第1章 数据与统计资料

实践中的统计：商业周刊

1.2数据

1.2.1个体、变量和观测值

1.2.2测量尺度

1.2.3品质型数据和数量型数据

1.2.4截面数据和时间序列数据

1.3数据来源

1.3.1已存在来源

1.3.2统计研究

1.3.3数据搜集误差

1.4描述统计学

1.5统计推断

1.6计算机与统计分析

总结

关键术语

练习

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法

实践中的统计：高露洁一棕榄公司

2.1品质型数据汇总

2.1.1频数分布

2.1.2相对频数分布和百分数频数分布

2.1.3条形图和饼形图

2.2数量型数据汇总

2.2.1频数分布

2.2.2相对频数分布和百分数频数分布

2.2.3打点图

2.2.4直方图

2.2.5累积分布

2.2.6累积曲线

2.4交叉分组表和散点图

2.4.1交叉分组表

2.4.2辛普森悖论

2.4.3散点图和趋势线

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例2-1 Pelican商店

案例2-2电影行业

附录2A在表格和图形描述中使用Minitab

附录2B在表格和图形描述中使用Excel

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法

实践中的统计：Small Fry Design公司

3.1位置的度量

3.1.1平均数

3.1.2中位数

3.1.3众数

3.1.4百分位数

3.1.5四分位数

3.2变异程度的度量

3.2.1极差

3.2.2四分位数间距

3.2.3方差

3.2.4标准差

3.2.5标准差系数

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测

3.3.1分布形态

3.3.2 z-分数

3.3.3切比雪夫定理

3.3.4经验法则

3.3.5异常值的检测

3.4探索性数据分析

3.4.1五数概括法

3.4.2箱形图

3.5两变量间关系的度量

3.5.1协方差

3.5.2协方差的解释

3.5.3相关系数

3.5.4样本相关系数的解释

3.6加权平均数和使用分组数据

3.6.1加权平均数

3.6.2分组数据

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例3-1 Pelican商店

案例3-2电影行业

案例3-3亚太地区的商学院

附录3A利用Minitab计算描述统计量

附录3B利用Excel计算描述统计量

第7章 抽样和抽样分布

实践中的统计：MeadWestvaco有限公司

7.1 Electronics Associates公司的抽样问题

7.2简单随机抽样

7.2.1自有限总体的抽样

7.2.2自无限总体的抽样

7.3点估计

7.4抽样分布简介

7.5 x的抽样分布

7.5.1 x的数学期望

7.5.2 x的标准差

7.5.3 x的抽样分布的形态

7.5.4 EAI问题中x的抽样分布

7.5.5 x的抽样分布的实际值

7.5.6样本容量与x的抽样分布的关系

7.6 p的抽样分布

7.6.1 p的数学期望

7.6.2 p的标准差

7.6.3 p的抽样分布的形式

7.6.4 p的抽样分布的实际值

7.7点估计的性质

7.7.1无偏性

7.7.2有效性

7.7.3一致性

总结

关键术语

重要公式

补充练习

附录7A x的数学期望和标准差

附录7B 利用Minitab进行随机抽样

附录7C利用Excel进行随机抽样

第8章 区间估计

实践中的统计：Food Lion

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形

8.1.1边际误差和区间估计

8.1.2应用中的建议

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形

8.2.1边际误差和区间估计

8.2.2应用中的建议

8.2.3利用小样本

8.2.4区间估计程序的小结

8.3样本容量的确定

8.4总体比率的区间估计

样本容量的确定

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例8-1 Young Professional杂志

案例8-2 Gulf Real Estate Properties 公司

案例8-3 Metropolitan Research有限公司

附录8A用Minitab求置信区间估计

附录8B用Excel求区间估计

第9章 假设检验

实践中的统计：John Morrell有限公司

9.1原假设和备择假设的建立

9.1.1检验研究中的假设

9.1.2对某项声明的有效性所进行的检验

9.1.3决策中的假设检验

9.1.4关于原假设和备择假设形式的小结

