統(tǒng)計(jì)學(xué)導(dǎo)論

前言
第1章　數(shù)據(jù)收集
　1.1　統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)介
　　1.1.1　統(tǒng)計(jì)學(xué)的定義及統(tǒng)計(jì)過(guò)程
　　1.1.2　數(shù)據(jù)類(lèi)型
　1.2　觀察研究、簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
　　1.2.1　觀察研究
　　1.2.2　簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣
　1.3　其他類(lèi)型隨機(jī)抽樣、誤差的來(lái)源
　　1.3.1　其他類(lèi)型隨機(jī)抽樣
　　1.3.2　觀察誤差的來(lái)源
　1.4　實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)；雙盲實(shí)驗(yàn)
　　1.4.1　設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)的定義
　　1.4.2　實(shí)施良好設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)的主要步驟
　　1.4.3　隨機(jī)性設(shè)計(jì)與雙盲設(shè)計(jì)
　　1.4.4　對(duì)人做實(shí)驗(yàn)時(shí)容易產(chǎn)生的問(wèn)題
　習(xí)題1
第2章　用圖、表顯示信息
　2.1　分類(lèi)統(tǒng)計(jì)表、條形圖與餅形圖
　　2.1.1　分類(lèi)統(tǒng)計(jì)表
　　2.1.2　條形圖與餅圖
　　2.1.3　并列條形圖
　2.2　分組統(tǒng)計(jì)表、直方圖及莖葉圖
　　2.2.1　分組統(tǒng)計(jì)表
　　2.2.2　直方圖
　　2.2.3　觀測(cè)樣本數(shù)據(jù)組數(shù)的確定
　　2.2.4　莖葉圖
　2.3　分布的形狀與分布的比較
　習(xí)題2
第3章　數(shù)據(jù)的數(shù)字特征
　3.1　分布中心趨向的度量
　　3.1.1　均值
　　3.1.2　p位數(shù)
　　3.1.3　眾數(shù)
　　3.1.4　分布的形狀與均值和中位數(shù)
　3.2　分布的離散程度的度量
　　3.2.1　極差
　　3.2.2　方差與標(biāo)準(zhǔn)差
　　3.2.3　經(jīng)驗(yàn)法則與切比雪夫定理
　3.3　數(shù)據(jù)位置的度量與盒形圖
　　3.3.1　數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化
　　3.3.2　百分位數(shù)
　　3.3.3　四分位數(shù)與離群值
　　3.3.4　五數(shù)概括與盒形圖
　習(xí)題3
第4章　概率及其運(yùn)算法則
　4.1　簡(jiǎn)單事件的概率
　　4.1.1　概率
　　4.1.2　概率的性質(zhì)
　　4.1.3　確定事件概率的方法
　4.2　加法法則、余事件
　　4.2.1　事件的運(yùn)算：并與交
　　4.2.2　余事件
　4.3　乘法法則與條件概率
　習(xí)題4
第5章　離散型概率分布
　5.1　隨機(jī)變量與離散型概率分布
　　5.1.1　隨機(jī)變量
　　5.1.2　離散型隨機(jī)變量的概率分布
　　5.1.3　概率直方圖
　　5.1.4　離散型隨機(jī)變量的均值
　　5.1.5　離散型隨機(jī)變量的方差與標(biāo)準(zhǔn)差
　5.2　二項(xiàng)分布
　　5.2.1　二項(xiàng)隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的判據(jù)
　　5.2.2　計(jì)算二項(xiàng)概率分布
　　5.2.3　二項(xiàng)隨機(jī)變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差
　　5.2.4　二項(xiàng)分布概率直方圖
　　5.2.5　運(yùn)用二項(xiàng)分布公式進(jìn)行推斷
　　5.2.6　二項(xiàng)分布在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用
　5.3　泊松分布
　　5.3.1　泊松分布的概率密度
　　5.3.2　泊松隨機(jī)變量的均值與標(biāo)準(zhǔn)差
