第四版采用免費(fèi)的自由軟件R，由淺入深地把統(tǒng)計(jì)最基本和最有用的部分在這么一本不厚的教科書中完整地介紹給讀者,而且讓讀者可以邊學(xué)習(xí),邊著手用統(tǒng)計(jì)軟件處理數(shù)據(jù)。不僅可供沒有學(xué)過概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的非統(tǒng)計(jì)專業(yè)的本科生和研究生使用,也可以供統(tǒng)計(jì)專業(yè)的本科生作為理解統(tǒng)計(jì)本來含義的教材使用(以代替不能滿足需要的“描述統(tǒng)計(jì)學(xué)”等類課程),它還可以為各領(lǐng)域的廣大實(shí)際工作者作為應(yīng)用各種統(tǒng)計(jì)方法的參考書。前面的章節(jié)是對(duì)統(tǒng)計(jì)基本概念的介紹。后面的部分介紹更有針對(duì)性的一些統(tǒng)計(jì)模型和方法。

目錄
 

第一章 一些基本概念
1.1 統(tǒng)計(jì)是什么？
1.2 現(xiàn)實(shí)中的隨機(jī)性和規(guī)律性，概率和機(jī)會(huì)
1.3 變量和數(shù)據(jù)
1.4 變量之問的關(guān)系
1.4.1 定量變量間的關(guān)系
1.4.2 定性變量問的關(guān)系
1.4.3 定性和定量變量間的混和關(guān)系
1.5 統(tǒng)計(jì)、計(jì)算機(jī)與統(tǒng)計(jì)軟件
1.6 小結(jié)
1.7 習(xí)題
第二章 數(shù)據(jù)的收集
2.1 數(shù)據(jù)是怎樣得到的？
2.2 個(gè)體、總體和樣本
2.3 收集數(shù)據(jù)時(shí)的誤差
2.4 抽樣調(diào)查和一些常用的方法
2.5 計(jì)算機(jī)中常用的數(shù)據(jù)形式
2.6 小結(jié)
2.7 習(xí)題
第三章 數(shù)據(jù)的描述
3.1 如何用圖來表示數(shù)據(jù)？
3.1.1 定量變量的圖表示：直方圖、盒形圖、莖葉圖和散點(diǎn)圖
3.1.2 定性變量的圖表示：餅圖和條形圖
3.1.3 其他圖描述法
3.2 如何用少量數(shù)字來概括數(shù)據(jù)？
3.2.1 數(shù)據(jù)的“位置”
3.2.2 數(shù)據(jù)的“尺度”
3.2.3 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)得分
3.3 小結(jié)
3.3.1 本章的概括和公式
3.3.2 R語句的說明
3.4 習(xí)題
第四章 機(jī)會(huì)的度量：概率和分布
4.1 得到概率的幾種途徑
4.2 概率的運(yùn)算
4.3 變量的分布
4.3.1 離散隨機(jī)變量的分布
4.3.2 連續(xù)隨機(jī)變量的分布
4.3.3 累積分布函數(shù)
4.4 抽樣分布、中心極限定理
4.5 用小概率事件進(jìn)行判斷
4.6 小結(jié)
4.6.1 本章的概括和公式
4.6.2 本章例題和R語句說明
4.6.3 生成本章圖形的R代碼
4.7 習(xí)題
第五章 簡單統(tǒng)計(jì)推斷：總體參數(shù)的估計(jì)
5.1 用估計(jì)量估計(jì)總體參數(shù)
5.2 點(diǎn)估計(jì)
5.3 區(qū)間估計(jì)
5.3.1 一個(gè)正態(tài)總體均值μ的區(qū)間估計(jì)
5.3.2 兩個(gè)正態(tài)總體均值之差μ1—μ2的區(qū)間估計(jì)
5.3.3 總體比例（Bernoulli試驗(yàn)成功概率）ρ的區(qū)間估計(jì)
5.3.4 總體比例（Bernoulli試驗(yàn)成功概率）之差ρ1—ρ2的區(qū)間估計(jì)
5.4 關(guān)于置信區(qū)間的注意點(diǎn)
5.5 小結(jié)
5.5.1 本章的概括和公式
5.5.2 R語句的說明
5.6 習(xí)題
