第一章 概述
§1.1 引言
1.1.1 什么是統(tǒng)計(jì)
1.1.2 統(tǒng)計(jì)方法的特點(diǎn)
§1.2 隨機(jī)現(xiàn)象及其統(tǒng)計(jì)規(guī)律性
1.2.1 隨機(jī)試驗(yàn)和隨機(jī)現(xiàn)象
1.2.2 隨機(jī)性和規(guī)律性
§1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念
1.3.1 概率——不確定性的度量
1.3.2 變量
1.3.3 總體和樣本
§1.4 常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介
1.4.1 計(jì)算機(jī)應(yīng)用的意義
1.4.2 常用統(tǒng)計(jì)軟件簡(jiǎn)介
1.4.3 本教材使用的統(tǒng)計(jì)軟件——Excel介紹
§1.5 Excel在本章中的應(yīng)用
1.5.1 Excel基本用法介紹
1.5.2 Excel中的函數(shù)和宏
習(xí)題1

第二章 數(shù)據(jù)的描述
§2.1 引言
§2.2 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
§2.3 數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單整理
2.3.1 統(tǒng)計(jì)量
2.3.2 統(tǒng)計(jì)圖形
§2.4 數(shù)據(jù)的概括
2.4.1 刻畫數(shù)據(jù)中心位置的數(shù)字特征
2.4.2 刻畫數(shù)據(jù)分散度的數(shù)字特征
2.4.3 一些數(shù)字特征的基本性質(zhì)
2.4.4 分位點(diǎn)和盒形圖
§2.5 Excel在本章中的應(yīng)用
2.5.1 隨機(jī)數(shù)發(fā)生器宏
2.5.2 直方圖宏
2.5.3 盒形圖
習(xí)題2

第三章 概率的規(guī)則
§3.1 事件的關(guān)系和運(yùn)算
3.1.1 樣本空間
3.1.2 事件的關(guān)系
3.1.3 事件的運(yùn)算
§3.2 得到概率的方法
3.2.1 相對(duì)頻率方法
3.2.2 古典概型的概率計(jì)算
§3.3 概率的性質(zhì)
§3.4 條件概率與Bayes公式
3.4.1 條件概率
3.4.2 乘法規(guī)則
3.4.3 獨(dú)立性
3.4.4 Bayes公式
習(xí)題3

第四章 隨機(jī)變量及其分布
§4.1 離散型隨機(jī)變量及其分布
4.1.1 離散型隨機(jī)變量的分布律
4.1.2 常用離散型分布
§4.2 隨機(jī)變量的分布函數(shù)
§4.3 連續(xù)型隨機(jī)變量及其分布
4.3.1 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度函數(shù)
4.3.2 常用的連續(xù)型隨機(jī)變量
§4.4 多維隨機(jī)變量的概念
§4.5 隨機(jī)變量的數(shù)字特征
4.5. 1數(shù)學(xué)期望
4.5.2 方差
4.5.3 協(xié)方差和相關(guān)系數(shù)
§4.6 獨(dú)立隨機(jī)變量和的收斂性
4.6.1 切比雪夫不等式
4.6.2 獨(dú)立隨機(jī)變量和的收斂性
4.6.3 中心極限定理
§4.7 Excel在本章中的應(yīng)用
4.7.1 離散型隨機(jī)變量分布律計(jì)算
4.7.2 連續(xù)型隨機(jī)變量分布函數(shù)計(jì)算
習(xí)題4

第五章 統(tǒng)計(jì)估計(jì)
§5.1 抽樣分布
5.1.1 y2分布
5.1.2 t分布
5.1.3 F分布
§5.2 正態(tài)總體下的抽樣分布
§5.3 點(diǎn)估計(jì)方法
5.3.1 矩法
5.3.2 極大似然法
§5.4 置信區(qū)間
5.4.1 一個(gè)正態(tài)總體的情形
5.4.2 兩個(gè)正態(tài)總體的情形
§5.5 Excel在本章中的應(yīng)用
5.5.1 統(tǒng)計(jì)三大分布計(jì)算
5.5.2 單正態(tài)總體置信區(qū)間計(jì)算
5.5.3 雙正態(tài)總體置信區(qū)間計(jì)算
習(xí)題5