9.2第一类错误和第二类错误

9.3总体均值的检验：σ已知

9.3.1单侧检验

9.3.2双侧检验

9.3.3小结与应用中的建议

9.3.4区间估计与假设检验的关系

9.4总体均值：σ未知的情形

9.4.1单侧检验

9.4.2双侧检验

9.4.3小结与应用中的建议

9.5总体比率

小结

9.6假设检验及决策

9.7计算第二类错误的概率

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例9-1 Quality Associates有限公司

案例9-2失业问题研究

附录9A用Minitab进行假设检验

附录9B用Excel进行假设检验

第10章 两总体均值和比例的统计推断

实践中的统计：美国食品与药品管理局

10.1两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知

10.1.1 μ1-μ2的区间估计

10.1.2 μ1-μ2的假设检验

10.1.3实践建议

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ1 未知

10.2.1 μ1-μ2的区间估计

10.2.2 μ1-μ2的假设检验

10.2.3实践建议

10.3两总体均值之差的推断：匹配样本

10.4两总体比例之差的推断

10.4.1 p1-p2的区间估计

10.4.2关于p1-p2的假设检验

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例10-1 Par公司

附录10A用Minitab进行两个总体的推断

附录10B用Excel进行两个总体的推断

第11章 关于总体方差的统计推断

实践中的统计：美国会计总署

11.1关于一个总体方差的统计推断

11.1.1区间估计

11.1.2假设检验

11.2关于两个总体方差的统计推断

总结

重要公式

补充练习

案例11-1空军训练计划

附录11A用Minitab计算总体方差

附录11B用Excel计算总体方差

第12章 拟合优度检验和独立性检验

实践中的统计：United Way

12.1拟合优度检验：多项总体

12.2独立性检验

12.3拟合优度检验：泊松分布与正态分布

12.3.1泊松分布

12.3.2正态分布

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例12-1两党议程变更

附录12A用Minitab进行拟合优度检验与独立性检验

附录12B用Excel进行拟合优度检验与独立性检验

第13章 实验设计与方差分析

实践中的统计：Burke市场营销服务公司

13.1实验设计和方差分析初步

13.1.1数据收集

13.1.2方差分析的假定

13.1.3问题的一般提法

13.2方差分析和完全随机化设计

13.2.1总体方差的处理间估计

13.2.2总体方差的处理内估计

13.2.3方差估计量的比较：F检验

13.2.4 ANOVA表

13.2.5方差分析的计算结果

13.2.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究

13.3多重比较方法

13.3.1 Fisher的LSD方法

13.3.2第一类错误概率

13.4随机化区组设计

13.4.1空中交通管理员工作压力测试

13.4.2 ANOVA方法

13.4.3计算与结论

13.5析因实验

13.5.1 ANOVA方法

13.5.2计算与结论

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例13-1 Wentworth医疗中心

案例13-2职业推销员的回报

附录13A使用Minitab进行方差分析

附录13B使用Excel进行方差分析

第14章 简单线性回归

实践中的统计：联合数据系统公司

14.1简单线性回归模型

14.1.1回归模型和回归方程

14.1.2估计的回归方程

14.2最小二乘法

14.3判定系数

相关系数

14.4模型的假定

14.5显著性检验

14.5.1 σ2的估计

14.5.2 t检验

14.5.3 β1的置信区间

14.5.4 F检验

14.5.5关于显著性检验解释的几点注意

14.6应用估计的回归方程进行估计和预测

14.6.1点估计

14.6.2区间估计

14.6.3 y平均值的置信区间

14.6.4 y的一个个别值的预测区间

14.7计算机解法

14.8残差分析：证实模型假定

14.8.1关于x的残差图

14.8.2关于y的残差图

14.8.3标准化残差

14.8.4正态概率图

14.9残差分析：异常值和有影响的观测值

14.9.1检测异常值

14.9.2检测有影响的观测值

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例14-1测量股市风险

