應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)（第3版）

目 錄

第1章 統(tǒng)計(jì)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)收集 1
1.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)概述 1
1.2 統(tǒng)計(jì)基本術(shù)語 4
1.3 數(shù)據(jù)的收集 4
1.4 問卷設(shè)計(jì) 9
1.5 變量 12
習(xí)題一 14
第2章 統(tǒng)計(jì)表和統(tǒng)計(jì)圖 16
2.1 分類數(shù)據(jù)的圖表 16
2.2 數(shù)值數(shù)據(jù)的整理 21
2.3 數(shù)值數(shù)據(jù)的圖表 22
2.4 交叉表 32
2.5 圖表匯總和制作原則 34
2.6 其他軟件實(shí)現(xiàn) 35
習(xí)題二 36
第3章 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的描述度量 39
3.1 度量中心趨勢(shì)的指標(biāo) 39
3.2 度量離散程度的指標(biāo) 48
3.3 度量偏斜程度的指標(biāo) 51
3.4 度量兩種數(shù)值變量關(guān)系的指標(biāo) 52
3.5 利用Excel數(shù)據(jù)分析功能求各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo) 53
3.6 其他軟件實(shí)現(xiàn) 55
習(xí)題三 57
第4章 概率論基礎(chǔ) 59
4.1 引言 59
4.2 隨機(jī)試驗(yàn)與隨機(jī)事件 60
4.3 概率 63
4.4 隨機(jī)變量及其分布函數(shù) 69
4.5 離散型隨機(jī)變量 71
4.6 連續(xù)型隨機(jī)變量 75
4.7 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望和方差 82
4.8 大數(shù)定律和中心極限定理及其計(jì)算機(jī)模擬驗(yàn)證 85
4.9 新產(chǎn)品投資決策案例分析 88
4.10 其他軟件實(shí)現(xiàn) 91
習(xí)題四 94
第5章 抽樣與抽樣分布 96
5.1 簡單隨機(jī)抽樣和統(tǒng)計(jì)量 96
5.2 其他抽樣方法 107
5.3 參數(shù)估計(jì) 108
5.4 其他軟件實(shí)現(xiàn) 112
習(xí)題五 114
第6章 置信區(qū)間估計(jì) 116
6.1 基本概念準(zhǔn)備 116
6.2 單個(gè)正態(tài)總體均值和方差的區(qū)間估計(jì) 116
6.3 總體比例的區(qū)間估計(jì) 120
6.4 樣本容量確定 121
6.5 兩個(gè)正態(tài)總體的均值差和方差比的區(qū)間估計(jì) 123
6.6 單側(cè)置信限的估計(jì) 126
6.7 區(qū)間估計(jì)小結(jié) 128
6.8 其他軟件實(shí)現(xiàn) 129
習(xí)題六 131
第7章 單個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn) 134
7.1 引言 134
7.2 假設(shè)檢驗(yàn) 135
7.3 單個(gè)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) 137
7.4 單個(gè)正態(tài)總體方差的檢驗(yàn)(?2檢驗(yàn)) 139
7.5 單個(gè)總體比例的檢驗(yàn) 140
7.6 單個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn)小結(jié) 142
7.7 其他軟件實(shí)現(xiàn) 142
習(xí)題七 144
第8章 兩個(gè)總體的假設(shè)檢驗(yàn) 146
8.1 引言 146
8.2 兩個(gè)獨(dú)立正態(tài)總體均值的檢驗(yàn) 147
8.3 成對(duì)樣本試驗(yàn)的均值檢驗(yàn) 150
8.4 兩個(gè)正態(tài)總體方差的檢驗(yàn)(F檢驗(yàn)) 151
8.5 兩個(gè)總體比例的檢驗(yàn) 152
8.6 假設(shè)檢驗(yàn)小結(jié) 154
8.7 其他軟件實(shí)現(xiàn) 154
習(xí)題八 156
第9章 方差分析 158
9.1 引言 158
9.2 方差分析概述 159
9.3 單因子方差分析 161
9.4 雙因子方差分析 164
9.5 其他軟件實(shí)現(xiàn) 171
習(xí)題九 174
第10章 卡方檢驗(yàn)和非參數(shù)檢驗(yàn) 176
10.1 總體分布的?2檢驗(yàn) 176
10.2 比例差異的?2檢驗(yàn)(獨(dú)立樣本) 178
10.3 兩個(gè)相關(guān)樣本比例差異檢驗(yàn) 187
10.4 兩個(gè)獨(dú)立總體的非參數(shù)分析：Wilcoxon秩和檢驗(yàn) 189
10.5 單因素方差分析的非參數(shù)分析：Kruskal-Wallis秩檢驗(yàn) 192
10.6 小結(jié) 195
10.7 其他軟件實(shí)現(xiàn) 195
習(xí)題十 201
第11章 一元回歸 206
11.1 引言 206
11.2 一元線性回歸 209
11.3 殘差分析 221
11.4 曲線回歸 223
11.5 其他軟件實(shí)現(xiàn) 228
習(xí)題十一 230
第12章 多元線性回歸 232
12.1 多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型 232
12.2 參數(shù)?的最小二乘估計(jì) 233
12.3 多元回歸模型的顯著性檢驗(yàn) 236
12.4 預(yù)測(cè)與控制 240
12.5* 多元回歸模型的偏F檢驗(yàn) 242
12.6* 在回歸模型中運(yùn)用虛擬變量和交互作用項(xiàng) 246
12.7* 二次回歸模型 249
12.8 其他軟件實(shí)現(xiàn) 253
習(xí)題十二 254
第13章 時(shí)間序列預(yù)測(cè)和指數(shù) 259
13.1 時(shí)間序列模型的組成因素 259
13.2 年度時(shí)間序列數(shù)據(jù)的平滑 261
13.3 基于最小二乘法的趨勢(shì)擬合和預(yù)測(cè) 265
13.4 自回歸模型用于擬合和預(yù)測(cè)趨勢(shì) 273
13.5 時(shí)間序列預(yù)測(cè)季節(jié)數(shù) 279
13.6 指數(shù) 283
13.7 其他軟件實(shí)現(xiàn) 287
習(xí)題十三 288
第14章 統(tǒng)計(jì)在質(zhì)量管理中的應(yīng)用 292
14.1 全面質(zhì)量管理 292
14.2 六西格瑪管理 292
14.3 控制圖理論 293
14.4 比例的控制圖：p-圖 295
14.5 極差和均值控制圖 299
14.6 過程能力 304
14.7 其他軟件實(shí)現(xiàn) 307
習(xí)題十四 308
參考文獻(xiàn) 312
附錄A　泊松分布表 313
附錄B　標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 315
附錄C　 分布表 317
附錄D t分布表 320
附錄E F分布表 322
附錄F　Wilcoxon秩和檢驗(yàn)的上下臨界值表 332
附錄G　杜賓-瓦森檢驗(yàn)臨界值表 333