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第1篇 描述统计2

第1章 引言2

1.1 定量分析与定性分析2

1.1.1 定量分析2

1.1.2 定性分析3

1.1.3 定量分析与定性分析之比较3

1.2 定量分析的步骤4

1.3 描述统计与推断统计6

1.4 变量8

1.5 Excel在定量分析中的作用8

1.5.1 Excel的简单历史8

1.5.2 Excel与定量分析9

1.6 本章小结9

第2章 描述统计：数据整理及表示10

2.1 数据的类型10

2.2 定性数据：单变量11

2.2.1 频度表11

2.2.2 柱形图（直方图）15

2.2.3 饼图15

2.2.4 伯拉图16

2.2.5 折线图和散点图21

2.3 定性数据：双变量22

2.3.1 交叉表22

2.3.2 多重柱形图（簇状柱形图）23

2.3.3 堆积柱形图23

2.4 定量数据：间断变量24

2.4.1 频度表24

2.4.2 柱形图25

2.4.3 饼图26

2.5 定量数据：连续变量28

2.5.1 频度表28

2.5.2 柱形图30

2.5.3 折线图31

2.6 本章小结32

第3章 描述统计：数据的统计度量33

3.1 数据集中趋势的度量33

3.1.1 均值33

3.1.2 中位数35

3.1.3 众数36

3.1.4 平均数、中位数、众数之比较39

3.2 数据分散度的度量40

3.2.1 极差40

3.2.2 平均绝对偏差41

3.2.3 方差41

3.2.4 标准差43

3.2.5 相对分散度——变异系数44

3.2.6 异众比率45

3.3 百分位数47

3.4 数据分布形态的度量：偏态与峰态48

3.4.1 偏态及偏态系数48

3.4.2 峰态及峰态系数49

3.5 标准差的应用51

3.5.1 标准化值51

3.5.2 数据分布与标准差关系的经验法则51

3.6 时间序列数据53

3.7 Excel【描述统计】工具的应用55

3.8 数据透视表57

3.8.1 创建数据透视表57

3.8.2 数据透视表中计算方法的改变59

3.8.3 数据透视表中群组的建立及取消60

3.8.4 数据透视图63

3.8.5 【筛选器】：切片器与日程表68

3.8.6 下查功能71

3.8.7 将数据透视表做成不同形式的表格71

3.9 本章小结72

第4章 概率基础73

4.1 基本概念73

4.2 概率的设定法则74

4.2.1 随机试验的种类74

4.2.2 客观概率法则75

4.2.3 主观判断概率法则（the subjective approach）76

4.3 概率的运算法则77

4.3.1 补集事件法则77

4.3.2 加法法则77

4.3.3 乘法法则80

4.4 本章小结82

第5章 离散型随机变量：二项分布及泊松分布84

5.1 离散型随机变量84

5.1.1 离散型与连续型随机变量84

5.1.2 离散型随机变量的概率分布84

5.1.3 离散型变量概率分布特点86

5.1.4 离散型随机变量的期望值及方差87

5.2 二项分布88

5.2.1 二项分布的定义及条件88

5.2.2 二项分布的均值与方差89

5.2.3 二项分布的Excel计算89

5.3 泊松分布94

5.3.1 泊松分布的概念94

5.3.2 泊松分布的应用及其Excel计算95

5.3.3 二项分布与泊松分布的关系98

5.4 本章小结99

第6章 连续随机变量：正态分布100

6.1 连续随机变量及其概率分布100

6.1.1 连续随机变量100

6.1.2 连续随机变量的概率分布100

6.2 正态分布101

6.2.1 正态分布的概念101

6.2.2 正态分布曲线的Excel作法103

6.2.3 标准正态分布及正态分布的标准化105

6.2.4 标准正态分布概率表106

6.2.5 正态分布的Excel计算和应用109

6.3 指数分布118

6.4 本章小结122

第2篇 推断统计124

第7章 抽样及抽样分布124

7.1 抽样方法124

7.1.1 简单随机抽样125

7.1.2 系统抽样法126

7.1.3 分层抽样法127

7.1.4 分群抽样法131

7.2 抽样分布132

7.2.1 平均值的抽样分布：正态分布总体132

7.2.2 平均值的抽样分布：非正态分布总体132

7.2.3 抽样分布：有限总体且抽样无替代133

7.3 抽样分布：应用134

7.4 本章小结140

第8章 估计142

8.1 基本概念142

8.2 学生t-分布143

8.2.1 学生t-分布的概念144

8.2.2 Excel中有关t-分布公式的应用145

8.3 总体平均值置信区间的估计150

8.3.1 总体平均值置信区间的估计（1）：总体为正态分布，总体标准差δ未知150

8.3.2 总体平均值置信区间的估计（2）：总体为正态分布，总体标准差δ已知154

8.3.3 总体平均值置信区间的估计（3）：总体分布未知157

8.4 总体比例值p的置信区间估计159

8.5 两总体均值差的置信区间162

8.5.1 两总体均值差的置信区间估计（1）：成对样本162

8.5.2 两总体均值差的置信区间估计（2）：独立样本164

8.6 两总体比例差的置信区间估计167

8.7 样本大小的选取169

8.7.1 样本大小的选取（1）：总体均值170

8.7.2 样本大小的选取（2）：总体均值差171

8.7.3 样本大小的选取（3）：总体比例值p172

8.7.4 样本大小的选取（4）：总体比例值p差173

8.8 本章小结175

第9章 假设检验（1）：单样本178

9.1 基本概念178

9.2 假设检验（1）：总体均值检验——总体标准差已知（Z检验）181

9.2.1 平均值双边检验：δ已知182

9.2.2 平均值单边检验：δ已知183

9.3 P值186

