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第1章 数据与统计学1

1.1 统计学及其应用1

1.1.1 什么是统计学1

1.1.2 统计学的应用2

1.2 数据及其来源4

1.2.1 变量与数据4

1.2.2 数据的来源6

本书图解：统计方法分类与本书框架9

软件应用10

思考与练习10

第2章 用图表展示数据12

2.1 类别数据的图表展示12

2.1.1 用频数分布表观察类别数据12

2.1.2 用图形展示类别数据17

2.2 数值型数据的图表展示20

2.2.1 用频数分布表观察数据分布20

2.2.2 用图形展示数值型数据22

2.3 使用图表的注意事项32

本章图解：数据类型与图表展示方法33

软件应用33

思考与练习36

第3章 用统计量描述数据40

3.1 水平的描述40

3.1.1 平均数40

3.1.2 中位数和分位数41

3.1.3 水平代表值的选择42

3.2 差异的描述43

3.2.1 极差和四分位差43

3.2.2 方差和标准差43

3.2.3 变异系数44

3.2.4 标准得分46

3.3 分布形状的描述47

3.4 数据的综合描述47

本章图解：数据分布特征与描述统计量51

软件应用52

思考与练习52

第4章 随机变量的概率分布55

4.1 什么是概率55

4.2 随机变量的概率分布56

4.2.1 随机变量及其概括性度量56

4.2.2 随机变量的概率分布57

4.2.3 其他几个重要的统计分布61

4.3 样本统计量的概率分布64

4.3.1 统计量及其分布64

4.3.2 样本均值的分布64

4.3.3 其他统计量的分布67

4.3.4 统计量的标准误差68

本章图解：随机变量的概率分布68

软件应用69

思考与练习69

第5章 参数估计71

5.1 参数估计的基本原理71

5.1.1 点估计与区间估计71

5.1.2 评价估计量的标准74

5.2 总体均值的区间估计76

5.2.1 一个总体均值的估计76

5.2.2 两个总体均值之差的估计78

5.3 总体比例的区间估计83

5.3.1 一个总体比例的估计83

5.3.2 两个总体比例之差的估计84

5.4 总体方差的区间估计85

5.4.1 一个总体方差的估计85

5.4.2 两个总体方差比的估计86

5.5 样本量的确定87

5.5.1 估计总体均值时样本量的确定88

5.5.2 估计总体比例时样本量的确定89

本章图解：参数估计所使用的分布90

软件应用91

思考与练习91

第6章 假设检验94

6.1 假设检验的基本原理94

6.1.1 怎样提出假设94

6.1.2 怎样做出决策96

6.1.3 怎样表述决策结果100

6.2 总体均值的检验101

6.2.1 一个总体均值的检验101

6.2.2 两个总体均值之差的检验104

6.3 总体比例的检验107

6.3.1 一个总体比例的检验107

6.3.2 两个总体比例之差的检验108

6.4 总体方差的检验109

6.4.1 一个总体方差的检验109

6.4.2 两个总体方差比的检验110

6.5 总体分布的检验111

6.5.1 正态性检验的图示法112

6.5.2 Shapiro-Wilk和K-S正态性检验112

本章图解：假设检验的内容框架115

软件应用116

思考与练习116

第7章 类别变量分析120

7.1 一个类别变量的拟合优度检验120

7.1.1 期望频数相等120

7.1.2 期望频数不等122

7.2 两个类别变量的独立性检验124

7.2.1 列联表与x2独立性检验124

7.2.2 应用x2检验的注意事项126

7.3 两个类别变量的相关性度量126

7.3.1 ？系数和Cramer's V系数126

7.3.2 列联系数127

本章图解：类别变量分析方法128

软件应用128

思考与练习129

第8章 方差分析131

8.1 方差分析的基本原理131

8.1.1 什么是方差分析131

8.1.2 误差分解132

8.2 单因子方差分析133

8.2.1 数学模型133

8.2.2 效应检验134

8.2.3 多重比较137

8.3 双因子方差分析140

8.3.1 数学模型140

8.3.2 主效应分析141

8.3.3 交互效应分析147

8.4 方差分析的假定及其检验149

8.4.1 正态性检验150

8.4.2 方差齐性检验151

本章图解：方差分析过程154

软件应用155

思考与练习155

第9章 一元线性回归159

9.1 变量间的关系159

9.1.1 确定变量之间的关系159

9.1.2 相关关系的描述160

9.1.3 关系强度的度量162

9.2 一元线性回归模型的估计和检验164

9.2.1 一元线性回归模型164

9.2.2 参数的最小二乘估计165

9.2.3 模型的拟合优度168

9.2.4 模型的显著性检验169

9.3 利用回归方程进行预测171

9.3.1 平均值的置信区间171

9.3.2 个别值的预测区间172

9.4 回归模型的诊断174

9.4.1 残差与残差图174

9.4.2 检验模型假定175

本章图解：一元线性回归的建模过程177

软件应用178

思考与练习178

第10章 多元线性回归182

10.1 多元线性回归模型182

10.1.1 回归模型与回归方程182

10.1.2 参数的最小二乘估计184

10.2 拟合优度和显著性检验186

10.2.1 模型的拟合优度186

10.2.2 模型的显著性检验187

10.3 多重共线性及其处理188

10.3.1 多重共线性及其识别188

10.3.2 变量选择与逐步回归190

10.4 相对重要性和模型比较193

10.4.1 自变量的相对重要性193

10.4.2 模型比较194

10.5 利用回归方程进行预测196

10.6 哑变量回归198

10.6.1 在模型中引入哑变量198

10.6.2 含有一个哑变量的回归199

本章图解：多元线性回归的建模过程203

软件应用204

思考与练习205

第11章 时间序列预测209

11.1 时间序列的成分和预测方法209

11.1.1 时间序列的成分209

11.1.2 预测方法的选择与评估212

11.2 平稳序列的预测212

11.3 趋势序列的预测214

11.3.1 线性趋势预测214

11.3.2 非线性趋势预测217

11.4 多成分序列的预测219

11.4.1 Winter指数平滑预测220

11.4.2 分解预测222

本章图解：时间序列预测的程序和方法226

软件应用226

思考与练习227

第12章 非参数检验231

12.1 单样本的检验231

12.1.1 中位数的符号检验231

12.1.2 Wilcoxon符号秩检验233

12.2 两个及两个以上样本的检验234

12.2.1 两个配对样本的Wilcoxon符号秩检验234

12.2.2 两个独立样本的Mann-Whitney检验236

12.2.3 k个独立样本的Kruskal-Wallis检验238

12.3 秩相关及其检验240

12.3.1 Spearman秩相关及其检验240

12.3.2 Kendall秩相关及其检验241

本章图解：非参数检验方法244

软件应用244

思考与练习245

附录：SPSS和R简介247

参考书目254