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第1章 概述与数据收集 1

1.1 为什么学习统计学 1

1.2 商业世界中的统计学 2

1.3 统计学的基本术语 3

1.4 本书的组织方式 4

1.5 数据的来源 5

1.6 数据的类型 7

1.7 Microsoft Excel和Minitab 8

1.8 学习使用统计程序 9

第2章 用图表演示数据 15

2.1 属性数据的图表演示 16

2.2 组织数值数据 23

2.3 数值数据的图表演示 26

2.4 交叉分类表 40

2.5 散点图和时间序列图 43

2.6 图表的误用和道德问题 47

第3章 数值描述度量 60

3.1 集中趋势的度量 61

3.2 变异程度和分布形状 65

3.3 总体的数值型描述性度量 77

3.4 四分位数和盒须图 82

3.5 协方差和相关系数 89

3.6 描述性数值度量：缺陷和道德问题 95

第4章 概率论基础 103

4.1 概率论基础 104

4.2 条件概率 113

4.3 贝叶斯定理 121

4.4 道德问题和概率 126

第5章 离散概率分布 132

5.1 离散随机变量的概率分布 133

5.2 二项分布 137

5.3 泊松分布 144

第6章 正态分布 154

6.1 连续概率分布 155

6.2 正态分布 155

6.3 估计正态性 170

第7章 抽样和抽样分布 180

7.1 抽样分布 180

7.2 估计调查的价值 186

7.3 抽样分布 190

7.4 均值的抽样分布 190

7.5 比例的抽样分布 200

第8章 置信区间估计 208

8.1 总体均值的置信区间估计（已知σ时） 209

8.2 总体均值的置信区间估计（未知σ时） 215

8.3 比例的置信区间估计 224

8.4 样本容量的确定 227

8.5 置信区间估计和道德问题 233

第9章 假设检验基础：单侧检验 242

9.1 基本假设检验方法 243

9.2 均值的t假设检验（σ未知） 256

9.3 单侧检验 264

9.4 比例的Z假设检验 269

9.5 假设检验的潜在缺陷和职业道德问题 273

第10章 两个样本数值数据假设检验和单向方差分析 280

10.1 两个独立总体的均值比较 281

10.2 两个相关样本的均值比较 290

10.3 两个独立总体的比例差异的比较 299

10.4 两个总体方差差异的F检验 305

10.5 单向方差分析 311

第11章 x2检验 335

11.1 两个比例差异的x2检验 335

11.2 多个比例差异的x2检验 343

11.3 独立性的x2检验 348

第12章 一元线性回归 364

12.1 回归模型的类型 365

12.2 建立一元线性回归方程 367

12.3 离差的度量 376

12.4 假设条件 381

12.5 残差分析 382

12.6 有关斜率和相关系数的统计推断 386

12.7 均值的估计和单个数值的预测 394

12.8 回归的缺陷 399

第13章 多元回归 412

13.1 建立多元回归模型 412

13.2 r2，调整后的r2和整体的F检验 419

13.3 多元回归模型的残差分析 423

13.4 总体回归系数的统计推断 425

13.5 虚拟变量和交互项在回归模型中的使用 429

第14章 质量管理中的统计应用 443

14.1 控制图论 444

14.2 比例的控制图：P图 446

14.3 红珠子实验——理解过程波动 452

14.4 波动幅度和均值的控制图 454

14.5 全面质量管理 460

14.6 六西格玛 462

附录 474

自我测验答案和部分偶数习题答案 498