　　5.3.3　用泊松分布逼近二項(xiàng)分布
　習(xí)題5
第6章　連續(xù)型概率分布
　6.1　連續(xù)型概率分布及其實(shí)例
　　6.1.1　連續(xù)型分布函數(shù)
　　6.1.2　均勻分布
　　6.1.3　正態(tài)分布
　6.2　正態(tài)分布
　　6.2.1　正態(tài)隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)化
　　6.2.2　求正態(tài)曲線下方圖形面積
　　6.2.3　求正態(tài)隨機(jī)變量的值
　6.3　抽樣分布；中心極限定理
　　6.3.1　樣本均值的抽樣分布
　　6.3.2　大數(shù)定律在保險(xiǎn)精算中的應(yīng)用
　　6.3.3　中心極限定理
　6.4　正態(tài)逼近與正態(tài)判定
　　6.4.1　正態(tài)分布逼近二項(xiàng)分布
　　6.4.2　正態(tài)判定
　習(xí)題6
第7章　參數(shù)估計(jì)
　7.1　參數(shù)估計(jì)的基本原理
　　7.1.1　點(diǎn)估計(jì)
　　7.1.2　區(qū)間估計(jì)
　7.2　σ已知條件下總體均值μ的區(qū)間估計(jì)
　7.3　σ未知時(shí)總體均值μ的區(qū)間估計(jì)
　　7.3.1　 T分布
　　7.3.2　 T置信區(qū)間
　7.4　總體比率的估計(jì)區(qū)間
　　7.4.1　總體比率p的點(diǎn)估計(jì)
　　7.4.2　總體比率p的置信區(qū)間
　7.5　總體標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間估計(jì)
　　7.5.1　X2分布
　　7.5.2　總體方差與標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間
　習(xí)題7
第8章　假設(shè)檢驗(yàn)
　8.1　假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理
　　8.1.1　假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理
　　8.1.2　顯著性水平
　　8.1.3　統(tǒng)計(jì)推斷的I型錯(cuò)誤與II型錯(cuò)誤
　8.2　標(biāo)準(zhǔn)差已知條件下總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
　　8.2.1　已知σ關(guān)于μ的假設(shè)檢驗(yàn)的經(jīng)典方法
　　8.2.2　已知σ關(guān)于μ的假設(shè)檢驗(yàn)的P值方法
　8.3　標(biāo)準(zhǔn)差未知條件下總體均值的假設(shè)檢驗(yàn)
　　8.3.1　未知σ關(guān)于μ的假設(shè)檢驗(yàn)的經(jīng)典方法
　　8.3.2　未知σ關(guān)于μ的假設(shè)檢驗(yàn)的P值方法
　8.4　關(guān)于總體比率的假設(shè)檢驗(yàn)
　　8.4.1　經(jīng)典方法
　　8.4.2　 P值方法
　8.5　關(guān)于標(biāo)準(zhǔn)差的假設(shè)檢驗(yàn)
　　8.5.1　經(jīng)典方法
　　8.5.2　 P值方法
　習(xí)題8
第9章　相關(guān)性與線性回歸
　9.1　相關(guān)性
　9.2　線性回歸
　習(xí)題9
附錄A　統(tǒng)計(jì)用表
附錄B　統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用指導(dǎo)
　B.1　了解Minitab
　B.2　在抽樣框架中抽取隨機(jī)樣本編號(hào)
　B.3　堆疊列
　B.4　生成餅圖和條形圖
　B.5　并列條形圖
　B.6　直方圖
　B.7　莖葉圖
　B.8　計(jì)算統(tǒng)計(jì)量
　B.9　數(shù)據(jù)排序
　B.10　盒形圖
　B.11　數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化
　B.12　生成概率分布表
　B.13　二項(xiàng)分布、泊松分布概率分布圖
　B.14　均勻分布、正態(tài)分布概率分布圖
　B.15　相同分布不同參數(shù)概率分布圖
　B.16　正態(tài)概率圖
　B.17　參數(shù)估計(jì)
　B.18　假設(shè)檢驗(yàn)
　B.19　散點(diǎn)圖和回歸直線
　B.20　回歸方程
參考文獻(xiàn)