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第1章 数据与统计1

1.1统计在商务和经济领域中的应用3

1.1.1会计3

1.1.2金融4

1.1.3营销4

1.1.4生产4

1.1.5经济4

1.2数据5

1.2.1个体、变量和观察值5

1.2.2测量尺度6

1.2.3分类数据和数值型数据7

1.2.4截面数据和时间序列数据7

1.3数据来源10

1.3.1现有资源10

1.3.2统计研究11

1.3.3数据采集误差13

1.4描述性统计13

1.5统计推断15

1.6计算机与统计分析17

1.7数据挖掘17

1.8统计实践中的道德准则18

总结20

关键术语20

补充练习21

第2章 描述性统计：表格与图形25

2.1分类数据的汇总27

2.1.1频数分布27

2.1.2相对频数分布和百分比频数分布28

2.1.3条形图和饼图28

2.2数值型数据的汇总32

2.2.1频数分布32

2.2.2相对频数分布和百分比频数分布33

2.2.3点图34

2.2.4直方图34

2.2.5累积分布36

2.2.6累积频数分布曲线36

2.3探索性数据分析：茎叶图40

2.4联列表和散点图45

2.4.1联列表46

2.4.2散点图和趋势线48

总结53

关键术语53

重要公式55

补充练习55

案例1 Pelican商店57

案例2电影行业58

第3章 描述统计学：数值方法60

3.1位置指标62

3.1.1平均数62

3.1.2中位数63

3.1.3众数64

3.1.4百分位数65

3.1.5四分位数66

3.2变异指标69

3.2.1极差70

3.2.2四分位距70

3.2.3方差70

3.2.4标准差72

3.2.5变异系数73

3.3分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测75

3.3.1分布形态75

3.3.2 z-分数76

3.3.3切比雪夫定理77

3.3.4经验法则78

3.3.5异常值的检测79

3.4探索性数据分析81

3.4.1五数统计81

3.4.2箱形图82

3.5两个变量间关系的度量85

3.5.1协方差85

3.5.2协方差的解释87

3.5.3相关系数88

3.5.4相关系数的解释90

3.6加权平均数和分组数据的处理93

3.6.1加权平均数93

3.6.2分组数据94

总结98

关键术语99

重要公式100

补充练习101

案例一Pelican商店102

案例二 电影行业104

第4章 概率论简介105

4.1试验、计数原理和概率的计算107

4.1.1计数原理、组合、排列108

4.1.2概率的计算112

4.1.3 KP&L公司项目的概率计算114

4.2事件及其概率116

4.3概率的一些基本性质118

4.3.1事件的补118

4.3.2加法公式119

4.4条件概率123

4.4.1独立事件126

4.4.2乘法公式127

4.5贝叶斯定理129

4.6表格法132

总结134

关键术语134

重要公式135

补充练习136

案例 汉密尔顿县的法官们137

第5章 离散型概率分布139

5.1随机变量140

5.1.1离散型随机变量141

5.1.2连续型随机变量142

5.2离散型概率分布143

5.3期望和方差146

5.3.1期望146

5.3.2方差147

5.4二项分布149

5.4.1二项试验149

5.4.2马丁服装店问题151

5.4.3二项分布表的使用155

5.4.4二项分布的期望和方差156

5.5泊松分布158

5.5.1一个时间段上的例子159

5.5.2一个与长度或距离有关的例子160

5.6超几何分布161

总结164

关键术语164

重要公式165

补充练习166

第6章 连续型概率分布167

6.1均匀分布169

用面积度量概率170

6.2正态分布172

6.2.1正态曲线172

6.2.2标准正态分布174

6.2.3一般正态分布概率的计算179

6.2.4葛瑞尔轮胎公司的案例180

6.3二项分布的正态近似184

6.4指数分布186

指数分布的概率计算187

总结190

关键术语190

重要公式190

补充练习191

第7章 抽样和抽样分布194

7.1联合电气公司的抽样问题196

7.2抽样197

7.2.1从有限总体中抽样197

7.2.2从无限总体中抽样199

7.3点估计202

实践指导203

7.4抽样分布简介204

7.5 -x的抽样分布206

7.5.1 -x的数学期望207

7.5.2 -x的标准差208

7.5.3 -x的抽样分布的形态209

7.5.4 EAI问题中-x的抽样分布211

7.5.5 -x的抽样分布的实际值211

7.5.6样本容量与-x的抽样分布的关系213

7.6 -p的抽样分布216

7.6.1-p的数学期望217

