Contents
目录
第1章总论 · 1
1.1 统计是什么 ·2
1.2 统计学的基本概念 4
1.3 统计学的分类 6
1.4 抽样误差 7
1.5 统计数据的收集 ·9
1.6 变量与数据的衡量尺度 10
1.7 数据的类型 · 11
1.8 因果关系 13
1.9 统计的应用步骤 · 15
1.10 统计学与大数据比较 18
1.11 本书流程图 20
1.12 本章思维导图 · 21
1.13 习题 · 22
第2章描述统计 23
2.1 描述统计 24
2.2 统计表 · 24
2.3 统计图 · 26
2.4 总量指标与相对指标 · 32
2.5 平均指标、集中趋势量数 · 33
2.6 相对位置量数 39
2.7 离差量数 42
2.8 形态量数 46
2.9 《中文统计》应用 51
2.10 R 语言应用 55
2.11 本章流程图 60
2.12 本章思维导图 · 61
2.13 习题 · 62
第3章概率理论 63
3.1 试验与样本空间 · 64
3.2 事件概率 66
3.3 排列组合的公式 · 68
3.4 事件概率的计算 · 71
3.5 条件概率 73
3.6 独立事件与互斥事件 · 76
3.7 贝叶斯公式 · 78
3.8 《中文统计》应用 81
3.9 R 语言应用 · 83
3.10 本章流程图 84
3.11 本章思维导图· 85
3.12 习题· 86
第4章随机变量概述 87
4.1 随机变量概述 88
4.2 概率分布函数与概率密度函数 · 89
4.3 期望与方差 · 91
4.4 双随机变量 · 95
4.5 《中文统计》应用 ·101
4.6 R 语言应用 102
4.7 本章流程图 103
4.8 本章思维导图 ·104
4.9 习题 ·105
第5章概率分布 106
5.1 离散型随机变量的概率分布 ·107
5.2 连续型随机变量的概率分布 ·114
5.3 正态分布概率的计算 120
5.4 《中文统计》应用 ·121
5.5 R 语言应用 124
5.6 本章流程图 127
5.7 本章思维导图 ·128
5.8 习题 ·129
目录
XI
第6章抽样理论 130
6.1 随机抽样 131
6.2 统计量 132
6.3 抽样平均与抽样方差的概率分布 ·132
6.4 中心极限定理 ·136
6.5 分层抽样 ·138
6.6 整群抽样 ·139
6.7 系统抽样 ·140
6.8 《中文统计》应用 ·141
6.9 R 语言应用 142
6.10 本章流程图 ·143
6.11 本章思维导图 144
6.12 习题 145
第7章统计估计 146
7.1 估计量 147
7.2 正态分布平均数与方差的点估计 ·148
7.3 总体平均数的区间估计 ·149
7.4 总体比例的区间估计 152
7.5 总体方差的区间估计 152
7.6 抽样的样本量 ·153
7.7 标准误差 ·155
7.8 《中文统计》应用 ·156
7.9 R 语言应用 158
7.10 本章流程图 ·161
7.11 本章思维导图 162
7.12 习题 163
第8章统计检验 164
8.1 假设检验 ·165
8.2 计算第一类错误与第二类错误 167
8.3 假设检验的步骤与方法 ·171
8.4 假设检验的样本量 ·173
XII
大话统计学（溢彩实训版）—基于R语言+中文统计工具
8.5 总体平均数检验(方差已知) 174
8.6 总体平均数检验(方差未知) 175
8.7 总体比例检验 ·176
8.8 总体方差检验 ·177
8.9 《中文统计》应用 ·178
8.10 R 语言应用 ·180
8.11 本章流程图 ·182
8.12 本章思维导图 183
8.13 习题 184
第9章两个总体估计检验 185
9.1 因果与相关 186
9.2 两个总体参数的区间估计 187
9.3 两个总体平均数检验，方差已知 ·190
9.4 两个总体平均数检验，方差未知但相等 191
9.5 两个总体平均数检验，方差未知且不等 192
9.6 两个总体平均数检验，样本是配对样本 193
9.7 两个总体方差检验 ·194
