章 Minitab与应用统计1
1.1 概述1
1.2 Minitab基础1
1.2.1 窗口介绍2
1.2.2 简单示例与本书约定3
1.3 主要统计概念6
1.3.1 一个调查6
1.3.2 变量的测量尺度与变量类型7
1.3.3 变量的关系9
1.3.4 数据的预处理9
1.3.5 其他概念12
1.4 利用Minitab自学统计13
第2章 描述统计15
2.1 单变量的图表方法15
2.1.1 一个品质变量15
2.1.2 一个数值变量18
2.2 双变量的图表方法23
2.2.1 两个品质变量23
2.2.2 品质变量与数值变量27
2.2.3 两个数值变量30
2.3 三变量的图表方法32
2.3.1 三个品质变量32
2.3.2 三个数值变量34
2.4 数值变量的数值方法36
2.4.1 数值变量的数值方法概述36
2.4.2 一个数值变量36
2.4.3 两个数值变量46
第3章 概率、分布与模拟50
3.1 基本概念50
3.1.1 概率50
3.1.2 随机变量与分布51
3.1.3 理论分布54
3.2 离散型概率分布55
3.2.1 离散型均匀分布55
3.2.2 二项分布55
3.2.3 泊松分布57
3.3 连续型概率分布58
3.3.1 均匀分布58
3.3.2 指数分布59
3.3.3 正态分布61
3.4 其他连续型分布63
3.4.12分布63
3.4.2 t分布64
3.4.3 F分布65
3.5 概率、累积概率和逆累积概率的计算66
3.5.1 计算的类型和方法66
3.5.2 利用Minitab计算概率、累积概率和逆概率68
3.6 样本分布与模拟76
3.6.1 样本分布与抽样概述76
3.6.2 简单随机抽样76
3.6.3 正态分布模拟77
3.7 抽样分布与模拟80
3.7.1 推断统计与抽样分布80
3.7.2 抽样分布模拟83
第4章 单样本的估计和检验87
4.1 估计的概念与类型87
4.1.1 估计的概念87
4.1.2 单样本区间估计的类型88
4.2 单样本的区间估计89
4.2.1 总体标准差已知时，总体均值的区间估计89
4.2.2 总体标准差未知时，总体均值的区间估计94
4.2.3 总体比例的区间估计97
4.2.4 总体方差2（标准差）的区间估计99
4.2.5 总体均值与总体方差的区间估计应用102
4.3 样本容量的计算103
4.4 假设检验的概念与类型105
4.4.1 假设检验的概念与P值法105
4.4.2 三种类型的假设检验106
4.4.3 两种形式的假设检验107
4.5 单样本的假设检验109
4.5.1 总体标准差已知时，总体均值的假设检验109
4.5.2 总体标准差未知时，总体均值的假设检验114
4.5.3 总体比例的假设检验117
4.5.4 总体方差2（标准差）的假设检验119
4.6 功效检验122
第5章 双样本的统计推断126
5.1 双样本统计推断的基础知识126
5.1.1 双样本统计推断概述126
5.1.2 双样本统计推断的类型127
5.2 双样本的统计推断128
5.2.1 总体均值之差12的统计推断：两总体的标准差1和2已知时的独立样本128
5.2.2 总体均值之差12的统计推断：两总体的标准差1和2未知时的独立样本133
5.2.3 总体均值之差12的统计推断：配对样本136
5.2.4 总体比例之差12 的统计推断140
5.2.5 总体方差（标准差）之比 （1/2）的统计推断145
5.3 Minitab中样本数据的存储方式148
5.3.1 样本数据存储方式概述148
5.3.2 堆叠数据与非堆叠数据的转换方式149
5.3.3 利用非堆叠数据进行统计推断150
第6章 基础统计方法的拓展152
6.1 假设检验的拓展152
6.1.1 正态性检验152
6.1.2 等方差检验156
6.1.3 异常值检验159
6.2 数值变量与泊松率161
6.2.1 泊松分布的拟合优度检验161
6.2.2 单样本泊松率的统计推断163
6.2.3 双样本泊松率的统计推断164
6.3 品质变量与卡方检验167
6.3.1 拟合优度的卡方检验167
6.3.2 二维列联表的卡方检验172
6.3.3 三维列联表的卡方检验177
第7章 方差分析179
7.1 利用堆叠数据陈述假设179
7.2 单因子方差分析180
7.2.1 方差分析的概念180
7.2.2 基于一般线性模型的单因子方差分析182
7.2.3 多重比较186
7.2.4 因子图与预测188
7.2.5 完整案例189
7.2.6 单因子方差分析的其他问题191
7.3 双因子方差分析194
7.3.1 不含交互作用的双因子方差分析194
7.3.2 包含交互作用的双因子方差分析198
7.4 方差分析的拓展202
7.4.1 协方差分析202
