第1章 概率论基础

1.1 事件与概率

  1.1.1 随机试验与随机事件

  1.1.2 事件的关系及运算

  1.1.3 事件的概率

1.2 概率的基本性质

1.3 条件概率与事件独立性

  1.3.1 条件概率与乘法公式

  1.3.2 事件独立性

  1.3.3 全概率公式

  1.3.4 贝叶斯公式

1.4 随机变量及其分布

  1.4.1 随机变量及其分布函数

  1.4.2 随机变量的数字特征

  1.4.3 常用的离散型分布

  1.4.4 常用的连续型分布

1.5 案例

案例1.1 概率论在可靠性检验中的应用

案例1.2 概率论在民事纠纷中的应用

习题1

第2章 数据的搜集与整理

2.1 统计数据的搜集

  2.1.1 统计数据的来源

  2.1.2 统计调查与统计调查体系

  2.1.3 抽样调查

2.2 调查设计

  2.2.1 统计调查方案的设计

  2.2.2 调查问卷的设计

2.3 统计数据的整理

  2.3.1 统计分组

  2.3.2 频数分布

  2.3.3 统计表和统计图

  2.3.4 统计数据的分布特征

2.4 SPSS基础及其在统计数据整理中的应用

  2.4.1 SPSS软件的基本操作环境

  2.4.2 SPSS数据文件

  2.4.3 SPSS数据的统计整理

2.5 案例

案例2.1 大连市“公交自行车计划”的统计调查研究

案例2.2 迎宾商场X品牌手机销售数据的统计整理

案例2.3 2009年中国上市公司50强营业收入数据的统计整理

习题2

第3章 参数估计

3.1 参数估计的基本原理

3.2 点估计

  3.2.1 点估计的概念

  3.2.2 点估计的优良性标准

  3.2.3 点估计的方法

  3.2.4 点估计的SPSS应用

3.3 区间估计

  3.3.1 总体方差σ2已知时，总体均值μ的估计

  3.3.2 总体方差σ2未知时，总体均值μ的估计

  3.3.3 总体方差的区间估计

  3.3.4 总体比率的区间估计

  3.3.5 区间估计的SPSS应用

3.4 案例

案例3.1 学校教学改革成效评价

案例3.2 我国人口男女比例调查

案例3.3 我国不同省市高考成绩平均水平调查

习题3

第4章 假设检验

4.1 假设检验的基本原理

4.2 参数假设检验

  4.2.1 一个正态总体下的参数假设检验

  4.2.2 一个正态总体下的参数假设检验的SPSS应用

  4.2.3 两个正态总体下的参数假设检验

  4.2.4 两个正态总体下的参数假设检验的SPSS应用

4.3 非参数假设检验

  4.3.1 符号检验法

  4.3.2 秩和检验法

  4.3.3 非参数假设检验中的SPSS应用

4.4 案例

案例4.1 谷类食品生产商的投资问题

案例4.2 数控机床的选购问题

习题4

第5章 方差分析

5.1 方差分析基本原理

  5.1.1 基本概念

  5.1.2 方差分析中的基本假定

5.2 单因素方差分析

  5.2.1 多个总体均值是否相同的检验

  5.2.2 多个总体均值的多重比较检验

5.3 单因素方差分析的SPSS应用

5.4 双因素方差分析

  5.4.1 无交互作用的双因素方差分析

  5.4.2 无交互作用的双因素方差分析的SPSS应用

  5.4.3 有交互作用的双因素方差分析

  5.4.4 有交互作用的双因素方差分析的SPSS应用

5.5 案例

案例5.1 运动员团体成绩预测问题

案例5.2 手机电池通话时间测试

案例5.3 月份与CPI的关系

习题5

第6章 正交试验

6.1 正交试验设计的基本概念

6.2 正交表

  6.2.1 各列水平数均相同的正交表

  6.2.2 混合水平正交表

  6.2.3 选择正交表的基本原则

6.3 正交试验的基本步骤

6.4 极差分析法

  6.4.1 单指标正交试验

  6.4.2 多指标正交试验

  6.4.3 水平数不等的正交试验

6.5 案例

案例6.1 提高双氰胺生产速率工艺选择

