贾俊平《统计学》
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目 录
第一章 导论 （２）
第一节 统计及其应用领域 （２）
第二节 统计数据类型 （４）
第三节 统计学的常用基本概念 （４）
第二章 数据的搜集 （６）
第一节 数据的来源 （６）
第二节 调查数据 （７）
第三节 数据的误差 （１０）
第三章 数据的图表展示 （１２）
第一节 数据的预处理 （１２）
第二节 品质数据的整理与展示 （１３）
第三节 数值型数据的整理与展示 （１８）
第四节 合理使用图表 （２４）
第四章 数据的概括性度量 （２６）
第一节 集中趋势的度量 （２６）
第二节 离散程度的度量 （３１）
第三节 偏态与峰态的度量 （３４）
第五章 概率与概率分布 （３６）
第一节 随机事件及概率 （３６）
第二节 概率的性质与运算法则 （３９）
第三节 离散型随机变量及其分布 （４４）
第四节 连续型随机变量的概率分布 （４９）
第六章 统计量及其抽样分布 （５４）
第一节 统计量 （５４）
第二节 由正态分布导出的几个重要分布 （５５）
第三节 样本均值的分布 （５８）
第四节 样本方差和样本比例的分布 （６１）
第七章 参数估计 （６２）
第一节 参数估计的基本原理 （６２）
第二节 一个总体参数的区间估计 （６６）
第三节 两个总体参数的区间估计 （７０）
第四节 样本量的确定 （７３）
第八章 假设检验 （７５）
第一节 假设检验的基本问题 （７５）
第二节 一个总体参数的检验 （８０）
第三节 两个总体参数的检验 （８５）
第九章 列联分析 （９１）
第一节 分类数据与列联表 （９１）
第二节 χ
２
检验 （９３）
第三节 列联表中的相关测量 （９５）
第十章 方差分析 （９９）
第一节 方差分析引论 （９９）
第二节 单因素方差分析 （１０２）
第三节 双因素方差分析 （１１０）
第十一章 一元线性回归 （１１６）
第一节 变量间关系的度量 （１１６）
第二节 一元线性回归 （１２１）
第三节 利用回归方程进行预测 （１２８）
第四节 残差分析 （１２９）
第十二章 多元线性回归 （１３２）
第一节 多元线性回归模型 （１３２）
第二节 回归方程的拟合优度 （１３３）
第三节 显著性检验 （１３４）
第四节 多重共线性 （１３６）
第五节 变量选择与逐步回归 （１３８）
第十三章 时间序列分析和预测 （１４０）
第一节 时间序列及其分解 （１４０）
第二节 时间序列的描述性分析 （１４２）
第三节 时间序列预测的程序 （１４５）
第四节 平稳序列的预测 （１４９）
第五节 趋势型序列的预测 （１５４）
第六节 复合型序列的分解预测 （１６２）
第十四章 指数 （１６８）
第一节 基本问题 （１６８）
第二节 总指数编制方法 （１６９）
第三节 指数体系 （１７４）
第四节 几种典型的指数 （１７６）
第五节 综合评价指数 （１７９）
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