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第1章 统计、数据和统计思想1

本章我们将要学习1

实践中的统计：一个20/20的调查：事实还是假象？2

1.1 统计3

1.2 在商业中的统计应用类型4

1.3 统计的基本要素5

1.4 过程（选学）9

1.5 数据类型11

1.6 收集数据12

1.7 统计在决策管理中的作用15

关键术语18

本章笔记19

练习题19

第2章 描述数据集的方法　21

本章我们将要学习21

实践中的统计：影响医生拒绝道德咨询的因素23

2.1 定性数据的描述24

2.2 描述定量数据的图形方法29

2.3 求和符号34

2.4 集中趋势的数值测度35

2.5 变异性的数值测度40

2.6 标准差的解释43

2.7 相对位置的数值测度47

2.8 异常值的检测方法（选学）49

2.9 二元关系的图形描述（选学）55

2.10 时间序列图（选学）58

2.11 利用描述方法扭曲事实60

关键术语63

本章笔记64

练习题65

真实案例69

肯塔基州的牛奶案例——第一部分（覆盖第1章和第2章的案例）69

第3章 概率71

本章我们将要学习71

实践中的统计：乐透彩票！！！73

3.1 事件、样本空间和概率74

3.2 事件的并集和交集83

3.3 互补事件85

3.4 加法法则和互斥事件86

3.5 条件概率88

3.6 乘法法则和独立事件91

3.7 随机抽样97

3.8 贝叶斯定理（选学）99

关键术语101

本章笔记102

练习题103

第4章 随机变量与概率分布107

本章我们将要学习107

实践中的统计：研制超级武器——优化命中率109

4.1 随机变量的两种类型110

4.2 离散随机变量的概率分布111

4.3 二项分布116

4.4 泊松分布（选学）124

4.5 连续随机变量的概率分布126

4.6 均匀分布（选学）127

4.7 正态分布129

4.8 评价正态性的描述性方法138

4.9 用正态分布近似二项分布（选学）141

4.10 抽样分布145

4.11 ？的抽样分布和中心极限定理149

关键术语155

本章笔记156

练习题158

真实案例160

家具失火案（覆盖第3章和第4章的案例）160

第5章 基于单个样本的推断：置信区间估计162

本章我们将要学习162

实践中的统计：扇贝、抽样和法律164

5.1 确定目标参数164

5.2 总体均值的大样本置信区间165

5.3 总体均值的小样本置信区间169

5.4 总体比例的大样本置信区间175

5.5 确定样本量179

5.6 简单随机抽样的有限总体修正（选学）182

5.7 抽样调查设计（选学）183

关键术语185

本章笔记185

练习题186

第6章 基于单个样本的推断：假设检验190

本章我们将要学习190

实践中的统计：一个舒洁纸巾使用者的日记192

6.1 假设检验的要素192

6.2 总体均值的大样本假设检验196

6.3 观测的显著性水平：p值200

6.4 总体均值的小样本假设检验203

6.5 总体比例的大样本假设检验206

6.6 计算犯第Ⅱ类错误的概率：更多关于β的信息（选学）209

6.7 总体方差的假设检验（选学）214

关键术语216

本章笔记216

练习题217

第7章 基于两样本的推断：置信区间和假设检验220

本章我们将要学习220

实践中的统计：自我管理工作团队对家庭生活的影响222

7.1 确定目标参数222

7.2 比较两个总体均值：独立抽样223

7.3 比较两个总体均值：配对差异试验232

7.4 比较两个总体比例：独立抽样237

7.5 确定样本量242

7.6 比较两个总体方差：独立抽样（选学）243

关键术语248

本章笔记248

练习题249

真实案例251

肯塔基州的牛奶案例——第二部分（覆盖第5章至第7章的案例）251

第8章 试验设计和方差分析253

本章我们将要学习253

实践中的统计：裁员中的道德问题256

8.1 试验设计要素257

8.2 完全随机设计：单因子261

8.3 均值的多重比较270

8.4 随机区组设计274

8.5 析因试验281

关键术语288

本章笔记289

练习题290

第9章 分类数据分析294

本章我们将要学习294

实践中的统计：有关优惠券使用者的研究——邮寄与网络295

9.1 分类数据和多项试验296

9.2 对分类概率的检验：单向表297

9.3 对分类概率的检验：双向（列联）表302

9.4 卡方检验中需要注意的地方309

关键术语310

本章笔记310

练习题311

真实案例314

职场上的歧视（覆盖第8章和第9章的案例）314

第10章 简单线性回归316

本章我们将要学习316

实践中的统计：一名MBA工作与生活的平衡318

10.1 概率模型319

10.2 拟合模型：最小二乘法321

10.3 模型的假设327

10.4 σ2的估计328

10.5 评价模型的有效性：对斜率β1的推断329

10.6 相关系数333

10.7 判定系数335

10.8 利用模型进行估计和预测338

10.9 一个完整的例子343

关键术语345

本章笔记346

练习题347

第11章 多元回归与建模353

本章我们将要学习353

实践中的统计：高速公路建设中的操纵投标355

11.1 多元回归模型355

11.2 一阶模型：估计和解释β参数356

11.3 关于β参数的推论以及模型整体的功效361

11.4 运用模型进行估计和预测365

11.5 建模：交互模型369

11.6 建模：二阶以及其他高阶模型372

11.7 建模：定性（虚拟）变量模型376

11.8 建模：包含定性变量和定量变量的模型（选学）378

11.9 建模：比较嵌套模型（选学）383

11.10 建模：逐步回归（选学）386

11.11 残差分析：检验回归假设391

11.12 一些陷阱：可估性、多重共线性和外推法403

关键术语407

本章笔记407

练习题409

真实案例414

分户出租公寓销售的案例（覆盖第10章和第11章的案例）414

第12章 质量改进方法416

本章我们将要学习416

实践中的统计：检测喷气机燃料添加剂的安全性418

12.1 质量、过程与系统419

12.2 统计控制423

12.3 控制图的原理429

12.4 监测过程均值的控制图：？图433

12.5 监测过程方差的控制图：R图442

12.6 监测过程不合格率的控制图：p图447

12.7 变异来源诊断（选学）450

12.8 能力分析（选学）453

关键术语456

本章笔记457

练习题458

真实案例461

垫片生产案例（覆盖第12章的案例）461