7.6.2-p的标准差217

7.6.3-p的抽样分布的形态218

7.6.4-p的抽样分布的实际值218

总结221

关键术语221

重要公式222

补充练习222

第8章 区间估计224

8.1总体均值的区间估计：σ已知的情形226

8.1.1边际误差和区间估计226

8.1.2实践指导230

8.2总体均值的区间估计：σ未知的情形231

8.2.1边际误差和区间估计233

8.2.2实践指导236

8.2.3利用小样本236

8.2.4区间估计过程小结238

8.3样本容量的确定240

8.4总体比率的区间估计242

样本容量的确定244

总结246

关键术语247

重要公式248

补充练习248

案例一 《职业青年》杂志249

案例二 海湾房地产公司250

第9章 假设检验252

9.1原假设和备择假设的建立254

9.1.1备择假设：有待证实的假设254

9.1.2原假设：一个受质疑的假设255

9.1.3关于原假设和备择假设形式的小结256

9.2第一类错误和第二类错误257

9.3总体均值的检验：σ已知259

9.3.1单侧（尾）检验260

9.3.2双侧检验265

9.3.3小结及实践指导268

9.3.4区间估计与假设检验的关系269

9.4总体均值的检验：σ未知272

9.4.1单尾检验273

9.4.2双尾检验274

9.4.3小结与实践指导275

9.5总体比率的检验277

小结279

总结280

关键术语281

重要公式281

补充练习281

案例 质量联盟有限公司282

第10章 总体均值的比较、试验设计及方差分析285

10.1两总体均值差的统计推断：σ1和σ2已知287

10.1.1 μ1-μ2的区间估计287

10.1.2 μ1-μ2的假设检验290

10.1.3实践指导291

10.2两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知293

10.2.1 μ-μ2的区间估计293

10.2.2 μ1-μ2的假设检验295

10.2.3实践指导297

10.3两总体均值之差的推断：配对样本299

10.4实验设计和方差分析简介303

10.4.1数据收集305

10.4.2方差分析的假定306

10.4.3方差分析概述306

10.5方差分析和完全随机化设计309

10.5.1总体方差的组间估计310

10.5.2总体方差的组内估计311

10.5.3方差的不同估计的比较：F检验312

10.5.4方差分析表313

10.5.5方差分析的计算结果314

10.5.6检验k个总体均值的相等性：一项观测性研究316

总结318

关键术语318

重要公式319

补充练习320

案例一 Par公司322

案例二 专业销售人员的工资水平323

第11章 比率的比较和独立性检验325

11.1两个总体比例之差的推断327

11.1.1 p1-p2的区间估计327

11.1.2 关于p1-p2的假设检验329

11.2多项分布比例的假设检验问题332

11.3独立性检验337

总结343

关键术语343

重要公式343

补充练习344

第12章 简单线性回归347

12.1简单线性回归模型349

12.1.1回归模型和回归方程349

12.1.2估计的回归方程350

12.2最小二乘估计352

12.3可决系数358

相关系数361

12.4回归模型的假定364

12.5显著性检验366

12.5.1 σ2的估计366

12.5.2 t检验367

12.5.3 β1的置信区间369

12.5.4 F检验369

12.5.5对显著性检验作解释时的注意要点371

12.6用回归方程的估计式进行估计和预测374

12.6.1点估计374

12.6.2区间估计374

12.6.3 y平均值的置信区间375

12.6.4 y的个别值的预测区间376

12.7残差分析：验证模型的假定条件379

12.7.1关于自变量值x的残差图381

12.7.2关于预测值的残差图383

总结385

关键术语385

重要公式386

补充练习388

案例一 美国交通部389

案例二 校友捐赠390

第13章 多元回归392

13.1多元回归模型394

13.1.1回归模型和回归方程394

13.1.2多元回归方程的估计式394

13.2最小二乘估计395

13.2.1案例：巴特勒运输公司396

13.2.2关于回归系数解释的注释398

13.3多重可决系数401

13.4回归模型的假定403

13.5 显著性检验404

13.5.1 F检验405

13.5.2 t检验408

13.6用回归方程的估计式进行409

估计和预测409

总结411

关键术语412

重要公式412

补充练习413

案例一 消费者行为调研公司414

案例二 校友捐赠415

附录A 参考文献419

附录B 统计附表420

附录C 求和符号447

附录D 习题解答（部分）449