第六章 簡單統(tǒng)計(jì)推斷：總體參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)
6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的過程和邏輯
6.1.1 假設(shè)檢驗(yàn)的過程和邏輯
6.1.2 假設(shè)檢驗(yàn)在前計(jì)算機(jī)時(shí)代發(fā)展的一些概念和步驟
6.2 對(duì)于正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)
6.2.1 根據(jù)一個(gè)樣本對(duì)其總體均值大小進(jìn)行檢驗(yàn)
6.2.2 根據(jù)來自兩個(gè)總體的獨(dú)立樣本對(duì)其總體均值的檢驗(yàn)
6.2.3 成對(duì)樣本的問題
6.2.4 關(guān)于正態(tài)性檢驗(yàn)的問題
6.3 對(duì)于比例的檢驗(yàn)
6.3.1 對(duì)于總體比例的檢驗(yàn)
6.3.2 對(duì)于連續(xù)變量比例的檢驗(yàn)
6.4 非參數(shù)檢驗(yàn)
6.4.1 關(guān)于非參數(shù)檢驗(yàn)的一些常識(shí)
6.4.2 關(guān)于單樣本位置的符號(hào)檢驗(yàn)
6.4.3 關(guān)于單樣本位置的Wilcoxon符號(hào)秩檢驗(yàn)
6.4.4 關(guān)于隨機(jī)性的游程檢驗(yàn)（runs test）
6.4.5 比較兩獨(dú)立總體中位數(shù)的Wilcoxon（Mann—Whitney）秩和檢驗(yàn)
6.5 從一個(gè)例子說明“接受零假設(shè)”的說法不妥
6.6 小結(jié)
6.6.1 本章的概括和公式
6.6.2 R語句的說明
6.7 習(xí)題
第七章 變量之間的關(guān)系；回歸和分類
7.1 問題的提出
7.2 定量變量的線性相關(guān)
7.3 經(jīng)典回歸和分類
7.3.1 一個(gè)數(shù)量自變量的線性回歸
7.3.2 多個(gè)數(shù)量自變量的線性回歸
7.3.3 自變量中有定性變量的線性回歸
7.3.4 Logistic回歸
7.3.5 自變量為數(shù)量變量時(shí)的分類：經(jīng)典判別分析
7.4 現(xiàn)代分類和回歸：機(jī)器學(xué)習(xí)方法
7.4.1 決策樹
7.4.2 關(guān)于組合算法
7.4.3 Boosting
7.4.4 隨機(jī)森林
7.4.5 支持向量機(jī)
7.4.6 交叉驗(yàn)證比較各個(gè)模型
7.5 頻數(shù)或列聯(lián)表數(shù)據(jù)
7.5.1 列聯(lián)表數(shù)據(jù)及二維列聯(lián)表的獨(dú)立性檢驗(yàn)
7.5.2 高維列聯(lián)表和多項(xiàng)分布對(duì)數(shù)線性模型
7.5.3 Poisson對(duì)數(shù)線性模型
7.6 小結(jié)
7.6.1 本章的概括和公式
7.6.2 R語句的說明
7.7 習(xí)題
第八章 多元分析
8.1 尋找多個(gè)變量的代表：主成分分析和因子分析
8.1.1 主成分分析
8.1.2 因子分析
8.1.3 因子分析和主成分分析的一些注意事項(xiàng)
8.2 把對(duì)象分類：聚類分析
8.2.1 如何度量距離遠(yuǎn)近
8.2.2 事先要確定分多少類：k均值聚類
8.2.3 事先不用確定分多少類：分層聚類
8.2.4 聚類要注意的問題
8.3 兩組變量之間的相關(guān)：典型相關(guān)分析
8.3.1 兩組變量的相關(guān)問題
8.3.2 典型相關(guān)分析
8.4 列聯(lián)表行變量和列變量的關(guān)系：對(duì)應(yīng)分析
8.5 小結(jié)
8.5.1 本章的概括和公式
8.5.2 R語句的說明
……
第九章 隨時(shí)間變化的對(duì)象：時(shí)間序列分析
第十章 生存分析簡介
第十一章 指數(shù)簡介
附錄A練習(xí)：熟練使用R軟件