内容简介
第1章 数据与统计学
问题与思考:怎样理解统计结论?
1.1 统计学及其应用
1.1.1 什么是统计学
1.1.2 统计学的应用
1.2 数据及其来源
1.2.1 变量与数据
1.2.2 数据的来源
1.3 统计学与统计软件
本书图解:统计方法分类与本书框架
主要术语
思考与练习
第2章 数据的描述性分析:图表展示
问题与思考:怎样用图表看数据?
2.1 类别数据的图表展示
2.1.1 用频数分布表观察类别数据
2.1.2 用图形展示类别数据
2.2 数值数据的图表展示
2.2.1 用频数分布表观察数据分布
2.2.2 用图形展示数值数据
2.3 使用图表的注意事项
本章图解:数据类型与图表展示方法
主要术语
思考与练习
第3章 数据的描述性分析:概括性度量
问题与思考:怎样分析学生的考试成绩?
3.1 水平的描述
3.1.1 平均数
3.1.2 分位数
3.1.3 水平代表值的选择
3.2 差异的描述
3.2.1 极差和四分位差
3.2.2 方差和标准差
3.2.3 变异系数
3.2.4 标准得分
3.3 分布形状的描述
3.4 数据的综合描述
本章图解:数据分布特征与描述统计量
主要术语
思考与练习
第4章 随机变量的概率分布
问题与思考:彩票中奖的概率有多大?
4.1 什么是概率
4.2 随机变量的概率分布
4.2.1 随机变量及其概括性度量
4.2.2 随机变量的概率分布的类型
4.2.3 其他几个重要的统计分布
4.3 样本统计量的概率分布
4.3.1 统计量及其分布
4.3.2 样本均值的分布
4.3.3 其他统计量的分布
4.3.4 统计量的标准误差
本章图解:随机变量的概率分布
主要术语
思考与练习
第5章 参数估计
问题与思考:科学家做出重大贡献的最佳年龄是多少?
5.1 参数估计的基本原理
5.1.1 点估计与区间估计
5.1.2 评价估计量的标准
5.2 总体均值的区间估计
5.2.1 一个总体均值的估计
5.2.2 两个总体均值之差的估计
5.3 总体比例的区间估计
5.3.1 一个总体比例的估计
5.3.2 两个总体比例之差的估计
5.4 总体方差的区间估计
5.4.1 一个总体方差的估计
5.4.2 两个总体方差比的估计
5.5 样本量的确定
5.5.1 估计总体均值时样本量的确定
5.5.2 估计总体比例时样本量的确定
本章图解:参数估计使用的分布
主要术语
思考与练习
第6章 假设检验
问题与思考:你相信饮用水瓶子标签上的说法吗?
6.1 假设检验的基本原理
6.1.1 怎样提出假设
6.1.2 怎样做出决策
6.1.3 怎样表述决策结果
6.2 总体均值的检验
6.2.1 一个总体均值的检验
6.2.2 两个总体均值之差的检验
6.3 总体比例的检验
6.3.1 一个总体比例的检验
6.3.2 两个总体比例之差的检验
6.4 总体方差的检验
6.4.1 一个总体方差的检验
6.4.2 两个总体方差比的检验
本章图解:假设检验使用的分布
主要术语
思考与练习
第7章 类别变量分析
问题与思考:网购满意度与地区有关系吗?
7.1 一个类别变量的拟合优度检验
7.1.1 期望频数相等
7.1.2 期望频数不等
7.2 两个类别变量的独立性检验
7.2.1 列联表与x2独立性检验
7.2.2 应用x2检验的注意事项
7.3 两个类别变量的相关性度量
7.3.1 φ系数和Cramer’s V系数
7.3.2 列联系数
本章图解:类别变量分析方法
主要术语
思考与练习
第8章 方差分析
问题与思考:超市位置和竞争者数量对销售额有影响吗?
8.1 方差分析的基本原理
8.1.1 什么是方差分析
8.1.2 误差分解
8.2 单因子方差分析
8.2.1 数学模型
8.2.2 效应检验
8.2.3 多重比较
8.3 双因子方差分析
8.3.1 数学模型
8.3.2 主效应分析
8.3.3 交互效应分析
8.4 方差分析的假定及其检验
8.4.1 正态性检验
8.4.2 方差齐性检验
本章图解:方差分析过程
主要术语
思考与练习
第9章 一元线性回归
问题与思考:GDP与消费水平有关系吗?
9.1 变量间的关系
9.1.1 确定变量之间的关系
9.1.2 相关关系的描述
9.1.3 关系强度的度量
9.2 一元线性回归模型的估计和检验
9.2.1 一元线性回归模型
9.2.2 参数的最小二乘估计
9.2.3 模型的拟合优度
9.2.4 模型的显著性检验
9.3 利用回归方程进行预测
9.3.1 平均值的置信区间
9.3.2 个别值的预测区间
9.4 用残差检验模型的假定
9.4.1 检验方差齐性
9.4.2 检验正态性
本章图解:一元线性回归的建模过程
主要术语
思考与练习
第10章 多元线性回归
问题与思考:不良贷款受哪些因素影响?
10.1 多元线性回归模型
10.1.1 回归模型与回归方程
10.1.2 参数的最小二乘估计
10.2 拟合优度和显著性检验
10.2.1 模型的拟合优度
10.2.2 模型的显著性检验
10.3 多重共线性及其处理
10.3.1 多重共线性及其识别
10.3.2 变量选择与逐步回归
10.4 利用回归方程进行预测
10.5 哑变量回归
10.5.1 在模型中引入哑变量
10.5.2 含有一个哑变量的回归
本章图解:多元线性回归的建模过程
主要术语
思考与练习
第11章 时间序列预测
问题与思考:如何预测社会消费品零售总额?
11.1 时间序列的成分和预测方法
11.1.1 时间序列的成分
11.1.2 预测方法的选择与评估
11.2 平稳序列的预测
11.3 趋势序列的预测
11.3.1 线性趋势预测
11.3.2 非线性趋势预测
11.4 多成分序列的预测
11.4.1 Winter指数平滑预测
11.4.2 分解预测
本章图解:时间序列预测的程序和方法
主要术语
思考与练习
附录 SPSS操作提示
参考文献