指数体系831

15.1.45 结构影响指数831

15.1.43 平均指标指数831

15.1.44 固定构成指数831

15.1.50 居民消费价格指数832

15.1.49 商品零售价格指数832

15.1.47 价格指数832

15.1.48 可比价格和不变价格832

15.2.4 人口密度833

15.2.3 总人口833

15.2 人口统计833

15.2.1 人口统计833

15.2.2 人口普查833

15.2.8 人口增长率834

15.2.7 人口自然增长率834

15.2.5 出生率834

15.2.6 死亡率834

15.2.12 人口迁移率835

15.2.11 计划生育统计835

15.2.9 人口平均增长率835

15.2.10 生育率835

15.2.14 农业人口和非农业人口836

15.2.13 常住人口与现有人口836

15.2.18 生命表837

15.2.17 人口金字塔837

15.2.15 市镇人口837

15.2.16 年龄结构类型837

15.2.21 职工838

15.2.20 从业人员838

15.2.19 平均寿命838

15.3.2 农业总产值839

15.3.1 农业统计839

15.2.22 在岗职工839

15.2.23 登记失业率839

15.3 农业统计839

15.3.5 农业劳动生产率840

15.3.4 农业商品产量与农业商品产值840

15.3.3 农业增加值840

15.3.10 农作物产量调查841

15.3.9 农作物总产量841

15.3.6 农业用地841

15.3.7 耕地面积841

15.3.8 复种指数841

15.3.15 养殖面积842

15.3.14 畜牧产品产量842

15.3.11 粮食产量842

15.3.12 油料产量842

15.3.13 森林覆盖率842

15.4.2 轻工业和重工业843

15.4.1 工业统计843

15.3.16 水产品产量843

15.3.17 农用机械总动力843

15.4 工业统计843

15.4.4 工业总产值844

15.4.3 大、中、小型工业844

15.4.5 工业增加值845

15.4.11 工业产品生产能力846

15.4.10 工业产品合格率846

15.4.6 工业产品品种846

15.4.7 新产品846

15.4.8 工业技术经济指标846

15.4.9 工业产品质量指标846

15.4.13 设备生产效率指标847

15.4.12 设备时间利用指标847

15.5.3 储蓄率848

15.5.2 利率与利率体系848

15.4.14 工业经济效益综合指数848

15.5 金融统计848

15.5.1 金融统计848

15.5.8 M1849

15.5.7 M0849

15.5.4 通货849

15.5.5 货币需求量849

15.5.6 货币供应量849

15.5.13 年金850

15.5.12 原始存款与派生存款850

15.5.9 M2850

15.5.10 M3850

15.5.11 货币供给乘数850

15.5.15 上海证券交易所综合股价指数851

15.5.14 贴现率851

15.5.17 深圳证券交易所综合指数852

15.5.16 上海证券交易所30家上市公司股价指数852

15.5.19 道·琼斯股价指数853

15.5.18 深圳证券交易所成分股指数853

15.5.22 伦敦金融时报股价指数854

15.5.21 纽约证券交易所综合指数854

15.5.20 标准普尔综合指数854

15.5.26 技术分析指标855

15.5.25 市盈率855

15.5.23 日本经济新闻道式股价指数855

15.5.24 香港恒生股价指数855

15.6.4 利用外资项目个数856

15.6.3 利用外资统计856

15.6 涉外经济统计856

15.6.1 涉外经济与涉外经济统计856

15.6.2 国际投资与国际投资统计856

15.6.9 外贸业务统计857

15.6.8 海关统计857

15.6.5 利用外资额857

15.6.6 结汇率857

15.6.7 对外贸易统计857

15.6.13 国际旅游及其统计858

