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第1章　简介和数据收集1

1.1　为什么学习统计学1

1.2　适用于管理的统计学1

统计应用：Good Tunes公司2

1.3　统计基本术语3

1.4　数据收集4

1.5　变量类型6

1.6　Microsoft Excel工作表9

本章小结11

关键术语11

第2章　表格和图表中的数据表示12

统计应用：Choice Is Yours公司（一）12

2.1　分类数据的图表13

2.2　数值数据的整理19

2.3　数值数据的图表23

2.4　交叉表32

2.5　散点图与时间序列图36

2.6　图表误用和道德问题40

本章小结43

关键术语44

第3章　数值型描述度量45

统计应用：Choice Is Yours公司（二）45

3.1　集中趋势度量45

3.2　离散程度与形状50

3.3　总体的数值型描述度量60

3.4　探索性数据分析63

3.5　协方差和相关系数67

3.6　数值型描述度量的缺陷和道德问题71

本章小结72

重要公式72

关键术语74

第4章　概率论基础75

统计应用：Consumer电子公司75

4.1　概率的基本概念76

4.2　条件概率82

4.3　贝叶斯定理88

4.4　道德问题和概率93

4.5　概率计算规则93

本章小结93

重要公式93

关键术语94

第5章　离散型随机变量的概率分布95

统计应用：Saxon Home Improvement公司95

5.1　离散型随机变量的概率分布95

5.2　协方差及其在金融中的应用99

5.3　二项分布103

5.4 泊松分布109

5.5 超几何分布113

5.6 运用泊松分布近似二项分布115

本章小结116

重要公式116

关键术语117

第6章 正态分布和其他连续型分布118

统计应用：OurCampus！网站118

6.1 连续型概率分布118

6.2 正态分布119

6.3 评价正态性130

6.4 均匀分布133

6.5 指数分布135

6.6 运用正态分布近似二项分布137

本章小结137

重要公式137

关键术语138

第7章 抽样与抽样分布139

统计应用：牛津谷物公司（一）139

7.1 抽样方法139

7.2 评价调查价值144

7.3 抽样分布147

7.4 均值的抽样分布147

7.5 比例的抽样分布155

7.6 有限总体中的抽样158

本章小结158

重要公式158

关键术语159

第8章 置信区间估计160

统计应用：Saxon Home Improvement公司160

8.1 均值的置信区间估计（σ已知）161

8.2 均值的置信区间估计（σ未知）164

8.3　比例的置信区间估计170

8.4　确定样本容量173

8.5 置信区间估计在审计中的应用178

8.6　置信区间估计和道德问题184

8.7　有限总体的估计和样本容量确定184

本章小结184

重要公式184

关键术语185

第9章　假设检验基础：单样本检验186

统计应用：牛津谷物公司（二）186

9.1　假设检验的方法186

9.2　均值的假设检验，Z检验（σ已知）190

9.3　单尾检验196

9.4　均值的t假设检验（σ未知）200

9.5 比例假设检验的Z检验206

9.6　假设检验潜在的缺陷和道德问题209

9.7 检验功效211

本章小结211

重要公式211

关键术语212

第10章　双样本检验213

统计应用：BLK食品公司213

10.1 两个独立总体均值的比较213

10.2　两个相关总体均值的比较221

10.3　比较两个总体的比例229

10.4　两个方差的F检验235

本章小结240

重要公式241

关键术语242

第11章　方差分析243

统计应用：Perfect Parachutes公司243

11.1 完全随机假设：单因素方差分析243

11.2 因子设计：双因素方差分析255

11.3　随机区组设计266

本章小结266

重要公式266

关键术语267

第12章　卡方检验和非参数检验269

统计应用：T.C.Resort Properties公司269

12.1 两个比例（独立样本）差值的卡方检验269

12.2 两个以上比例差值的卡方检验275

12.3　独立性的卡方检验281

12.4　两个比例差值的McNEMAR检验（相关样本）286

12.5　Wilcoxon秩和检验：两个独立总体的非参数分析289

12.6 Kruskal-Wallis秩检验：单因素方差分析的非参数方法295

12.7　对方差或标准差的x2检验299

本章小结299

重要公式299

关键术语300

第13章　简单线性回归301

统计应用：Sunflowers Apparel公司301

13.1 回归模型的类型301

13.2　确定简单线性回归方程303

13.3　偏差的度量311

13.4　假设315

13.5　残差分析316

13.6　度量自相关：杜宾·瓦森统计量320

13.7　关于斜率和相关系数的推断324

13.8　均值估计和单值预测330

13.9　回归的缺陷和道德问题333

本章小结337

重要公式338

关键术语339

第14章　多元回归介绍341

统计应用：OmniFoods公司341

14.1 创建多元回归模型341

14.2 多元判定系数r2，校正r2和联合F检验346

14.3 多元回归模型的残差分析349

14.4　总体回归系数的推论351

14.5　多元回归模型的检验部分354

14.6　在回归模型中运用虚拟变量和交互作用项358

本章小结367

重要公式369

关键术语370

第15章　构建多元回归模型371

统计应用：WTT-TV公司371

15.1　二次回归模型371

15.2　在回归模型中运用变换378

15.3　共线性381

15.4　模型构建382

15.5　多元回归的缺陷和道德问题389

本章小结390

重要公式391

关键术语391

第16章　时间序列预测和指数392

统计应用：The Principled公司392

16.1　商业预测的重要性392

16.2　经典乘法时间序列模型的组成因素393

16.3　年时间序列平滑394

16.4　最小二乘趋势拟合和预测400

16.5　自回归模型用于拟合和预测趋势410

16.6　选择适合的预测模型417

16.7　时间序列预测季节数据421

16.8　指数427

16.9　时间序列预测的缺陷433

本章小结434

重要公式434

关键术语437

第17章　决策制定438

统计应用：可信基金438

17.1　结算表和决策树438

17.2　决策制定标准442

17.3　样本信息的决策制定450

17.4　效用455

本章小结456

重要公式456

关键术语456

第18章　统计在质量管理中的应用458

统计应用：Beachcomber酒店458

18.1　全面质量管理459

18.2　六西格玛管理460

18.3　控制图理论461

18.4　比例的控制图：p-图463

18.5　红珠实验：理解过程变异性469

18.6　极差和均值控制图470

18.7　过程能力477

本章小结482

重要公式482

关键术语483