章统计、数据与计算机1
生活中的统计——第三次浪潮的华彩乐章1
1.1统计及其应用领域1
1.1.1什么是统计学1
1.1.2统计的应用3
1.2统计学中的几个基本概念4
1.2.1随机性与概率4
1.2.2变量与数据5
1.2.3总体与样本6
1.3统计学与计算机7
小结8
本书框架9
重要概念9
软件应用10
习题11
第2章数据的收集12
生活中的统计——“打脸”民调的“逆袭”总统12
2.1数据收集的主要方法12
2.1.1数据的直接收集13
2.1.2数据的间接收集13
2.2几种基本的抽样方法14
2.2.1简单随机抽样14
2.2.2分层抽样15
2.2.3整群抽样15
2.2.4系统抽样16
2.3数据收集的误差18
2.3.1抽样误差19
2.3.2未响应误差20
2.3.3响应误差20
小结21
本章框架22
重要概念22
软件应用23
习题24
第3章数据的图表展示26
生活中的统计——淘宝网数据盛典26
3.1类别数据的图表展示27
3.1.1制作频数分布表27
3.1.2绘制图形30
3.2数值数据的图表展示33
3.2.1制作频数分布表33
3.2.2绘制图形35
3.3图表的合理使用41
小结42
本章框架43
重要概念43
软件应用43
习题45
第4章数据的描述统计量49
生活中的统计——谁是“真正”的莎士比亚49
4.1“位置”的度量50
4.1.1均值50
4.1.2分位数51
4.1.3众数54
4.2离散程度的度量55
4.2.1极差56
4.2.2四分位差56
4.2.3方差和标准差57
4.2.4离散系数58
4.3分布形状的度量59
4.3.1偏度系数60
4.3.2峰度系数61
4.4标准得分61
小结62
本章框架63
重要概念63
软件应用64
习题65
第5章概率和概率分布67
生活中的统计——汽车与山羊67
5.1概率的几种确定方法68
5.1.1等可能事件的概率68
5.1.2用频率逼近概率68
5.1.3主观概率69
5.2离散变量的概率分布69
5.2.1离散变量概率分布的一般形式和概括性度量69
5.2.2常见的离散型概率分布71
5.3连续变量的概率分布73
5.3.1连续变量的概率密度函数和概括性度量73
5.3.2常见的连续型概率分布74
5.4抽样分布79
小结79
本章框架80
重要概念80
软件应用81
习题83
第6章参数估计85
生活中的统计——有多少美国人买不起食物85
6.1参数估计的基本原理86
6.1.1估计量和估计值86
6.1.2点估计86
6.1.3区间估计88
6.2一个总体参数的区间估计89
6.2.1总体均值的区间估计89
6.2.2总体比例的区间估计92
6.2.3总体方差的区间估计93
6.3两个总体参数的区间估计94
6.3.1两个总体均值之差的区间估计94
6.3.2两个总体比例之差的区间估计99
6.3.3两个总体方差之比的区间估计99
6.4样本量的确定100
6.4.1估计总体均值时样本量的确定100
6.4.2估计总体比例时样本量的确定102
小结103
本章框架103
重要概念103
软件应用104
习题105
第7章假设检验109
生活中的统计——女士品茶109
7.1假设检验的基本原理110
7.1.1原假设和备择假设110
7.1.2两类错误和显著性水平112
7.1.3检验统计量和p-值113
7.2一个总体参数的检验116
7.2.1总体均值的检验116
7.2.2总体比例的检验119
7.2.3总体方差的检验120
7.3两个总体参数的检验121
7.3.1两个总体均值之差的检验122
7.3.2两个总体比例之差的检验127
7.3.3两个总体方差之比的检验128
小结130
本章框架130
重要概念131
软件应用131
习题132
第8章方差分析136
生活中的统计——智慧的农场主136
8.1方差分析的一般问题137
8.1.1基本概念137
8.1.2误差分解138
8.1.3基本假定139
8.2单因素方差分析140
8.2.1一般模型140
8.2.2效应检验140
8.2.3多重比较143
8.3双因素方差分析145
8.3.1一般模型145
8.3.2无重复双因素方差分析145
8.3.3可重复双因素方差分析149
小结152
本章框架153
重要概念153
软件应用154
习题155
第9章相关和回归分析159
生活中的统计——巧克力吃得越多，得诺贝尔奖概率越大159
9.1相关分析160
9.1.1函数关系与相关关系160
9.1.2相关关系的表现形式160
9.1.3相关系数163
9.2线性回归模型的建立和估计165
9.2.1线性回归模型的一般表达式165
9.2.2参数的最小二乘估计166
9.3拟合优度和显著性检验168
9.3.1拟合优度169
9.3.2显著性检验171
9.4多重共线性176
9.5利用回归方程进行预测179
9.6引入虚拟变量的回归分析181
小结184
本章框架184
重要概念185
软件应用185
习题187
参考文献192

本书以统计学的内涵为主线，从数据的收集、展示、描述到推断统计分析，系统地介绍了重要的统计概念、数据的图表展示、数据的描述统计量、推断统计的重要理论基础（概率和概率分布、参数估计和假设检验），以及方差分析、相关和回归分析等内容。本书内容通俗易懂，既可以作为高等院校本科生统计学课程的教材，也可以作为非统计专业研究生和MBA学生的教材，还可以作为各领域广大实际工作者应用各类统计方法的参考书。