15.6.12 涉外保险及其统计指标体系858

15.6.10 对外承包工程和劳务合作及其统计858

15.6.11 涉外税收及其统计858

15.7.2 经济计量学应用步骤859

15.7.1 经济计量学859

15.7 经济计量学859

15.7.5 随机解释变量860

15.7.4 虚拟变量模型860

15.7.3 虚拟变量860

15.7.9 滞后变量模型861

15.7.8 滞后变量861

15.7.6 随机解释变量模型861

15.7.7 滞后效应861

15.7.10 科伊克变换模型862

15.7.13 自适应预期模型863

15.7.12 期望模型863

15.7.11 帕斯卡变换模型863

15.7.18 方程式864

15.7.17 前定变量864

15.7.14 局部调整模型864

15.7.15 内生变量864

15.7.16 外生变量864

15.7.20 结构式模型865

15.7.19 联立方程模型865

15.7.21 简化式模型866

15.7.25 经济结构分析867

15.7.24 模型识别867

15.7.22 联立性偏误867

15.7.23 递归模型867

15.7.27 克莱因战争间模型868

15.7.26 宏观经济计量模型868

15.8.2 国民经济账户体系869

15.8.1 国民经济核算869

15.8 国民经济核算869

15.8.3 国民经济核算对象870

15.8.5 交易871

15.8.4 三次产业分类871

15.8.6 经济流量和存量872

15.8.7 国民经济核算原则873

15.8.8 国内生产总值及其核算874

15.8.9 投入产出核算与投入产出表875

15.8.10 资金流量表878

15.8.12 资产负债表881

15.8.11 资产负债核算881

15.8.13 国际收支平衡表882

15.8.16 产业部门账户884

15.8.15 机构部门账户884

15.8.14 经济循环账户884

参考文献885

15.8.18 经济循环矩阵885

15.8.17 经济总体账户885

16.1.1 抽样检验概述及分类886

16.1 抽样检验886

第十六章 统计质量管理886

16.1.2 接收概率与OC曲线887

16.1.3 计数标准型一次抽样检验889

16.1.4 计数调整型抽样检验890

16.1.5 计数序贯抽样检验897

16.1.6 计量标准型抽样检验900

16.2 过程能力分析902

16.2.1 过程能力指数903

16.2.2 过程能力指数的计算904

16.2.3 过程能力分析907

16.3.1 控制图简介909

16.3 统计过程控制909

16.3.2 控制图的判断准则910

16.3.3 计量值控制图913

16.3.4 计数值控制图914

16.4.1 测量系统概述928

16.4 测量系统误差评定928

16.4.2 测量系统的波动934

16.4.3 测量系统的评定方法942

参考文献948

附表16.1计数标准型一次抽样检验方案表949

附表16.2计数调整型一次抽样方案表952

附表16.3计数调整型二次抽样方案表958

附表16.4计量抽样检验方案表964

附表16.5控制图中计算控制限的系数表968

17.1.2 临床试验设计969

17.1.1 概述969

第十七章 生物统计969

17.1 生物统计试验设计969

17.1.3 调查设计970

17.1.4 序贯试验设计971

17.2.2 与0-1分布对应的质反应序贯试验参数p的假设检验972

17.2.1 序贯概率比检验972

17.2 序贯检验972

17.2.3 服从正态分布的量反应开放型序贯试验的参数检验974

17.2.5 分组序贯检验977

17.2.4 闭锁型序贯试验的参数检验977

17.2.6 序贯t检验978

17.2.8 正态分布中参数的置信序列检验979

17.2.7 时间序贯检验979

17.3.1 0 -1分布中参数p的序贯估计980

17.3 序贯估计980

17.3.2 正态均值μ的序贯估计981

17.4.1 概述982

17.4 生物统计资料的描述与分析982

17.4.2 人口统计指标983

17.4.3 疾病统计指标986

