統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)很簡(jiǎn)單：看得懂的極簡(jiǎn)統(tǒng)計(jì)學(xué)

第0章 【序章】作為工具的統(tǒng)計(jì)學(xué) 1
為什么如今統(tǒng)計(jì)學(xué)備受推崇　2
統(tǒng)計(jì)學(xué)的分類(lèi)　4
統(tǒng)計(jì)學(xué)的歷史即人類(lèi)的文明史　6
專(zhuān)欄1　開(kāi)放數(shù)據(jù)　8
第　1章 【基礎(chǔ)篇】數(shù)據(jù)的整理方法　9
數(shù)據(jù)種類(lèi)繁多，主要分為定量數(shù)據(jù)和定性數(shù)據(jù)　10
列表整理使數(shù)據(jù)的特征顯而易見(jiàn)　12
圖表化使數(shù)據(jù)的特征一目了然　14
平均值是數(shù)據(jù)最重要的代表值　16
中位數(shù)/　眾數(shù)也是數(shù)據(jù)的代表值　18
方差/　標(biāo)準(zhǔn)差是表征數(shù)據(jù)分散程度的重要指標(biāo)　20
波動(dòng)和方差的大小體現(xiàn)了原始數(shù)據(jù)的固有信息量　22
相關(guān)圖使兩個(gè)變量的關(guān)系可視化　24
相關(guān)系數(shù)使兩個(gè)變量的關(guān)系量化　26
交叉表格使兩個(gè)定性變量的關(guān)系可視化　28
專(zhuān)欄2　多元分析　30
第　2章 【基礎(chǔ)篇】概率/ 總體/ 樣本　31
概率，即用0~1　之間的數(shù)字來(lái)表示事件發(fā)生的可能性　32
隨機(jī)變量，只有通過(guò)試驗(yàn)才能確認(rèn)其數(shù)值　34
隨機(jī)變量的概率分布是統(tǒng)計(jì)學(xué)重點(diǎn)　36
隨機(jī)變量的平均值和方差的計(jì)算式　38
概率分布的百分點(diǎn)和p　值　40
用于應(yīng)對(duì)各種規(guī)范的標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換　42
總體及研究總體用的樣本　44
統(tǒng)計(jì)學(xué)中經(jīng)常使用的基本統(tǒng)計(jì)量　46
滿足無(wú)偏估計(jì)量的條件　48
自由度取值不受限的變量個(gè)數(shù)　50
概率分布的基礎(chǔ)是高斯發(fā)現(xiàn)的正態(tài)分布?。?2
集世界之美的中心極限定律　54
正態(tài)總體的樣本均值的相關(guān)定理　56
正態(tài)分布經(jīng)常用到的百分點(diǎn)　58
專(zhuān)欄3　回歸分析　60
第3章　【基礎(chǔ)篇】估計(jì)/ 檢驗(yàn)的基本思想　61
從樣本推測(cè)總體的統(tǒng)計(jì)學(xué)估計(jì)　62
區(qū)間估計(jì)的原理1．　根據(jù)樣本計(jì)算統(tǒng)計(jì)量的概率分布　64
區(qū)間估計(jì)的原理2．　根據(jù)概率分布計(jì)算概率　66
區(qū)間估計(jì)的置信度95%　及99% 的意義　68
置信度和置信區(qū)間是此消彼長(zhǎng)的關(guān)系　70
統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)的思想是簡(jiǎn)單易懂的　72
根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)率（顯著性水平）可知檢驗(yàn)的正確程度　74
檢驗(yàn)分為單側(cè)檢驗(yàn)和雙側(cè)檢驗(yàn)兩種類(lèi)型　76
檢驗(yàn)時(shí)無(wú)法避免的兩類(lèi)錯(cuò)誤　78
專(zhuān)欄4　因子分析　80
第4章　【 基礎(chǔ)篇】
回歸分析/　方差分析/ 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)　81
一元回歸分析，由1　個(gè)變量預(yù)測(cè)其他變量　82
多元回歸分析，由2　個(gè)以上的變量預(yù)測(cè)其他變量　84
決定系數(shù)決定回歸分析的精度　86
自由度調(diào)整后的決定系數(shù)可以不受回歸分析變量個(gè)數(shù)的影響　88
絕不是偶然的方差分析　90
組間和組內(nèi)的變異是方差分析的決定性因素　92
方差分析的基礎(chǔ)是使用F　分布的檢驗(yàn)　94
按部就班就可以完成方差分析　96
理解方差分析首先要理解偏差和波動(dòng)的性質(zhì)　98
雙因素的方差分析（無(wú)反復(fù)）　100
雙因素的方差分析（有反復(fù)）　102
方差分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)術(shù)語(yǔ)　104
為什么現(xiàn)在貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)如此流行　106
4　個(gè)貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念　108
基于條件概率的貝葉斯定理　110