案例6.2 促销产品包装方案设计

案例6.3 提高尼尤66盐产品质量的工艺选择

习题6

第7章 相关分析

7.1 相关分析概述

  7.1.1 什么是相关分析

  7.1.2 相关关系分类

  7.1.3 相关关系举例

7.2 简单相关分析

  7.2.1 相关系数的抽样分布

  7.2.2 Pearson简单相关系数

  7.2.3 Spearman等级相关系数

  7.2.4 Kendall相关系数

  7.2.5 简单相关分析的SPSS操作

7.3 偏相关分析

  7.3.1 偏相关分析步骤

  7.3.2 偏相关分析的SPSS操作

7.4 距离相关分析

  7.4.1 距离相关分析步骤

  7.4.2 距离相关分析的SPSS操作

7.5 案例

案例7.1 预测河水流量

案例7.2 确定员工培训人数

案例7.3 香烟消耗量与肺癌的相关性研究

习题7

第8章 线性回归

8.1 回归分析概述

  8.1.1 回归分析的基本概念

  8.1.2 回归分析的步骤

8.2 一元线性回归

  8.2.1 一元线性回归模型

  8.2.2 参数β0和β1的最小二乘估计

  8.2.3 回归方程的检验

  8.2.4 残差分析

  8.2.5 相关系数、判定系数和估计标准误差三者的关系

  8.2.6 一元线性回归的SPSS操作

8.3 多元线性回归

  8.3.1 多元线性回归模型

  8.3.2 参数的最小二乘估计

  8.3.3 拟合优度

  8.3.4 显著性检验

  8.3.5 多重共线性

  8.3.6 变量的筛选策略

  8.3.7 哑变量的概念和应用

  8.3.8 多元线性回归的SPSS操作

8.4 二维Logistic回归

  8.4.1 模型简介

  8.4.2 Logistic回归模型的假设检验

  8.4.3 二维Logistic回归的SPSS操作

8.5 案例

案例8.1 不良贷款控制方案的确定

案例8.2 消费者品牌偏好分析

案例8.3 前列腺癌治疗方案选择

案例8.4 动脉硬化病因的判断问题

习题8

第9章 聚类分析与判别分析

9.1 聚类分析

  9.1.1 基本原理和方法

  9.1.2 系统聚类法

  9.1.3 系统聚类的SPSS应用

  9.1.4 K均值聚类法

  9.1.5 K均值聚类法的SPSS应用

9.2 判别分析

  9.2.1 基本原理

  9.2.2 常用判别法

  9.2.3 判别效果的检验

  9.2.4 判别分析的SPSS应用

9.3 案例

案例9.1 中国西部10省市经济情况统计

案例9.2 湖南省14地区居民生活水平调查

案例9.3 远东企业新产品的顾客满意度预测

案例9.4 我国各省市经济发展水平研究

习题9

第10章 生存分析

10.1 生存分析的基本概念

  10.1.1 基本术语

  10.1.2 基本函数

  10.1.3 常见的参数模型

  10.1.4 生存分析的方法分类

10.2 寿命表分析

  10.2.1 寿命表分析简介

  10.2.2 寿命表分析的SPSS操作

10.3 Kaplan—Meier分析

  10.3.1 Kaplan—Meier分析简介

  10.3.2 Kaplan—Meier分析的SPSS操作

10.4 Cox回归分析

  10.4.1 Cox回归分析简介

  10.4.2 Cox回归分析的SPSS操作

10.5 案例

案例10.1 某医科大学胃癌治疗研究

案例10.2 英国失业情况分析

案例10.3 某移动通信公司客户流失分析

习题10

第11章 主成分分析与因子分析

11.1 因子分析

  11.1.1 因子分析的理论与方法

  11.1.2 SPSS软件应用

11.2 主成分分析

  11.2.1 主成分分析的理论与方法

  11.2.2 SPSS软件应用

11.3 案例

案例11.1 我国沿海10个省市的经济状况分析

案例11.2 我国各地区农村居民家庭消费性支出分析

案例11.3 某超市内影响咖啡销量的因素分析

习题11

参考文献