统计学：从数据到结论

目录
第一章 一些基本概念
1．1 统计是什么?
1．2 现实中的随机性和规律性，概率和机会
1．3 变量和数据
1．4 变量之间的关系
1．4．1 定量变量间的关系
1．4．2 定性变量间的关系
1．4．3 定性和定量变量间的混和关系
1．5 统计、计算机与统计软件
1．6 小结
1．7 习题
第二章 数据的收集
2．1 数据是怎样得到的?
2．2 个体、总体和样本
2．3 收集数据时的误差
2．4 抽样调查和一些常用的方法
2．5 计算机中常用的数据形式
2．6 小结
2．7 习题
第三章 数据的描述
3．1 如何用图来表示数据?
3．1．1 定量变量的图表示：直方图、盒形图、茎叶图和散点图
3．1．2 定性变量的图表示：饼图和条形图
3．2 如何用少量数字来概括数据?
3．2．1 数据的“位置”
3．2．2 数据的“尺度”
3．2．3 数据的标准得分
3．3 小结
3．3．1 本章软件使用说明
3．3．2 本章的概括和公式
3．4 习题
第四章 机会的度量：概率和分布
4．1 得到概率的几种途径
4．2 概率的运算
4．3 变量的分布
4．3．1 离散随机变量的分布
4．3．2 二项分布
4．3．3 多项分布
4．3．4 Poisson分布
4．3．5 超几何分布
4．3．6 连续随机变量的分布
4．3．7 正态分布
4．3．8 χ〓-分布
4．3．9 t-分布
4．3．10 F-分布
4．3．11 均匀分布
4．3．12 累积分布函数
4．4 抽样分布、中心极限定理
4．5 用小概率事件进行判断
4．6 小结
4．6．1 本章例题和软件使用说明
4．6．2 本章的概括和公式
4．7 习题
第五章 简单统计推断：总体参数的估计
5．1 用估计量估计总体参数
5．2 点估计
5．3 区间估计
5．3．1 一个正态总体均值μ的区间估计
5．3．2 两个正态总体均值之差μ〓-μ〓的区间估计
5．3．3 总体比例(Bernoulli试验成功概率)p的区间估计
5．3．4 总体比例(Bernoulli试验成功概率)之差p〓-p〓的区间估计
5．4 关于置信区间的注意点
5．5 小结
5．5．1 使用软件解本章例题的说明
5．5．2 本章的概括和公式
5．6 习题
第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验
6．1 假设检验的过程和逻辑
6．2 对于正态总体均值的检验
6．2．1 根据一个样本对其总体均值大小进行检验
6．2．2 根据来自两个总体的独立样本对其总体均值的检验
6．2．3 成对样本的问题
6．3 对于比例的检验
6．3．1 对于总体比例的检验
6．3．2 对于连续变量比例的检验
6．4 从一个例子说明“接受零假设”的说法不妥
6．5 小结
6．5．1 使用软件解本章例题的说明
6．5．2 本章的概括和公式
6．6 习题
第七章 相关和回归分析
7．1 问题的提出
7．2 定量变量的相关
7．3 定量变量的线性回归分析
7．4 自变量中有定性变量的回归
7．5 Logistic回归
7．6 小结
7．6．1 使用软件解本章例题的说明
7．6．2 本章的概括和公式
7．7 习题
第八章 列联表、〓检验和对数线性模型
8．1 列联表数据
8．2 二维列联表的检验
8．3 高维列联表和(多项分布)对数线性模型
8．4 Poisson对数线性模型
8．5 小结
8．5．1 使用软件解本章例题的说明
8．5．2 本章的概括和公式
8．6 习题
第九章 方差分析
9．1 方差分析(只考虑主效应，不考虑交互效应及协变量)
9．2 方差分析(考虑交互效应但不考虑协变量)
9．3 方差分析(考虑协变量)
9．4 小结
9．4．1 使用软件解本章例题的说明
9．4．2 本章的概括和公式
9．5 习题
第十章 寻找多个变量的代表：主成分分析和因子分析
10．1 主成分分析
10．2 因子分析
10．3 因子分析和主成分分析的一些注意事项
10．4 小结
10．4．1 使用软件解本章例题的说明
10．4．2 本章的概括和公式
10．5 习题
第十一章 把对象分类：聚类分析
11．1 如何度量距离远近?
11．2 事先要确定分多少类：k-均值聚类
11．3 事先不用确定分多少类：分层聚类
11．4 处理连续和分类变量混合的大数据集：两步聚类
11．5 聚类要注意的问题
11．6 小结
11．6．1 使用软件解本章例题的说明
11．6．2 本章的概括和公式
11．7 习题
第十二章 把对象归到已知的类中：判别分析
12．1 几种判别分析方法
12．2 判别分析要注意什么
12．3 小结
12．3．1 使用软件解本章例题的说明
12．3．2 本章的概括和公式
12．4 习题
第十三章 两组变量之间的相关：典型相关分析
13．1 两组变量的相关问题
13．2 典型相关分析
13．3 小结
13．3．1 使用软件解本章例题的说明
13．3．2 本章的概括和公式
13．4 习题
第十四章 行变量和列变量的关系：对应分析
14．1 对应分析方法
14．2 小结
14．2．1 使用软件解本章例题的说明
14．2．2 本章的概括和公式
14．3 习题
第十五章 随时间变化的对象：时间序列分析
15．1 时间序列的组成部分
15．2 指数平滑
15．3 Box-Jenkins方法：ARIMA模型
15．3．1 ARIMA模型介绍
15．3．2 ARMA模型的识别和估计
15．3．3 用ARIMA模型拟合例15．1
15．3．4 用ARIMA模型拟合带有独立变量的时间序列
15．4 小结
15．4．1 使用软件解本章例题的说明
15．4．2 本章的概括和公式
15．5 习题
第十六章 总体分布未知时的检验：非参数检验方法
16．1 关于非参数检验的一些常识
16．2 单样本检验
16．2．1 关于单样本中位数(α-分位数)的符号检验
16．2．2 关于单样本位置的Wilcoxon符号秩检验
16．2．3 关于单样本的Kolmogorov-Smirnov检验
16．2．4 关于随机性的游程检验(runs test)
16．3 两独立样本检验
16．3．1 比较两独立总体中位数的非参数检验：Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和检验
16．3．2 关于两样本分布的Kolmogorov-Smirnov检验
16．3．3 两样本Wald-Wolfowitz游程检验
16．4 关于多个独立样本的检验
16．4．1 Kruskal-Wallis关于多个样本的秩和检验
16．4．2 Jonckheere-Terpstra关于多个样本的秩检验
16．4．3 Brown-Mood中位数检验
16．5 多个相关样本的检验
16．5．1 Friedman秩和检验
16．5．2 Kendall协同系数检验
16．5．3 关于两值响应的Cochran检验
16．5．4 成对样本的中位数检验
16．6 列联表某一变量各水平比例的检验问题
16．7 小结
16．8 习题
第十七章 生存分析简介
17．1 对生命数据的简单描述：生命表
17．2 对简单生命表的改进：Kaplan-Meier方法
17．3 回归：Cox比例危险模型
17．4 小结
17．4．1 使用软件解本章例题的说明
17．4．2 本章的概括和公式
17．5 习题