9.8 两个总体比例检验 ·195
9.9 《中文统计》应用 ·196
9.10 R 语言应用 ·198
9.11 本章流程图 ·201
9.12 本章思维导图 202
9.13 习题 203
第10章方差分析 204
10.1 方差分析介绍 205
10.2 单因素方差分析，样本量相等 ·206
10.3 单因素方差分析，样本量不等 ·210
10.4 多重比较法 ·211
10.5 检验方差是否相等 212
10.6 参数估计 213
10.7 双因素方差分析，无交互作用 ·214
目录
XIII
10.8 《中文统计》应用 217
10.9 R 语言应用 ·219
10.10 本章流程图 ·223
10.11 本章思维导图 224
10.12 习题 225
第11章回归与相关分析 · 226
11.1 回归与相关分析的区别 227
11.2 数学符号与关系式 228
11.3 一元线性回归分析参数的点估计 230
11.4 相关分析 232
11.5 检验自变量与因变量是否线性相关 ·235
11.6 回归与相关分析参数的区间估计与检验 ·236
11.7 《中文统计》应用 242
11.8 R 语言应用 ·243
11.9 本章流程图 ·245
11.10 本章思维导图 246
11.11 习题 247
第12章分类数据分析 248
12.1 卡方检验 249
12.2 多项分布卡方检验 249
12.3 拟合优度检验，分布的参数已知 251
12.4 拟合优度检验，分布的参数未知 252
12.5 卡方检验独立性与同构性 ·254
12.6 中位数卡方检验 ·258
12.7 两总体独立样本比例检验 ·259
12.8 McNemar检验-两总体配对样本比例检验 ·259
12.9 《中文统计》应用 260
12.10 R语言应用 262
12.11 本章流程图 ·265
12.12 本章思维导图 266
12.13 习题 267
XIV
大话统计学（溢彩实训版）—基于R语言+中文统计工具
第13章非参数统计分析 · 268
13.1 非参数统计分析 ·269
13.2 符号检验 272
13.3 符号秩检验 ·274
13.4 游程检验，检验随机性 276
13.5 Mann-Whitney检验 ·277
13.6 Kruskal-Wallis检验279
13.7 Friedman检验 280
13.8 Spearman秩相关系数 ·281
13.9 《中文统计》应用 283
13.10 R语言应用 287
13.11 本章流程图 ·292
13.12 本章思维导图 296
13.13 习题 297
第14章时间序列 298
14.1 时间序列的分类 ·299
14.2 水平分析与速度分析 ·300
14.3 时间序列构成因素 302
14.4 平稳型序列预测 ·304
14.5 趋势型序列预测 ·306
14.6 季节指数分析 ·310
14.7 时间序列预测方法：趋势加季节 313
14.8 时间序列预测方法：趋势乘季节 314
14.9 预测误差 315
14.10 指数平滑模型 Holt Winter models 317
14.11 自回归模型Box-Jenkins (ARIMA) models 320
14.12 《中文统计》应用 326
14.13 R语言应用 329
14.14 本章流程图 ·335
14.15 本章思维导图 336
14.16 习题 337
目录
XV
第15章统计指数 338
15.1 指数的意义与分类 339
15.2 总指数的编制 342
15.3 指数的性质 ·348
15.4 指数体系与因素分析 ·351
15.5 指数应用 355
15.6 《中文统计》应用 355
15.7 R 语言应用 ·356
15.8 本章流程图 ·358
15.9 本章思维导图 359
15.10 习题 360
第16章总复习 · 361
16.1 统计问题分类 363
16.2 误差名词说明 364
16.3 参数与统计量 365
16.4 统计概念复习 366
参考文献· 370
XVI
大话统计学（溢彩实训版）—基于R语言+中文统计工具
