第1章數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)
1.1統(tǒng)計(jì)學(xué)及其應(yīng)用
1.2數(shù)據(jù)及其來(lái)源
1.3統(tǒng)計(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)軟件
本書圖解：統(tǒng)計(jì)方法分類與本書框架
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第2章數(shù)據(jù)的描述性分析：圖表展示
2.1類別數(shù)據(jù)的圖表展示
2.2數(shù)值數(shù)據(jù)的圖表展示
2.3使用圖表的注意事項(xiàng)
本章圖解：數(shù)據(jù)類型與圖表展示方法
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第3章數(shù)據(jù)的描述性分析：概括性度量
3.1水平的描述
3.2差異的描述
3.3分布形狀的描述
3.4數(shù)據(jù)的綜合描述
本章圖解：數(shù)據(jù)分布特征與描述統(tǒng)計(jì)量
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第4章隨機(jī)變量的概率分布
4.1什么是概率
4.2隨機(jī)變量的概率分布
4.3樣本統(tǒng)計(jì)量的概率分布
本章圖解：隨機(jī)變量的概率分布
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第5章參數(shù)估計(jì)
5.1參數(shù)估計(jì)的基本原理
5.2總體均值的區(qū)間估計(jì)
5.3總體比例的區(qū)間估計(jì)
5.4總體方差的區(qū)間估計(jì)
5.5樣本量的確定
本章圖解：參數(shù)估計(jì)所用的分布
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第6章假設(shè)檢驗(yàn)
6.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理
6.2總體均值的檢驗(yàn)
6.3總體比例的檢驗(yàn)
6.4總體方差的檢驗(yàn)
本章圖解：假設(shè)檢驗(yàn)使用的分布
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第7章類別變量分析
7.1一個(gè)類別變量的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)
7.2兩個(gè)類別變量的獨(dú)立性檢驗(yàn)
7.3兩個(gè)類別變量的相關(guān)性度量
本章圖解：類別變量分析方法
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第8章方差分析
8.1方差分析的基本原理
8.2單因子方差分析
8.3雙因子方差分析
8.4方差分析的假定及其檢驗(yàn)
本章圖解：方差分析過(guò)程
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第9章一元線性回歸
9.1變量間的關(guān)系
9.2一元線性回歸模型的估計(jì)和檢驗(yàn)
9.3利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)
9.4用殘差檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷募俣?
本章圖解：一元線性回歸的建模過(guò)程
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第10章多元線性回歸
10.1多元線性回歸模型
10.2擬合優(yōu)度和顯著性檢驗(yàn)
10.3多重共線性及其處理
10.4利用回歸方程進(jìn)行預(yù)測(cè)
10.5啞變量回歸
本章圖解：多元線性回歸的建模過(guò)程
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
第11章時(shí)間序列預(yù)測(cè)
11.1時(shí)間序列的成分和預(yù)測(cè)方法
11.2平穩(wěn)序列的預(yù)測(cè)
11.3趨勢(shì)序列的預(yù)測(cè)
11.4多成分序列的預(yù)測(cè)
本章圖解：時(shí)間序列預(yù)測(cè)的程序和方法
主要術(shù)語(yǔ)
思考與練習(xí)
附錄1SPSS中的常用概率函數(shù)
附錄2SPSS操作提示
參考文獻(xiàn)