7.4.2 随机效应与混合效应方差分析208
7.4.3 完全嵌套方差分析211
7.4.4 多元方差分析215
7.5 双因子方差分析的数据格式与重复测量方差分析217
7.5.1 双因子方差分析的非堆叠数据格式与转换217
7.5.2 重复测量方差分析218
第8章 回归分析219
8.1 相关关系与相关系数的假设检验219
8.2 线性回归：数值因变量220
8.2.1 简单线性回归220
8.2.2 多重线性回归228
8.2.3 预测233
8.3 回归诊断235
8.3.1 残差分析：检验模型的统计正确性235
8.3.2 检验异常值、高杠杆点和强影响点238
8.3.3 多重共线性240
8.3.4 线性回归与回归诊断的案例241
8.4 线性回归中的其他问题245
8.4.1 品质自变量245
8.4.2 包含品质、数值两种自变量的回归252
8.4.3 模型构建256
8.5 特殊因变量回归261
8.5.1 二值logistic回归261
8.5.2 名义logistic回归271
8.5.3 顺序logistic回归276
8.5.4 泊松回归279
8.6 变量具有函数关系时的应用统计方法总结281
第9章 经典统计的替代与补充283
9.1 非参数统计方法283
9.1.1 非参数统计方法概述283
9.1.2 单样本的统计推断284
9.1.3 双样本的统计推断289
9.1.4 方差分析295
9.1.5 游程检验与Spearman秩相关300
9.2 等价检验303
9.2.1 单样本均值的等价检验303
9.2.2 两样本均值的等价检验305
9.3 可靠性/生存分析308
9.3.1 生存分析概述308
9.3.2 生存分析的参数方法311
9.3.3 生存分析的非参数方法315
9.3.4 生存回归318
0章 多元统计分析321
10.1 多元统计分析概述321
10.2 聚类分析321
10.2.1 聚类分析的概念321
10.2.2 Q型聚类与距离322
10.2.3 Q型聚类：观测值聚类323
10.2.4 Q型聚类：K均值聚类327
10.2.5 R型聚类与相似性：变量聚类329
10.3 判别分析330
10.4 主成分分析与因子分析335
10.4.1 主成分分析335
10.4.2 因子分析339
10.5 对应分析343
10.5.1 对应分析概述343
10.5.2 简单对应分析346
10.5.3 多重对应分析348
1章 时间序列分析与预测350
11.1 时间序列的基本概念350
11.1.1 时间序列图350
11.1.2 自相关与平稳性351
11.2 平稳时间序列预测的平滑方法355
11.2.1 预测入门355
11.2.2 移动平均法356
11.2.3 指数平滑法358
11.3 非平稳时间序列的预测方法360
11.3.1 时间序列的成分360
11.3.2 趋势分析360
11.3.3 季节效应364
11.4 ARIMA模型368
11.4.1 AR、MA和ARMA模型的估计和预测368
11.4.2 差分与ARIMA模型375
11.4.3 模型选择378
11.4.4 包含季节效应的ARIMA模型382
11.5 回归分析方法385
11.5.1 利用回归分析估计时间序列数据385
11.5.2 时间序列回归分析的回归诊断387
2章 质量管理中的统计方法390
12.1 质量管理概述390
12.2 过程分析的图形方法391
12.2.1 帕累托图391
12.2.2 因果图392
12.2.3 多变异图393
12.3 控制图396
12.3.1 控制图概述396
12.3.2 变量控制图396
12.3.3 属性控制图401
12.3.4 利用控制图预警407
12.4 过程能力分析408
12.4.1 过程能力分析概述408
12.4.2 正态数据的过程能力分析409
12.4.3 非正态数据的过程能力分析412
12.4.4 属性数据的过程能力分析415
12.5 试验设计（DOE）417
12.5.1 试验设计概述417
12.5.2 全因子试验设计的计划阶段419
12.5.3 全因子试验设计的分析阶段421
12.5.4 部分因子试验设计430
12.5.5 其他试验设计方法435
12.6 测量系统分析445
12.6.1 测量系统分析概述445
12.6.2 重复性和再现性447
12.6.3 偏移和线性453
12.6.4 重复性和偏移454

本文以Minitab18.1为工具，通过100余个教学数据，介绍统计方法，全书的编排按照统计学教材的章节顺序进行编排，在满足基础统计教学需要的同时，基本涵盖了Minitab软件的全部菜单，包括了一些高级统计分析方法和质量管理领域的统计方法。写作风格上避免了数学推导，突出了对