17.4.4 疾病资料的分析987

17.6.1 生存率的乘积限估计988

17.6 生存分析988

17.5 疗效考核988

17.5.1 疗效考核指标988

17.5.2 疗效分析988

17.6.2 生存率的寿命表估计990

17.6.3 生存率的比较991

17.6.4 Cox模型993

17.7.2 逻辑斯谛模型的性质996

17.7.1 逻辑斯谛模型的定义996

17.7 逻辑斯谛模型996

17.7.4 逻辑斯谛模型的参数检验998

17.7.3 参数估计998

17.7.5 模型的适定性（Goodnessoffitting）检验999

17.7.71 :M配对条件逻辑斯谛模型的参数估计1000

17.7.61 :M配对条件逻辑斯谛模型1000

17.7.8 条件逻辑斯谛模型的参数检验1001

17.8.2 参数估计1004

17.8.1 泊松回归模型的定义1004

17.8 泊松回归模型1004

17.8.4 模型适定性检验1005

17.8.3 参数检验1005

参考文献1007

18.1.1 逆变换法1008

18.1 一般随机数的产生方法1008

第十八章 统计计算方法1008

18.1.3 合成法1009

18.1.2 变换方法1009

18.1.4 筛选抽样1010

18.1.5 近似抽样法1013

18.2.1 正态分布及对数正态分布的抽样法1014

18.2 常见分布的抽样法1014

18.2.2 指数分布及韦布尔分布的抽样法1015

18.2.3 伽玛分布的抽样方法1016

18.2.5 χ2（n）,F（m,n）,t（n）分布的抽样法1017

18.2.4 贝塔分布的抽样方法1017

18.2.6 离散分布的抽样1018

18.2.7 二点分布及二项分布的抽样1019

18.3 多维分布的抽样方法1020

18.2.9 其他离散型分布的抽样1020

18.2.8 泊松分布的抽样1020

18.3.1 条件密度法1021

18.3.2 筛选抽样法1022

18.3.3 多维正态分布的抽样1023

18.3.4 多项分布的抽样1024

18.4 随机模拟计算1024

18.4.1 统计模拟1024

18.4.1统计模拟1024

18.4随机模拟计算1024

18.4.2随机投点法1026

18.4.2 随机投点法1026

18.4.3样本平均值法1027

18.4.3 样本平均值法1027

18.4.4 重要抽样法1028

18.4.4重要抽样法1028

18.4.5 分层抽样法1029

18.4.5分层抽样法1029

18.4.6 关联抽样法1031

18.4.6关联抽样法1031

18.5EM算法及其推广1032

18.5 EM算法及其推广1032

18.5.1 基本EM算法1032

18.5.1基本EM算法1032

18.5.2 EM算法的精度1037

18.5.2EM算法的精度1037

18.5.3 广义EM算法1039

18.5.3广义EM算法1039

18.6.1 基本原理1040

18.5.4蒙特卡罗EM算法1040

18.6马尔可夫链蒙特卡罗方法1040

18.6.1基本原理1040

18.6 马尔可夫链蒙特卡罗方法1040

18.5.4 蒙特卡罗EM算法1040

18.6.2吉布斯抽样1042

18.6.2 吉布斯抽样1042

18.6.3米特罗波利斯－郝斯汀抽样1044

18.6.3 米特罗波利斯－郝斯汀抽样1044

18.6.4应用例1046

18.6.4 应用例1046

参考文献1048

参考文献1048

附表1050

表1二项分布P（X≤x）=？（k？）pk（1-p）n-k的数值表1050

附表1050

表1二项分布P（X≤x）=？（k？）pk（1-p）n-k的数值表1050

表2泊松分布P（X≤x）=？？的数值表1059

表2泊松分布P（X≤x）=？？的数值表1059

表3标准正态分布函数的数值表1062

表3标准正态分布函数的数值表1062

表4t分布的上侧分位数表1065

表4t分布的上侧分位数表1065

表5χ2分布的上侧分位数表1066

表5χ2分布的上侧分位数表1066

表6F分布的上侧分位数表1069

表6F分布的上侧分位数表1069

索引1081

索引1081