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第1章 统计和统计数据收集1

1.1 统计学概述1

1.1.1 统计的广泛应用1

1.1.2 统计与统计学2

1.1.3 统计研究对象的特点2

1.1.4 统计学的分类3

1.2 统计基本术语4

1.3 数据的收集5

1.3.1 普遍调查5

1.3.2 重点调查6

1.3.3 典型调查6

1.3.4 抽样调查6

1.3.5 网上调查7

1.4 问卷设计10

1.4.1 合理性10

1.4.2 一般性10

1.4.3 逻辑性11

1.4.4 明确性11

1.4.5 非诱导性11

1.4.6 便于整理、分析12

1.5 变量12

1.5.1 变量类型12

1.5.2 度量水平和度量等级13

习题一15

第2章 统计表和统计图17

2.1 分类数据的图表17

2.1.1 汇总表17

2.1.2 条形图18

2.1.3 饼图19

2.1.4 帕累托图19

2.2 数值数据的整理22

2.3 数值数据的图表23

2.3.1 频数分布表23

2.3.2 其他数值数据统计图26

2.4 交叉表35

2.4.1 列联表35

2.4.2 并行条形图36

2.5 图表汇总和制作原则36

2.6 其他软件实现37

2.6.1 SPSS实现37

2.6.2 JMP实现38

习题二39

第3章 统计数据的描述度量41

3.1 度量中心趋势的指标41

3.1.1 算术平均数41

3.1.2 中位数42

3.1.3 众数43

3.1.4 算术平均数、中位数和众数间的关系44

3.1.5 四分位数45

3.1.6 五数汇总和箱线图47

3.1.7 几何平均数49

3.2 度量离散程度的指标50

3.2.1 极差51

3.2.2 四分位数极差51

3.2.3 平均差51

3.2.4 方差和标准差51

3.2.5 变异系数53

3.2.6 Z值53

3.3 度量偏斜程度的指标54

3.3.1 用标准差为单位计量的偏度系数54

3.3.2 使用三阶中心矩计量的偏度系数54

3.4 度量两种数值变量关系的指标54

3.5 利用Excel数据分析功能求各种统计指标56

3.6 其他软件实现59

3.6.1 SPSS实现59

3.6.2 JMP实现60

习题三60

第4章 概率论基础62

4.1 引言62

【案例4.1】新型洗衣机产品投资生产决策案例62

4.2 随机试验与随机事件64

4.2.1 随机现象64

4.2.2 随机试验64

4.2.3 随机事件64

4.2.4 事件间的关系和运算65

4.3 概率67

4.3.1 频率与概率67

【案例4.2】活塞销遭退货的概率有多大68

4.3.2 条件概率70

【案例4.3】60岁的人至少能活到80岁的概率70

【案例4.4】患癌症的概率71

4.3.3 事件的独立性73

4.4 随机变量及其分布函数74

4.4.1 随机变量74

4.4.2 随机变量的分布函数74

4.5 离散型随机变量76

4.5.1 离散型随机变量的概率分布76

4.5.2 几种重要的离散型分布76

【案例4.5】应配置多大功率的变压器76

4.6 连续型随机变量80

【案例4.6】电子产品的寿命分析80

4.6.1 概率密度80

4.6.2 几种重要的连续型分布81

4.7 随机变量的数学期望和方差87

4.7.1 数学期望87

4.7.2 方差89

4.8 大数定律和中心极限定理及其计算机模拟验证90

4.8.1 大数定律90

4.8.2 中心极限定理91

4.8.3 中心极限定理的动态模拟验证91

4.9 新产品投资决策案例分析93

4.9.1 投产后各种销售状况下的项目净现值93

4.9.2 不考虑试生产时的最优决策分析94

4.9.3 考虑试生产并获取用户试用反馈信息的方案分析94

4.9.4 追加信息的价值96

4.10 其他软件实现96

4.10.1 SPSS实现96

4.10.2 JMP实现98

习题四100

第5章 抽样与抽样分布102

5.1 简单随机抽样和统计量102

5.1.1 随机样本102

5.1.2 统计量及抽样分布105

5.2 其他抽样方法110

5.2.1 分层随机抽样110

5.2.2 整群抽样110

5.2.3 系统抽样111

5.2.4 方便抽样111

5.2.5 判断抽样111

5.3 参数估计112

5.3.1 参数的点估计112

5.3.2 点估计的方法112

5.3.3 估计量的评价标准113

5.4 其他软件实现115

5.4.1 SPSS实现115

5.4.2 JMP实现116

习题五117

第6章 置信区间估计118

6.1 基本概念准备118

6.2 单个正态总体均值和方差的区间估计119

6.2.1 总体均值μ的区间估计119

6.2.2 总体方差σ2的区间估计122

6.3 总体比例的区间估计123

6.4 样本容量确定124

6.4.1 单个正态总体均值估计的样本容量确定124

6.4.2 总体比例估计的样本容量确定125

6.5 两个正态总体的均值差和方差比的区间估计126

6.5.1 两个正态总体均值差μ1-μ2的区间估计126

6.5.2 两正态总体方差比σ？/σ？的区间估计128

6.6 单侧置信限的估计129

6.7 区间估计小结130

6.8 其他软件实现132

6.8.1 SPSS实现132

6.8.2 JMP实现133

习题六134

第7章 单个总体的假设检验136

7.1 案例介绍136

【案例7.1】新工艺是否有效？136

【案例7.2】机床的加工是否满足要求？137

7.2 假设检验的基本原理137

7.2.1 假设检验的基本原理和步骤137

7.2.2 检验中可能犯的两类错误139

7.3 单个正态总体均值的检验139

