统计学

致 读 者译 者 序教学建议第1章　统计学　1.1　什么是统计学　1.2　可测量性和变异性　1.3　数据收集　1.4　概率和统计学比较　1.5　统计学和科学技术第2章　描述分析和单变量数据的展示　2.1　图形、排列图和茎叶图　2.2　频数分布和直方图　2.3　中心趋势度量　2.4　离散程度的度量　2.5　位置测度　2.6　对标准差的解释和理解　2.7　统计陷阱第3章　描述分析和双变量数据的展示　3.1　双变量数据　.3.2　线性相关　3.3　线性回归第4章　概率　4.1　事件的概率　4.2　事件的条件概率　4.3　概率运算法则　4.4　互斥事件　4.5　独立事件　4.6　互斥事件和独立事件有联系吗第5章　概率分布（离散变量）　5.1　随机变量　5.2　离散随机变量的概率分布　5.3　离散概率分布的均值和方差　5.4　二项概率分布　5.5　二项分布的均值和标准差第6章　正态概率分布　6.1　正态分布　6.2　标准正态分布　6.3　正态分布的应用　6.4　符号　6.5　二项分布的正态近似第7章　样本间变异　7.1　抽样分布　7.2　样本均值的抽样分布　7.3　样本均值抽样分布的应用第8章　统计推断概述　8.1　估计的性质　8.2　均值 μ的估计（σ已知）　8.3　假设检验的性质　8.4　均值 μ的假设检验 （σ已知）：p值法　8.5　均值 μ的假设检验 （σ已知）：临界值法第9章　单总体的推断　9.1　均值μ的推断（σ未知）　9.2　二项成功概率的推断　9.3　关于方差和标准差的推断第10章　双总体的推断　10.1　相关样本和独立样本　10.2　两个相关样本均值差异的推断　10.3　两个独立样本均值差异的推断　10.4　两个独立样本总体比例差异 的推断　10.5　两个独立样本方差比的推断第11章　卡方的应用　11.1　卡方统计量　11.2　多项试验的推论　11.3　列联表的推论第12章　方差分析　12.1　方差分析简介　12.2　方差分析方法的逻辑　12.3　单因子方差分析的应用第13章　线性相关和回归分析　13.1　线性相关分析　13.2　线性相关系数的推论　13.3　线性回归分析　13.4　回归直线斜率的推论　13.5　回归的置信区间　13.6　理解相关和回归之间的关系第14章　非参数统计的要素　14.1　非参数统计　14.2　统计检验的比较　14.3　符号检验　14.4　曼-惠特尼u检验　14.5　游程检验　14.6　秩相关附录a

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