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Velleman在创新性统计教育方面具有国际声望，任教于康奈尔大学，是Data Description公司的创始人和CEO，设计了Data Desk＆reg;软件包。 目錄： 第1篇数据探索和数据收集 第1章统计学与变异 1.1什么是统计学 1.2本书有何用处第2章数据 2.1什么是数据 2.2变量类型 2.3Where、How和When 2.4小结 2.5技术帮助 2.6微型案例研究项目 2.7习题第3章调查与抽样 3.1抽样调查三原则 3.2是否需要普查 3.3总体和参数 3.4简单随机样本（SRS） 3.5其他抽样设计 3.6定义总体 3.7有效调查 3.8小结 3.9技术帮助：随机抽样 3.10微型案例研究项目 3.11习题第4章显示和描述分类数据 4.1数据分析的3条规则 4.2频数表 4.3图 4.4列联表 4.5小结 4.6技术帮助:在计算机上显示 分类数据 4.7微型案例研究项目 4.8习题第5章随机性和概率 5.1随机现象和概率 5.2不存在的平均数定律 5.3不同类型的概率 5.4概率法则 5.5联合概率和列联表 5.6条件概率 5.7构建列联表 5.8小结 5.9微型案例研究项目 5.10习题第6章显示和描述定量数据 6.1显示分布 6.2形状 6.3中心 6.4分布的离散度 6.5形状、中心和离散度的概括 6.6五数概括和箱线图 6.7组间比较 6.8确认异常值 6.9标准化 6.10时间序列图 *6.11变换有偏的数据 6.12小结 6.13技术帮助：显示和概括定量 变量 6.14微型案例研究项目 6.15习题 第2篇理解数据和分布 第7章散点图、关联和相关 7.1观察散点图 7.2在散点图中指定变量的 角色 7.3理解相关关系 *7.4直线型散点图 7.5潜在变量和因果关系 7.6小结 7.7技术帮助：散点图和相关 系数 7.8微型案例研究项目 7.9习题第8章线性回归 8.1线性模型 8.2相关性和直线 8.3向均值的回归 8.4模型检验 8.5从残差中学习更多知识 8.6模型的变异和R2 8.7真实性检验：回归是否 合理 8.8小结 8.9技术帮助：回归 8.10微型案例研究项目 8.11习题第9章抽样分布和正态模型 9.1样本比例分布的建模 9.2模拟 9.3正态分布 9.4练习正态分布的计算 9.5比例的抽样分布 9.6假设和条件 9.7中心极限定理 ——统计学中的基本定理 9.8均值的抽样分布 9.9样本容量的收益递减性 9.10抽样分布模型的原理 9.11小结 9.12微型案例研究项目 9.13习题第10章比例的置信区间 10.1置信区间 10.2误差幅度：确定性与 精确性 10.3临界值 10.4假设与条件 *10.5小样本的置信区间 10.6选择样本容量 10.7小结 10.8技术帮助：比例的置信 区间 10.9微型案例研究项目 10.10习题第11章比例的假设检验 11.1假设 11.2作为假设检验的审判 11.3P值 11.4假设检验的原理 11.5备择假设 11.6α水平与显著性 11.7临界值 11.8置信区间与假设检验 11.9两类错误 *11.10检验的效力 11.11小结 11.12技术帮助 11.13微型案例研究项目 11.14习题目录商务统计学第12章均值的置信区间和 假设检验 12.1均值的抽样分布 12.2均值的置信区间 12.3假设与条件 12.4解释置信区间时需要注意的 地方 12.5单样本t检验 12.6样本容量 *12.7自由度为什么是n-1 12.8小结 12.9技术帮助：均值推断 12.10微型案例研究项目 12.11习题第13章比较两个均值 13.1检验两个均值的差异 13.2两样本t检验 13.3假设和条件 13.4两均值差的置信区间 13.5合并的t检验 *13.6图基快速检验 13.7小结 13.8技术帮助：两样本方法 13.9微型案例研究项目 13.10习题第14章配对样本与区组划分 14.1配对数据 14.2假设和条件 14.3配对t检验 14.4配对t检验的原理 14.5小结 14.6技术帮助：配对t方法 14.7微型案例研究项目 14.8习题第15章计数的推断：卡方检验 15.1拟合优度检验 15.2解释卡方值 15.3检测残差 15.4齐性的卡方检验 15.5比较两个比例 15.6独立性的卡方检验 15.7小结 15.8技术帮助：卡方 15.9微型案例研究项目 15.10习题 第3篇研究变量之间的关系 第16章回归的推断 16.1总体和样本 16.2假设和条件 16.3斜率的标准误 16.4对回归斜率的检验 16.5相关性的假设检验 16.6预测值的标准误 16.7使用置信区间和预测区间 16.8小结 16.9技术帮助：回归分析 16.10微型案例研究项目 16.11习题第17章对残差的理解 17.1检验各组的残差 17.2外推和预测 17.3不寻常和异常的观测值 17.4处理汇总值 17.5自相关 17.6线性性 17.7转换（变换）数据 17.8幂变换阶梯 17.9小结 17.10技术帮助 17.11微型案例研究项目 17.12习题第18章多元回归 