貝葉斯定理的典型案例?。?12
專(zhuān)欄5　主成分分析　114
第5章　【發(fā)展應(yīng)用篇】數(shù)據(jù)的應(yīng)用　115
調(diào)查2　個(gè)商品價(jià)格之間的關(guān)聯(lián)　116
注意數(shù)據(jù)中的異常值　118
用大局觀分析短期變化　120
調(diào)查區(qū)域差異帶來(lái)的商品價(jià)格變化　122
畫(huà)出商品價(jià)格的分布表　124
專(zhuān)欄6　判別分析　126
第6章　【 發(fā)展應(yīng)用篇】
概率/　總體/ 樣本的應(yīng)用　127
抽獎(jiǎng)時(shí)首先要計(jì)算什么　128
從蒙特卡羅法中感受隨機(jī)的威力　130
人的幸運(yùn)和不幸與大數(shù)定律有關(guān)嗎　132
喝醉的人的目的地是哪里　134
淺析中心極限定理　136
調(diào)查問(wèn)卷的樣本數(shù)量應(yīng)該設(shè)為多少　138
專(zhuān)欄7　聚類(lèi)分析　140
第7章　【發(fā)展應(yīng)用篇】估計(jì)/ 檢驗(yàn)的應(yīng)用　141
用極大似然估計(jì)法推導(dǎo)圖釘針朝上的概率　142
從一個(gè)較大的樣本中求主婦零用錢(qián)的平均值　144
從一個(gè)較小的樣本中求主婦零用錢(qián)的平均值　146
已知方差求主婦零用錢(qián)的平均值　148
計(jì)算30　～ 40 歲男性的單身率　150
內(nèi)閣的支持率的區(qū)間估計(jì)　152
調(diào)查商務(wù)人士零用錢(qián)的差異　154
調(diào)查吸煙率是否有增加　．156
調(diào)查小學(xué)生數(shù)學(xué)的學(xué)習(xí)能力是否提高　158
調(diào)查新生兒的平均體重是否有減少　160
調(diào)查員工的睡眠時(shí)間是否有變化　162
調(diào)查東京和大阪的上班族的零用錢(qián)水平是否有差別　164
調(diào)查棒球選手的擊球率是否有差異　166
調(diào)查葡萄酒實(shí)際容量的方差是否有變化　168
調(diào)查兩個(gè)人的裝袋工作的方差是否有差異　170
調(diào)查骰子是否有異?！?72
調(diào)查某市男女出生比是否失衡　174
調(diào)查奶—茶和茶—奶是否可以靠味道分辨出不同　176
調(diào)查成人和兒童對(duì)西餐和日本料理的喜好是否不同　178
專(zhuān)欄8　量化理論　180
第8章　【 發(fā)展應(yīng)用篇】
回歸分析/　方差分析/ 貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)的應(yīng)用　181
從住宅戶數(shù)分析汽車(chē)保有量　182
從住宅戶數(shù)和年收入分析汽車(chē)保有量　184
根據(jù)時(shí)間序列數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)　186
展示新產(chǎn)品策略的效果　188
新教學(xué)方法是否有效　190
營(yíng)養(yǎng)和睡眠對(duì)美容是否有效（無(wú)反復(fù)）　192
補(bǔ)充　194
營(yíng)養(yǎng)和睡眠對(duì)美容是否有效（有反復(fù)）　196
補(bǔ)充　198
猜一下口袋里白球的個(gè)數(shù)　200
求解體檢出現(xiàn)陽(yáng)性結(jié)果時(shí)真的患病的概率　202
挑戰(zhàn)蒙提霍爾問(wèn)題　204
硬幣出現(xiàn)正面的實(shí)際概率是多少　206
如何使用貝葉斯理論來(lái)篩選垃圾郵件　210
求解天氣預(yù)報(bào)的概率　214
附錄A　使用Excel 的求解方法　216
1．　用Excel 求二項(xiàng)分布的100p % 點(diǎn)和p 值　217
2．　用Excel 求正態(tài)分布的100p % 點(diǎn)和p 值　218
3．　用Excel 求t 分布的100p % 點(diǎn)和p 值　220
4．　用Excel 求F 分布的100p % 點(diǎn)和p 值　222
5．　用Excel 求χ2 分布的100p % 點(diǎn)和p 值　223
附錄B　使用Excel 分析案例　224
1．Excel　分析工具的安裝方法(Excel 2010， 2013)　225
2．　第4 章 [ 一元回歸分析，由1 個(gè)變量預(yù)測(cè)其他變量] 的分析案例　226
3．　第4 章 [ 多元回歸分析，由2 個(gè)以上的變量預(yù)測(cè)其他變量] 的分析案例　228
4．　第4 章 [ 方差分析的基礎(chǔ)是使用F 分布的檢驗(yàn)] 的分析案例　230
5．　第4 章 [ 雙因素的方差分析( 無(wú)反復(fù))] 的分析案例　232
6．　第4 章 [ 雙因素的方差分析( 有反復(fù))] 的分析案例　234
7．　第8 章 [ 營(yíng)養(yǎng)和睡眠對(duì)美容是否有效( 無(wú)反復(fù))] 的分析案例　236
8．　第8 章 [ 營(yíng)養(yǎng)和睡眠對(duì)美容是否有效( 有反復(fù))] 的分析案例　238