第六章 假設(shè)檢驗(yàn)
§6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想
6.1.1 檢驗(yàn)問題的提出
6.1.2 原假設(shè)和備選假設(shè)
6.1.3 否定論證與實(shí)際推斷原理
6.1.4 p值
6.1.5 統(tǒng)計(jì)顯著性
6.1.6 兩類錯(cuò)誤概率
§6.2 單正態(tài)總體的顯著性檢驗(yàn)
6.2.1 顯著性水平檢驗(yàn)法
6.2.2 檢驗(yàn)的一般步驟
6.2.3 單正態(tài)總體均值檢驗(yàn)
6.2.4 單正態(tài)總體方差檢驗(yàn)
§6.3 雙正態(tài)總體的檢驗(yàn)
6.3.1 方差已知時(shí)對(duì)均值差的檢驗(yàn)(Z檢驗(yàn))
6.3.2 方差未知但相等時(shí)對(duì)均值差的檢驗(yàn)(t檢驗(yàn))
6.3.3 方差未知時(shí)對(duì)均值差的檢驗(yàn)(可分離方差檢驗(yàn))
6.3.4 等方差和均值差的檢驗(yàn)
§6.4 非正態(tài)總體的檢驗(yàn)
6.4.1 大樣本檢驗(yàn)
6.4.2 指數(shù)分布的參數(shù)檢驗(yàn)
§6.5 X2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
6.5.1 y2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
6.5.2 列聯(lián)表獨(dú)立性檢驗(yàn)
§6.6 Excel在本章中的應(yīng)用
6.6.1 單樣本Z檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)
6.6.2 雙樣本t檢驗(yàn)
6.6.3 雙樣本等方差檢驗(yàn)
6.6.4 y2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
6.6.5 列聯(lián)表獨(dú)立性檢驗(yàn)
習(xí)題6

第七章 方差分析
§7.1 問題的提出及基本假定
§7.2 單因素方差分析
7.2.1 方差分析的基本思想
7.2.2 單因素方差分析
7.2.3 多重比較
§7.3 雙因素方差分析
7.3.1 無交互作用的雙因素方差分析
7.3.2 有交互作用的雙因素方差分析
§7.4 Excel在本章中的應(yīng)用
7.4.1 單因素方差分析
7.4.2 無交互作用的雙因素方差分析
7.4.3 有交互作用的雙因素方差分析
習(xí)題7

第八章 回歸分析和相關(guān)分析
§8.1 相關(guān)分析
8.1.1 相關(guān)系數(shù)
8.1.2 相關(guān)性檢驗(yàn)
§8.2 一元線性回歸分析
8.2.1 基本假定
8.2.2 最小二乘回歸
§8.3 一元線性回歸的檢驗(yàn)和置信推斷
8.3.1 R2——回歸模型擬合程度的指標(biāo)
8.3.2 回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)
8.3.3 回歸系數(shù)的置信推斷
§8.4 預(yù)測(cè)
8.4.1 對(duì)給定x對(duì)應(yīng)的y值的預(yù)測(cè)區(qū)間
8.4.2 對(duì)給定x，y的條件平均E(y/x)的預(yù)測(cè)區(qū)間
§8.5 多元線性回歸
8.5.1 模型的設(shè)定
8.5.2 建模
8.5.3 模型診斷
§8.6 非線性回歸
§8.7 Excel在本章中的應(yīng)用
8.7.1 散點(diǎn)圖和相關(guān)系數(shù)
8.7.2 一元線性回歸
8.7.3 多元回歸分析
8.7.4 非線性回歸分析
習(xí)題8
附表一 泊松分布表
附表二 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表
附表三 X2分布的分位數(shù)值表
附表四 t分布的分位數(shù)值表
附表五 F分布的分位數(shù)值表
附表六 多重比較的Turkey-Kramer程序標(biāo)準(zhǔn)變程qa表
習(xí)題答案
參考書目