18.1多元回归模型 18.2解释多元回归的系数 18.3多元回归模型的假设和 条件 18.4检验多元回归模型 18.5调整后的R2和F统计量 *18.6Logistic回归模型 18.7小结 18.8技术帮助：回归分析 18.9微型案例研究项目 18.10习题第19章建立多元回归模型 19.1指示（或虚拟）变量 19.2不同斜率的调整——交互 效应项 19.3多元回归诊断 19.4建立回归模型 19.5共线性 19.6二次项 19.7小结 19.8技术帮助：计算机回归 分析 19.9微型案例研究项目 19.10习题第20章时间序列分析 20.1什么是时间序列 20.2时间序列成分 20.3平滑方法 20.4简单移动平均法 20.5加权移动平均 20.6指数平滑法 20.7概括预测误差 20.8自回归模型 20.9随机游走 20.10基于多元回归的模型 20.11加法和乘法模型 20.12循环和不规则成分 20.13基于回归模型的预测 20.14时间序列预测方法的 选择 20.15解释时间序列模型：再次考察 全食超市的数据 20.16小结 20.17技术帮助 20.18微型案例研究项目 20.19习题 第4篇决策建模 第21章随机变量和概率模型 21.1随机变量的期望值 21.2随机变量的标准差 21.3期望值和方差的性质 21.4离散概率模型 21.5连续型随机变量 21.6小结 21.7微型案例研究项目 21.8习题第22章决策与风险 22.1行动、自然状态和结果 22.2收益表和决策树 22.3最小化损失和最大化收益 22.4行动的期望值 22.5具有完全信息的期望值 22.6样本信息下的决策 22.7估计变异性 22.8灵敏度 22.9模拟 22.10概率树 22.11条件的反转：贝叶斯准则 22.12更加复杂的决策 22.13小结 22.14微型案例研究项目 22.15习题第23章实验的设计、分析及观察性 研究 23.1观察性研究 23.2随机化的比较实验 23.3实验设计的四大原则 23.4实验设计 23.5设盲和安慰剂 23.6混杂变量和潜在变量 23.7单因素设计分析—— 单因素方差分析法 23.8方差分析的假设和条件 *23.9多重比较 23.10观测数据的方差分析 23.11多因子设计分析 23.12小结 23.13微型案例研究项目 23.14习题第24章数据挖掘概述 24.1直接营销 24.2数据 24.3数据挖掘的目标 24.4数据挖掘的误区 24.5成功的数据挖掘 24.6数据挖掘问题 24.7数据挖掘的算法 24.8数据挖掘过程 24.9总结 24.10小结习题答案附录A部分公式和表 內容試閱： 第1章　统计学与变异 　 只须看一下Financial Times《金融时报》网站的一个网页，就会发现该网页充满了“统计数字”，很明显，其作者认为所有这些信息都很重要，但这就是统计学的全部吗?嗯，也许是，也许不是。这个网页可能包含了许多事实，但是正如我们将要看到的，这一主题比电子表格和图表更加有趣，内容也更加丰富。 　 “我为什么要学习统计学?”你也许会1"7。“我毕竟不打算从事这种工作。事实上，我将雇人做这些工作。”这很好，但可能你基于数据所做的决策太重要了，所以不能委托他人去做。你希望能够解释周围的数据并得到自己的结论。你会发现，学习r统计学比你所设想的更为重要，也更充满乐趣。 1.1　什么是统计学 　 从在杂货店的每次购买，到上网冲浪时每次点击鼠标，似乎在每次转身时，总有人收集关于我们的数据。美国联合包裹速递服务公司The United Parcel Seryice，UPS在世界范围内对每件包裹从一个地方运到另一个地方的情况进行跟踪记录，并将这些记录保存在一个巨型数据库中。如果你发送或收到一个UPS包裹，你就能访问到该数据库的一部分。该数据库约1 700万兆字节，相当于一个包含美国国会图书馆所有书籍的数据库的大小但是，我们怀疑，它可能不是很有趣。可能每个人都想知道，如何利用这些数据呢? 　 对于弄清我们所处的复杂的世界，统计学发挥了重要作用。统计学家评估美国食品和药物管理局Food and Drug Administration，FDA正在审核的转基因食品或新药的风险。统计学家预测一个围家各个地区艾滋病新病例的数量，或预测可能会对超市的减价促销做出反应的顾客的人数。统计学家帮助科学家、社会学家和商界领袖了解失业与外界环境控制是如何相+关的，判断学童早期接受丰富的 教育是否对其以后的表现产生影响，以及判断维生素C是否真的可以预防疾病。无论何时，只要你拥有数据并想了解世界，你就需要统计学。 如果要分析学生对商业道德的看法这一问题我们在后续韵章节中还会涉及，是否应该对美国的每个大学生进行调查，或就此问题对全世界的每个大学生进得调查?这样做并不具有可行性或成本效益。那么应该怎么做呢?要放弃这项调查吗?也许应该尝试从一个更小、更 具有代表性的学生组中取得调查结果。从手头的数据到广泛地．了解世界，统计学可以帮助我们实现这一飞跃。第3章会讨论抽样问题的细节，并且“从特殊到一般”的归纳方式将会贯穿本书的始终。我们希望本书能够使……

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