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第一章整理数据的几种简单方法1

§1.1 数据分组方法1

§1.2 图表示法8

§1.3 数据中心趋向的度量12

§1.4 数据离散性的度量17

§1.5 利用数据分组表计算特征数18

第二章指数22

§2.1 引言22

§2.2 物价指数25

§2.3 物量指数31

§2.4 链型指数32

§2.5 常见指数实例34

第三章时间序列37

§3.1 时间序列模型37

§3.2 趋势分析及预测41

§3.3 季节变化分析55

第四章概率70

§4.1 随机事件70

§4.2 概率73

§4.3 独立事件的联合概率77

§4.4 条件概率80

§4.5 全概率公式和巴叶斯公式82

第五章随机变量85

§5.1 基本概念85

§5.2 随机变量的期望值91

§5.3 随机变量函数的概率分布及其期望值94

§5.4 随机变量的方差98

§5.5 正态分布101

§5.6 多元随机变量106

§5.7 条件分布、独立性110

§5.8 多元随机变量函数的分布114

§5.9 多元随机变量函数的期望值120

§5.10 二项分布124

§5.11 泊松分布128

§5.12 附录131

第六章概率分布特征数的统计推断141

§6.1 引言141

§6.2 几个重要统计量的概率分布145

§6.3 点估计的性质、极大似然估计法150

§6.4 正态总体期望值的推断（Ⅰ）157

§6.5 正态总体方差的推断165

§6.6 正态总体期望值的推断（Ⅱ）169

§6.7 两个正态总体期望值的比较172

§6.8 关于比率的统计推断178

§6.9 附录184

第七章统计质量管理189

§7.1 引言189

§7.2 抽样检验方法189

§7.3 计数标准型抽样方案190

§7.4 几种非标准型计数抽样检验方案194

§7.5 计量型抽样检验方案198

§7.6 生产过程控制图原理202

§7.7 ？-R控制图206

§7.8 p控制图和pn控制图213

§7.9 附录217

第八章回归分析和相关分析219

§8.1 一元线性回归模型219

§8.2 最小二乘法224

§8.3 相关分析227

§8.4 预测与控制234

§8.5 多元线性回归238

§8.6 偏相关系数243

§8.7 非线性回归249

§8.8 残差分析及Durbin-Watson检验253

§8.9 附录259

第九章抽样调查方法266

§9.1 引言266

§9.2 随机数表268

§9.3 简单随机抽样270

§9.4 分群抽样法275

§9.5 分层抽样法282

§9.6 社会敏感问题随机选答调查方法287

§9.7 附录293

第十章统计决策303

§10.1 引言303

§10.2 最大风险最小化准则307

§10.3 巴叶斯决策准则312

§10.4 增量分析法316

§10.5 决策树分析法320

§10.6 信息价值322

附表1—10328

部分习题的解答或提示363

参考文献373