7.4 单个正态总体方差的检验（x2检验）141

7.5 单个总体比例的检验143

【案例7.3】某电视连续剧是否获得成功？143

【案例7.4】考试及格线的确定143

7.6 单个总体的假设检验小结144

7.7 其他软件实现145

7.7.1 SPSS实现145

7.7.2 JMP实现146

习题七147

第8章 两个总体的假设检验148

8.1 引言148

【案例8.1】哪种安眠药的疗效好？148

8.2 两个独立正态总体均值的检验149

8.3 成对样本试验的均值检验152

8.4 两个正态总体方差的检验（F检验）154

8.5 两个总体比例的检验155

【案例8.2】女企业家对成功的理解是否不同？156

8.6 假设检验小结157

8.7 其他软件实现157

8.7.1 SPSS实现157

8.7.2 JMP实现158

习题八160

第9章 方差分析161

9.1 引言161

9.1.1 问题的提出161

【案例9.1】哪种促销方式效果最好？161

【案例9.2】如何确定最优生产工艺条件？162

9.1.2 方差分析的基本概念163

9.1.3 方差分析的基本假设条件163

9.1.4 方差分析的目的164

9.2 单因子方差分析164

9.2.1 单因子试验的数学模型164

9.2.2 方差分析的基本方法165

9.2.3 检验H0的统计量165

9.2.4 方差分析表166

9.2.5 进一步的分析167

9.3 双因子方差分析168

9.3.1 不考虑交互作用的双因子方差分析168

9.3.2 考虑交互作用时的双因子方差分析171

9.4 其他软件上机实现176

9.4.1 SPSS实现176

9.4.2 JMP实现178

习题九179

第10章 卡方检验和非参数检验182

10.1 总体分布的x2检验182

10.1.1 检验的基本原理182

10.1.2 检验的具体步骤183

10.2 比例差异的x2检验（独立样本）185

10.2.1 两个比例差异的x2检验185

10.2.2 两个以上比例差异的x2检验188

10.2.3 独立性的x2检验191

10.3 两个相关样本比例差异检验194

10.4 两个独立总体的非参数分析：Wilcoxon秩和检验196

10.5 单因素方差分析的非参数分析：Kruskal-Wallis秩检验200

10.6 小结202

10.7 其他软件实现203

10.7.1 SPSS实现203

10.7.2 JMP实现207

习题十209

第11章 一元回归214

11.1 引言214

【案例11.1】质量控制应用214

11.1.1 变量间的两类关系214

11.1.2 线性回归的数学模型216

11.1.3 线性回归模型的经典假设条件217

11.1.4 回归分析的内容和分析步骤218

11.2 一元线性回归218

11.2.1 一元线性回归的数学模型218

11.2.2 参数β0和β1的最小二乘估计218

11.2.3 最小二乘估计？，和？的性质220

11.2.4 回归方程的显著性检验220

11.2.5 预测和控制225

11.3 质量控制应用案例分析227

11.4 残差分析230

11.5 曲线回归232

11.5.1 曲线回归的分析步骤232

11.5.2 常用曲线的线性化方法233

11.6 一元回归分析上机实现238

11.6.1 SPSS实现238

11.6.2 JMP实现239

习题十一240

第12章 多元线性回归242

12.1 多元线性回归的数学模型242

12.2 参数β的最小二乘估计243

12.3 多元回归模型的显著性检验245

12.3.1 回归方程的显著性检验245

12.3.2 回归系数的显著性检验和置信区间估计246

12.4 预测与控制250

12.5 多元回归模型的偏F检验252

12.6 在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项256

12.6.1 虚拟变量256

12.6.2 交互作用258

12.7 二次回归模型259

12.8 多元回归分析上机实现263

12.8.1 SPSS实现263

12.8.2 JMP实现264

习题十二265

第13章 时间序列预测和指数269

13.1 时间序列模型的组成因素269

13.2 年度时间序列数据的平滑271

13.2.1 移动平均法271

13.2.2 指数平滑法273

13.3 基于最小二乘法的趋势拟合和预测275

13.3.1 线性趋势模型276

13.3.2 二次趋势模型278

13.3.3 指数趋势模型279

13.3.4 运用第一、第二和百分率差值选择模型281

13.4 自回归模型用于拟合和预测趋势283

13.5 时间序列预测季节数290

13.6 指数293

13.7 其他软件实现298

13.7.1 SPSS实现298

13.7.2 JMP实现299

13.7.3 STATA实现299

习题十三299

第14章 统计在质量管理中的应用302

14.1 全面质量管理302

14.2 六西格玛管理304

14.3 控制图理论305

14.4 比例的控制图：p-图307

14.5 极差和均值控制图311

14.5.1 R-图311

14.5.2 ？-图314

14.6 过程能力315

14.6.1 顾客满意和规格极限316

14.6.2 能力指数317

14.7 质量管理的上机实现319

14.7.1 SPSS实现319

14.7.2 JMP实现319

习题十四320

附录A 泊松分布表324

附录B 标准正态分布表326

附录C x2分布表328

附录D t分布表331

附录E F分布表333

附录F Wilcoxon秩和检验的上下临界值表343

附录G 杜宾-瓦森检验临界值表344