案例14-2美国交通部

案例14-3校友捐赠

案例14-4 美国职业棒球联盟球队的价值

附录14A最小二乘公式的推导

附录14B利用相关系数的显著性检验

附录14C利用Minitab进行回归分析

附录14D利用Excel进行回归分析

第15章 多元回归

实践中的统计：国际纸业公司

15.1多元回归模型

15.1.1回归模型和回归方程

15.1.2估计的多元回归方程

15.2最小二乘法

15.2.1一个例子：巴特勒运输公司

15.2.2关于回归系数解释的注释

15.3多元判定系数

15.4模型的假定

15.5显著性检验

15.5.1 F检验

15.5.2 t检验

15.5.3多重共线性

15.6利用估计的回归方程进行估计和预测

15.7定性自变量

15.7.1一个例子：约翰逊过滤水股份公司

15.7.2解释参数

15.7.3更复杂的定性变量

15.8残差分析

15.8.1检测异常值

15.8.2学生化删除残差和异常值

15.8.3有影响的观测值

15.8.4利用库克距离测度识别有影响的观测值

15.9 logistic回归

15.9.1 logistic回归方程

15.9.2估计logistic回归方程

15.9.3显著性检验

15.9.4管理上的应用

15.9.5解释logistic回归方程

15.9.6对数机会比（logit）变换

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例15-1消费者调查股份有限公司

案例15-2预测学生综合测验成绩

案例15-3校友捐赠

案例15-4预测全美橄榄球大联盟的获胜率

附录15A利用Minitab进行多元回归分析

附录15B利用Excel进行多元回归分析

附录15C利用Minitab进行Logistic回归

第16章 回归分析：建立模型

实践中的统计：Monsanto公司

16.1一般线性模型

16.1.1模拟曲线关系

16.1.2交互作用

16.1.3包含因变量的变换

16.1.4内蕴线性的非线性模型

16.2确定什么时候增加或者删除变量

16.2.1一般情形

16.2.2 p-值的应用

16.3大型问题的分析

16.4变量选择方法

16.4.1逐步回归

16.4.2前向选择

16.4.3后向消元

16.4.4最佳子集回归

16.4.5做出最终的选择

16.5实验设计的多元回归方法

16.6自相关性和杜宾-瓦特森检验

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例16-1职业高尔夫协会巡回赛的统计分析

案例16-2汽车的油耗问题

案例16-3预测高等院校的毕业率

附录16A Minitab的变量选择程序

第18章 预测

实践中的统计：内华达职业健康诊所

18.1时间序列的成分

18.1.1趋势成分

18.1.2循环成分

18.1.3季节成分

18.1.4不规则成分

18.2平滑法

18.2.1移动平均法

18.2.2加权移动平均法

18.2.3指数平滑法

18.3趋势推测法

18.4趋势和季节成分

18.4.1乘法模型

18.4.2计算季节指数

18.4.3消除季节影响的时间序列

18.4.4利用消除季节影响的时间序列确定趋势

18.4.5季节调整

18.4.6根据月度资料建立模型

18.4.7循环成分

18.5回归分析

18.6定性预测方法

18.6.1德尔菲法

18.6.2专家判断法

18.6.3远景方案论述法

18.6.4直观法

总结

关键术语

重要公式

补充练习

案例18-1预测食品和饮料的销售额

案例18-2预测损失的销售额

附录18A使用Minitab进行预测

附录18B使用Excel进行预测

第19章 非参数方法

实践中的统计：West Shell Realtors公司

19.1符号检验

19.1.1小样本情形

19.1.2大样本情形

19.1.3中位数假设检验

19.2威尔科克森符号秩检验

19.3曼-惠特尼-威尔科克森检验

19.3.1小样本情形

19.3.2大样本情形

19.4克鲁斯卡尔-沃利斯检验

19.5秩相关

秩相关显著性检验

总结

关键术语

重要公式

补充练习

第21章 决策分析

实践中的统计：俄亥俄州爱迪生公司

21.1问题简介

21.1.1支付表

21.1.2决策树

21.2概率决策

21.2.1期望值法

21.2.2完备信息的期望值

21.3样本信息下的决策分析

21.3.1决策树

21.3.2决策策略

21.3.3样本信息的期望值

21.4应用贝叶斯定理计算分枝概率

总结

关键术语

重要公式

案例21-1诉讼辩护策略

附录21A用TreePlan解决PDC问题

附录A参考书目

附录B统计表格

附录C总结

附录D自测题解答和偶数题答案

附录E Excel函数的使用

附录F利用Minitab和Excel计算P-值