應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)：數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)據(jù)獲取與SPSS應(yīng)用

精要版序言
第1章 概率論基礎(chǔ)知識(shí)
1.1 隨機(jī)實(shí)驗(yàn)、樣本空間、概率與條件概率
1.2 隨機(jī)變量與概率分布的基本概念
1.3 幾個(gè)典型的概率分布
思考與練習(xí)題
第2章 數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的獲得
2.1 總體、個(gè)體、特征與數(shù)據(jù)
2.2 數(shù)據(jù)類型
2.3 獲得數(shù)據(jù)的抽樣調(diào)查方法
2.4 問(wèn)卷與問(wèn)卷設(shè)計(jì)
2.5 獲得數(shù)據(jù)的信度與效度的基本概念
2.6 獲得數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)方法
思考與練習(xí)題
第3章 樣本數(shù)據(jù)特征的初步分析
3.1 樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基本特征：頻次與頻率
3.2 觀察刻度級(jí)樣本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的莖葉圖與直方圖方法
3.3 樣本數(shù)據(jù)的位置特征：對(duì)數(shù)據(jù)中心的描述
3.4 樣本數(shù)據(jù)的離散特征
3.5 樣本數(shù)據(jù)特征的綜合表達(dá)：箱形圖
思考與練習(xí)題
第4章 SPSS的簡(jiǎn)單應(yīng)用
4.1 使用SPSS的基礎(chǔ)知識(shí)
4.2 SPSS的簡(jiǎn)單應(yīng)用
思考與練習(xí)題
第5章 總體分布、樣本分布與參數(shù)估計(jì)
5.1 總體分布與樣本分布
5.2 統(tǒng)計(jì)量與統(tǒng)計(jì)量的分布
5.3 點(diǎn)估計(jì)
5.4 判斷點(diǎn)估計(jì)的優(yōu)劣標(biāo)準(zhǔn)
5.5 區(qū)間估計(jì)
5.6 SPSS在參數(shù)估計(jì)中的應(yīng)用
思考與練習(xí)題
第6章 參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.1 假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
6.2 一個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.3 一個(gè)0—1總體分布下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.4 兩個(gè)正態(tài)總體下的參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)
6.5 大樣本下兩個(gè)任意總體的均值檢驗(yàn)
6.6 用SPSS作假設(shè)檢驗(yàn)
思考與練習(xí)題
第7章 方差分析
7.1 單因素方差分析
7.2 用SPSS作單因素方差分析
7.3 無(wú)重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
7.4 重復(fù)實(shí)驗(yàn)的雙因素方差分析
7.5 用SPSS作雙因素方差分析
思考與練習(xí)題
第8章 相關(guān)分析
8.1 兩個(gè)隨機(jī)變量的總體相關(guān)與樣本相關(guān)
8.2 非線性相關(guān)
8.3 Spearman等級(jí)相關(guān)
8.4 偏相關(guān)
8.5 相關(guān)系數(shù)異于零的顯著性檢驗(yàn)
8.6 SPSS對(duì)普通相關(guān)分析的處理
8.7 至少有一個(gè)變量是二值名義級(jí)的相關(guān)系數(shù)
思考與練習(xí)題
第9章 線性回歸分析
9.1 一元線性回歸
……
附錄