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第一章 引言1

1.1什么是科学方法？1

1.2统计是什么？3

1.3学习统计需要的基础知识和技能6

1.4习题8

第二章 变量和数据10

2.1数据和变量概述10

2.2概率和随机变量12

2.3数据的收集15

2.4个体、总体、样本和抽样16

2.5附录18

2.6习题23

第三章 描述统计学方法25

3.1制表方法25

3.2图描述方法27

3.3用少量汇总数字的描述方法39

3.4软件的使用46

3.5习题48

第四章 变量的分布50

4.1和定量变量有关的事件50

4.2变量的分布51

4.3离散型变量的分布52

4.3.1二项分布53

4.3.2多项分布57

4.3.3超几何分布58

4. 3.4 Poisson分布61

4.4连续型变量的分布62

4.4.1正态分布64

4.4.2总体分位数和尾概率66

4.4.3x2分布68

4.4.4 t分布69

4.4.5 F分布71

4.4.6均匀分布72

4.5用小概率事件进行判断73

4.6抽样分布和中心极限定理74

4.6.1样本函数的分布74

4.6.2样本均值的性质和中心极限定理76

4.7变换非正态数据，使其更加接近于正态假定79

4.8统计量的一些常用函数82

4.9软件的使用84

4.10习题87

第五章 简单统计推断：对总体参数的估计88

5. 1点估计88

5.2区间估计90

5.2.1正态分布总体均值μ的区间估计92

5.2.2两个独立正态分布总体均值差μ1-μ2的区间估计95

5.2.3配对正态分布总体均值差μD μ1-μ2的区间估计97

5.2.4总体比例（Bernoulli试验成功概率）p的区间估计98

5.2.5总体比例（Bernoulli试验成功概率）之差p1-p2的区间估计101

5.3软件的使用102

5.4习题103

第六章 简单统计推断：总体参数的假设检验105

6.1假设检验的过程和逻辑105

6.2正态总体均值的检验110

6.2.1对一个正态总体均值μ的t检验110

6.2.2.对两个正态总体均值之差μ1- μ2的t检验113

6.2.3配对正态分布总体均值差μD=μ1- μ2的t检验115

6.3总体比例（Bernoulli试验成功概率）的检验115

6.3.1.一个总体比例p的检验115

6.3.2两个总体比例之差p1 -p2的检验117

6.4关于中位数的非参数检验118

6.4.1非参数检验简介118

6.4.2单样本的关于总体中位数（或总体α分位数）的符号检验119

6.4.3单样本的关于对称总体中位数（总体均值）的Wilcoxon符号秩检验121

6.4.4两独立样本的比较总体中位数的W ilcoxon秩和检验122

6.5软件的使用123

6.6习题128

第七章 变量之间的关系130

7.1定性变量之间的相关130

7.1. 1列联表130

7.1.2两个定性变量相关性的x2检验132

7.2定量变量之间的相关134

7.2.1定量变量之间关系的描述134

7.2.2定量变量之间相关的概念136

7.2.3 Pearson线性相关系数及相关的检验137

7.2.4 KendallT相关系数140

7.2.5 Spearm an秩相关系数140

7.3软件的使用141

7.4习题142

第八章 经典回归和分类144

8.1回归和分类概述144

8.1.1“黑匣子”说法144

8.1.2试图破解“黑匣子”的实践145

8.1.3回归和分类的区别146

8.2线性回归模型147

8.2.1因变量和自变量均为数量型变量的线性回归模型147

8.2.2因变量是数量变量，而自变量包含分类变量的线性回归模型158

8.3 Logistic回归163

8.4判别分析167

8.5软件的使用169

8.6习题172

第九章 现代回归和分类：数据挖掘所用的方法174

9.1决策树：分类树和回归树174

9.1.1分类树175

9.1.2回归树180

9.2组合方法：adaboost、bagging和随机森林184

9.2.1为什么组合？184

9.2.2 Adaboost186

9.2.3 Bagging188

9.2.4随机森林189

9.3最近邻方法193