9.3.1 P值的概念186

9.3.2 P值的计算187

9.4 假设检验（2）：均值检验——总体标准差未知（t-检验）191

9.4.1 均值检验：右侧单边，总体δ未知192

9.4.2 均值检验：左侧单边，总体δ未知194

9.4.3 均值检验：双边，总体δ未知195

9.5 假设检验：样本比率与总体比率197

9.6 本章小结198

第10章 假设检验（2）：二总体比较200

10.1 成对双样本平均值的比较201

10.2 独立双样本平均值的比较（1）：二总体方差相等204

10.3 独立双样本平均值的比较（2）：二总体方差未知且不等207

10.4 独立双样本平均值的比较（3）：Z检验210

10.5 二总体比率的比较213

10.6 二样本方差的比较215

10.7 本章小结218

第11章 方差分析219

11.1 基本概念219

11.1.1 完全随机化设计220

11.1.2 区集随机化设计221

11.2 单因子方差分析221

11.3 随机区集实验226

11.4 双因子方差分析230

11.5 本章小结235

第12章 卡方检验236

12.1 卡方分布及检验的基本概念236

12.1.1 卡方分布的概念236

12.1.2 卡方检验的一般步骤237

12.1.3 适合卡方检验的条件238

12.2 适合度检验239

12.2.1 适合度检验的一般步骤239

12.2.2 适合度检验：二项分布243

12.2.3 适合度检验：泊松分布246

12.2.4 适合度检验：正态分布248

12.3 同质性检验251

12.4 独立性检验254

12.5 总体方差的区间估计与假设检验257

12.5.1 总体方差的区间估计257

12.5.2 总体方差的假设检验259

12.6 本章小结261

第3篇 回归与预测263

第13章 回归及相关分析263

13.1 简单线性回归与最小二乘法准则263

13.2 回归方程置信区间估计269

13.2.1 估计标准误差269

13.2.2 估计值y的置信区间估计271

13.3 相关分析275

13.3.1 相关系数275

13.3.2 决定系数275

13.3.3 相关系数与决定系数的比较278

13.4 有关回归方程的假设检验及置信区间278

13.4.1 相关系数的检验278

13.4.2 斜率的检验279

13.4.3 斜率的置信区间估计279

13.5 方差分析：检验线性关系是否存在279

13.6 增灵：一个有关回归分析的例子280

13.7 本章小结285

第14章 多元回归及相关分析287

14.1 多元回归方程287

14.2 多元回归的置信区间289

14.2.1 对y平均值置信区间的估计289

14.2.2 对单个y置信区间的估计289

14.3 多元回归的相关分析291

14.4 多元回归方程的显著性检验292

14.4.1 回归方程显著性检验292

14.4.2 偏回归系数显著性检验293

14.4.3 偏回归系数的置信区间估计293

14.5 本章小结296

第15章 预测与时间序列数据297

15.1 预测及其种类297

15.1.1 预测的种类297

15.1.2 预测的方法298

15.1.3 预测的步骤299

15.2 预测的准确性299

15.2.1 平均绝对误差299

15.2.2 平均绝对百分比误差299

15.2.3 均方误差300

15.2.4 均方根误差300

15.3 时间序列数据303

15.4 基于时间序列数据的预测305

15.4.1 移动平均305

15.4.2 指数平滑法308

15.4.3 趋势311

15.4.4 季节指数313

15.5 本章小结322

第4篇 建模、优化与风险分析324

第16章 Excel模型324

16.1 构建Excel模型的基本步骤324

16.1.1 模型的设计325

16.1.2 建模326

16.1.3 模型检测327

16.1.4 什么是好模型331

16.2 基准情形分析331

16.3 假设分析：模拟运算表332

16.3.1 单元格命名333

16.3.2 模拟运算表——单变量335

16.3.3 模拟运算表——双变量336

16.3.4 假设分析：方案管理器338

16.4 平衡点分析：单变量求解341

16.5 本章小结345

第17章 最优方案：线性规划346

17.1 最优方案：概念及一般步骤346

17.1.1 优化模型的要素346

17.1.2 最优化步骤347

17.2 线性规划348

17.2.1 优化问题的种类348

17.2.2 线性关系的特点348

17.2.3 单纯形法349

17.2.4 线性规划的不同问题种类349

17.3 分配模型350

17.4 覆盖模型359

17.4.1 采购问题359

17.4.2 排班问题362

17.5 配料模型364

17.6 网络模型366

17.6.1 简单运输计划367

17.6.2 转运问题370

17.6.3 转运问题：有损耗374

17.7 二进制模型376

17.7.1 工作分配问题（Assigment）377

17.7.2 项目取舍问题379

17.7.3 设施地点选择问题381

17.8 本章小结383

第18章 寻找最优方案：非线性模型及演化模型385

18.1 非线性模型385

18.2 演化模型388

18.2.1 产量计划389

18.2.2 成员分组393

18.2.3 最短旅行路线396

18.3 本章小结398

第19章 风险分析及模拟400

19.1 决策风险400

19.2 风险分析的步骤400

19.3 模拟：概念401

19.4 Excel随机数函数及随机数的产生402

19.4.1 RAND（）及RANDBETWEEN（a，b）基本用法402

19.4.2 随机数发生器405

19.5 模拟：销售量预测407

19.6 模拟：订货量408

19.7 本章小结412