第一章 概述

第一节 统计学的研究对象

第二节 统计数据类型

第三节 统计学的分科

第四节 统计学的研究方法

思考题

第二章 一元线性回归分析

第一节 回归分析概述

第二节 一元线性回归模型的参数估计

第三节 一元线性回归模型的统计检验

第四节 利用回归方程进行预测与控制

第五节 对总体回归方程参数的区间估计

第六节 一元线性回归分析实例

思考题

第三章 多元线性回归分析

第一节 多元线性回归模型的形式

第二节 多元线性回归模型参数的普通最小二乘估计

第三节 多元线性回归模型的检验

第四节 多元线性回归分析实例

思考题

第四章 放宽基本假定的回归分析

第一节 异方差性

第二节 序列相关性

第三节 多重共线性

思考题

第五章 含有定性变量的回归分析

第一节 虚拟自变量模型

第二节 虚拟因变量模型

思考题

第六章 非参数检验

第一节 PearsonX2检验

第二节 Wilcoxon符号秩检验

第三节 KS检验

思考题

第七章 时间序列分析

第一节 时间序列分析概述

第二节 平稳的单变量时序模型

第三节 非平稳的单变量时序模型

第四节 多变量时序模型

思考题

第八章 面板数据分析

第一节 面板数据模型概述

第二节 固定效应模型

第三节 随机效应模型

第四节 面板数据分析实例

思考题

第九章 聚类分析

第一节 聚类分析的一般问题

第二节 距离和相似系数

第三节 系统聚类法

第四节 聚类分析实例

思考题

第十章 判别分析

第一节 距离判别

第二节 贝叶斯判别

第三节 费歇判别

第四节 逐步判别

思考题

第十一章 主成分分析

第一节 主成分分析的数学模型及计算

第二节 主成分的性质与选取

第三节 主成分分析实例

思考题

第十二章 因子分析

第一节 因子分析模型

第二节 因子分析模型参数的估计方法

第三节 因子旋转

第四节 因子得分

思考题

附录

附表1 标准正态分布表

附表2 标准正态分布双侧分位数（zα/2）表

附表3 X2分布上侧分位数［X2α（n）］表（n——自由度）

附表4 t分布双侧分位数（tα/2）表（n——自由度）

附表5（a） F分布上侧分位数（Fα）表（nk——第k自由度，k=1，2），α=0.01

附表5（b） F分布上侧分位数（Fα）表（nk——第k自由度，k=1，2），α=0.05

附表5（c） F分布上侧分位数（Fα）表（nk——第k自由度，k=1，2），α=0.10

附表6 DW检验上下界表

附表7 泊松分布表

附表8 符号检验临界值表

附表9 Wilcoxon符号秩检验临界值表

附表10 Wilcoxon两样本秩和检验临界值表

附表11 Kolmogorov检验临界值表

附表12 游程检验临界值表

参考文献