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第1章导论

11统计及其应用领域

12统计数据的类型

13统计中的几个基本概念

思考与练习

第2章数据的搜集

21数据的来源

22调查数据

23实验数据

24数据的误差

思考与练习

第3章数据的图表展示

31数据的预处理

32品质数据的整理与展示

33数值型数据的整理与展示

34合理使用图表

思考与练习

第4章数据的概括性度量

41集中趋势的度量

42离散程度的度量

43偏态与峰态的度量

思考与练习

第5章概率与概率分布

51随机事件及其概率

52概率的性质与运算法则

53离散型随机变量及其分布

54连续型随机变量的概率分布

思考与练习

第6章统计量及其抽样分布

61统计量

62关于分布的几个概念

63由正态分布导出的几个重要分布

64样本均值的分布与中心极限定理

65样本比例的抽样分布

66两个样本平均值之差的分布

67关于样本方差的分布

思考与练习

第7章参数估计

71参数估计的基本原理

72一个总体参数的区间估计

73两个总体参数的区间估计

74样本量的确定

思考与练习

第8章假设检验

81假设检验的基本问题

82一个总体参数的检验

83两个总体参数的检验

84检验问题的进一步说明

思考与练习

第9章分类数据分析

91分类数据与χ2统计量

92拟合优度检验

93列联分析：独立性检验

94列联表中的相关测量

95列联分析中应注意的问题

思考与练习

第10章方差分析

101方差分析引论

102单因素方差分析

103双因素方差分析

思考与练习

第11章一元线性回归

111变量间关系的度量

112一元线性回归

113利用回归方程进行预测

114残差分析

思考与练习

第12章多元线性回归

121多元线性回归模型

122回归方程的拟合优度

123显著性检验

124多重共线性

125利用回归方程进行预测

126变量选择与逐步回归

思考与练习

第13章时间序列分析和预测

131时间序列及其分解

132时间序列的描述性分析

133时间序列预测的程序

134平稳序列的预测

135趋势型序列的预测

136复合型序列的分解预测

思考与练习

第14章指数

141基本问题

142总指数编制方法

143指数体系

144几种典型的指数

145综合评价指数

思考与练习

附录一术语表

附录二用Excel生成概率分布表

参考文献

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但什么样的概率才算小呢？著名的英国统计学家费希尔把小概率的标准定为 0.05 ，虽然费希尔并没有对为什么选择 0.05 给出充分的解释，但人们还是沿用了这个标准，把 0.05 或比 0.05 更小的概率看成小概率。

P值的长处是它反映了观察到的实际数据与原假设之间不一致的概率值，与传统的拒绝域范围相比，P是一个具体的值，这样就提供了更多的信息。如果事先确定了显著性水平，如α＝0.05，则在双侧检验中，P＞0.025（α/2＝0.025）不能拒绝原假设；反之，P＜0.025则拒绝原假设。在单侧检验中，P＞0.05不能拒绝原假设，P＜0.05则拒绝原假设。当然，也可以直接使用P值进行决策，这时P值本身就代表了显著性水平。我们也可以使用P值，按照我们所需要的显著性水平进行判断和决策，具体做法就是用P值和需要的显著性水平进行比较。

在实际应用中，由于问题背景的不同，得到期望频数的方法不同，于是也有人把 X2 检验细化为拟合优度检验和独立性检验。不论拟合优度检验或独立性检验，其原理和方法都是一样的，所以这里不再做严格区分，在后面结合运用的具体问题中附必要的说明。

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