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第1章 数据与统计资料1

实践中的统计 《商业周刊》1

1.1 统计学在商务和经济中的应用2

1.2 数据3

1.3 数据来源8

1.4 描述统计11

1.5 统计推断12

1.6 计算机与统计分析13

1.7 数据挖掘13

1.8 统计实践的道德准则14

第2章 描述统计学Ⅰ：表格法和图形法20

实践中的统计 高露洁-棕榄公司20

2.1 分类型数据汇总21

2.2 数量型数据汇总24

2.3 探索性数据分析：茎叶显示30

2.4 交叉分组表和散点图33

案例2-1 Pelican商店42

第3章 描述统计学Ⅱ：数值方法43

实践中的统计 Small Fry设计公司43

3.1 位置的度量44

3.2 变异程度的度量49

3.3 分布形态、相对位置的度量以及异常值的检测53

3.4 探索性数据分析57

3.5 两变量间关系的度量60

3.6 加权平均数和使用分组数据65

案例3-1 Pelican商店73

第4章 概率74

实践中的统计 Oceanwide海产品公司74

4.1 试验、计数法则和概率分配75

4.2 事件及其概率82

4.3 概率的基本性质84

4.4 条件概率87

4.5 贝叶斯定理92

案例4-1 Hamilton县的法官99

第5章 离散型概率分布101

实践中的统计 花旗银行101

5.1 随机变量102

5.2 离散型概率分布103

5.3 数学期望与方差106

5.4 二项概率分布108

5.5 泊松概率分布114

5.6 超几何概率分布117

第6章 连续型概率分布123

实践中的统计 宝洁公司123

6.1 均匀概率分布124

6.2 正态概率分布126

6.3 二项概率的正态近似133

6.4 指数概率分布134

案例6-1 Specialty玩具公司138

第7章 抽样和抽样分布140

实践中的统计 MeadWestvaco公司140

7.1 EAI公司的抽样问题141

7.2 抽样142

7.3 点估计146

7.4 抽样分布简介148

7.5 ？的抽样分布150

7.6 ？的抽样分布156

7.7 点估计的性质159

7.8 其他抽样方法160

第8章 区间估计166

实践中的统计 Food Lion166

8.1 总体均值：σ已知情形167

8.2 总体均值：σ未知情形170

8.3 样本容量的确定176

8.4 总体比率178

案例8-1 Yong Professional杂志184

第9章 假设检验186

实践中的统计 John Morrell公司186

9.1 原假设和备择假设的建立187

9.2 第一类错误和第二类错误189

9.3 总体均值：σ已知191

9.4 总体均值：σ未知200

9.5 总体比率204

9.6 假设检验与决策206

9.7 计算第二类错误的概率207

9.8 确定总体均值假设检验的样本容量210

案例9-1 Quality Associates有限公司215

第10章 两总体均值和比例的推断217

实践中的统计 美国食品与药物管理局217

10.1 两总体均值之差的推断：σ1和σ2已知218

10.2 两总体均值之差的推断：σ1和σ2未知222

10.3 两总体均值之差的推断：匹配样本227

10.4 两总体比例之差的推断230

案例10-1 Par公司236

第11章 关于总体方差的统计推断238

实践中的统计 美国政府审计总署238

11.1 一个总体方差的统计推断239

11.2 两个总体方差的统计推断245

案例11-1 空军训练计划250

第12章 拟合优度检验和独立性检验252

实践中的统计 联合劝募协会252

12.1 拟合优度检验：多项总体253

12.2 独立性检验256

12.3 拟合优度检验：泊松分布与正态分布261

案例12-1 两党议程变更269

第13章 实验设计与方差分析270

实践中的统计 Burke市场营销服务公司270

13.1 实验设计和方差分析简介271

13.2 方差分析和完全随机化实验设计275

13.3 多重比较方法282

13.4 随机化区组设计286

13.5 析因实验291

案例13-1 Wentworth医疗中心299

第14章 简单线性回归300

实践中的统计 联盟数据系统300

14.1 简单线性回归模型301

14.2 最小二乘法303

14.3 判定系数308

14.4 模型的假定313

14.5 显著性检验313

14.6 应用估计的回归方程进行估计和预测320

14.7 计算机解法324

14.8 残差分析：证实模型假定326

14.9 残差分析：异常值和有影响的观测值331

案例14-1 测量股票市场风险340

第15章 多元回归342

实践中的统计 dunnhumby342

15.1 多元回归模型343

15.2 最小二乘法344

15.3 多元判定系数348

15.4 模型的假定350

15.5 显著性检验351

15.6 应用估计的回归方程进行估计和预测356

15.7 分类自变量357

15.8 残差分析362

15.9 logistic回归367

案例15-1 消费者调查股份有限公司379

第16章 回归分析：建立模型380

实践中的统计 Monsarto公司380

16.1 一般线性模型381

16.2 确定什么时候增加或者删除变量389

16.3 大型问题的分析393

16.4 变量选择方法395

16.5 实验设计的多元回归方法400

16.6 自相关性和杜宾-瓦特森检验403

案例16-1 职业高尔夫球协会巡回赛的统计分析407

第17章 指数408

实践中的统计 美国劳工部，劳工统计局408

17.1 价比409

17.2 综合物价指数409

17.3 根据价比计算综合物价指数412

17.4 一些重要的价格指数413

17.5 根据物价指数减缩一个数列415

17.6 物价指数：其他注意事项417

17.7 物量指数418

第18章 时间序列分析及预测422

实践中的统计 内华达州职业健康诊所422

18.1 时间序列的模式423

18.2 预测精度428

18.3 移动平均法和指数平滑法432

18.4 趋势推测法439

18.5 季节性和趋势448

18.6 时间序列分解法454.465

案例18-1 预测食品和饮料的销售465

第19章 非参数方法466

实践中的统计 West Shell Realtors公司466

19.1 符号检验467

19.2 威尔科克森符号秩检验472

19.3 曼-惠特尼-威尔科克森检验476

19.4 克鲁斯卡尔-沃利斯检验482

19.5 秩相关485

第20章 质量管理的统计方法490

实践中的统计 陶氏化学公司490

20.1 理念和框架491

20.2 统计过程控制493

20.3 接受抽样503

第21章 决策分析512

实践中的统计 俄亥俄爱迪生公司512

21.1 问题的形成513

21.2 概率决策514

21.3 样本信息的决策分析518

21.4 利用贝叶斯定理计算分枝概率525

案例21-1 诉讼辩护策略530