封面 1
目录 10
第一章 统计中的常用分布 37
1.1 常用离散型分布 37
1.1.1 单点分布 37
1.1.2 两点分布 37
1.1.3 均匀分布 37
1.1.4 二项分布 38
1.1.5 超几何分布 39
1.1.6 几何分布 39
1.1.7 负二项分布 40
1.1.8 泊松分布 40
1.1.9 对数分布 41
1.2 常用连续型分布 42
1.2.1 均匀分布 42
1.2.2 指数分布 43
1.2.3 正态分布 44
1.2.4 对数正态分布 46
1.2.5 柯西分布 46
1.2.6 伽玛分布 47
1.2.7 贝塔分布 48
1.2.8 韦布尔分布 49
1.2.9 帕雷托分布 50
1.2.10 拉普拉斯分布 51
1.3 常用多维分布 51
1.3.1 多项分布 51
1.3.2 二维指数分布 52
1.3.3 二维正态分布 53
1.3.4 多维均匀分布 53
1.3.5 狄利克雷分布 54
1.3.6 多维正态分布 54
1.3.7 矩阵正态分布 55
1.3.8 威沙特分布 56
1.3.9 T2分布 56
1.4 常用统计量分布 56
1.4.1 总体与样本 57
1.4.2 统计量和抽样分布 58
1.4.3 χ2分布 60
1.4.4 非中心χ2分布 61
1.4.5 t分布 61
1.4.6 非中心t分布 62
1.4.7 F分布 63
1.4.8 非中心F分布 64
1.4.9 次序统计量的分布 64
1.4.10 统计量的渐近分布 65
1.5 常用参数分布族 66
1.5.1 指数型参数分布族 66
1.5.2 极值参数分布族 67
1.5.3 皮尔逊参数分布族 69
1.5.4 位置－尺度参数分布族 69
第二章 探索性数据分析 70
2.1 引言 70
2.2 频数频率分布表和直方图 71
2.2.1 频数频率分布表 71
2.2.2 直方图 72
2.3 茎叶图 73
2.3.1 茎叶图 73
2.3.2 茎叶图的扩展 74
2.3.3 茎叶图的行数选择 75
2.4 五数概括 76
2.4.1 数组与深度 76
2.4.2 五数概括 76
2.4.3 三均值 78
2.4.4 数据散布 78
2.5 箱线图 79
2.5.1 箱线图 79
2.5.2 箱线图用于多批数据的比较 80
2.5.3 散布对水平的图示 81
2.6 数据变换 82
2.6.1 幂变换 82
2.6.2 为对称性而变换 83
2.6.3 匹配变换 88
2.7 直线拟合的耐抗方法 89
2.7.1 三组耐抗线法 89
2.7.2 迭代法的改进 92
2.8 残差分析 93
2.8.1 残差的表达 93
2.8.2 残差分析 94
第三章 正态分布的统计方法 95
3.1 基本概念 95
3.1.1 估计的优良性 95
3.1.2 克拉默－拉奥不等式 95
3.1.3 矩法与极大似然法 96
3.1.4 区间估计 98
3.2 正态均值μ和正态方差σ2的点估计 98
3.2.1 样本均值？是μ的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估计 99
3.2.2 样本方差s2是方差σ2的无偏估计，一致最小方差无偏估计和相合估十 99
3.2.3 标准差σ的无偏估计 99
3.2.4 样本极差与σ的无偏估计 99
3.3 正态均值μ和正态方差σ2的区间估计 100
3.3.1 在σ2已知情况下，正态均值μ的区间估计 100
3.3.2 在σ2未知情况下，正态均值μ的区间估计 101
3.3.3 正态方差σ2和正态标准差σ的区间估计 101
3.3.4 样本容量n的决定 102
3.4 涉及两个正态总体中参数的区间估计 103
3.4.1 两个正态均值差μ1-μ2的区间估计 104
3.4.2 两个正态方差比σ1？/σ2？的置信系数为1-α的置信区间 105
3.5 正态分布p分位数xp的区间估计 105
3.5.1 正态分布的p分位数xp 105
3.5.2 xp的区间估计 105
3.6 正态分布变差系数c的区间估计 107
3.6.1 正态分布的变差系数c 107
3.6.2 c的置信上限 107
3.6.3 c的近似置信上限 108
3.7 正态分布可靠度的区间估计 108
3.7.1 基本概念 108
3.7.2 可靠度R的置信下限RL的确定 109
3.8 正态分布的容许区间与容许限 110
3.8.1 容许区间与容许限概念 110
3.8.2 正态分布的（β,γ）容许区间 110
3.8.3 正态分布的（β,γ）容许上限TU 111
3.8.4 正态分布的（β,γ）容许下限TL 111
3.9 假设检验的基本概念 112
3.9.1 假设和假设检验 112
3.9.2 拒绝域与检验统计量 113
3.9.3 两类错误及其概率 113
3.9.4 检验水平 113
3.9.5 检验功效 113
3.9.6 检验的一般步骤 113
3.10 正态均值μ的检验 114
3.10.1 方差σ2已知，μ的检验 114
3.10.2 σ2未知，μ的检验 115
3.11 正态方差σ2的检验 117
3.12 两个正态均值的检验 118
3.12.1 σ1,σ2已知时，均值μ1,μ2的检验 118
3.12.2 σ1,σ2未知，但σ1=σ2时，均值μ1,μ2的检验 119
3.12.3 σ1,σ2未知时，均值μ1,μ2的检验 120
3.13 两个正态方差的检验 121
3.14 正态样本异常值的检验 123
3.14.1 基本概念 123
3.14.2 正态样本异常值的统计检验方法 123
第四章 其他分布的统计分析 148
4.1 二项分布的统计分析 148
4.1.1 比率p的估计 148
4.1.2 可靠度的区间估计 149
4.1.3 比率p的假设检验 151
4.1.4 两比率之差p1-p2的估计 152
4.1.5 两比率p1、p2的比较 153
4.1.6 样本容量的确定 154
4.2 泊松分布的统计分析 155
4.2.1 λ的估计 155
4.2.2 λ的假设检验 156
4.2.3 两泊松均值的比较 156
4.3 指数分布的统计分析 158
4.3.1 参数的点估计 158
4.3.2 参数的区间估计 158
4.3.3 参数的假设检验 160
4.3.4 两指数分布参数的比较 162
4.3.5 异常数据的检验 164
4.4 韦布尔分布的统计分析 167
4.4.1 参数的点估计 167
4.4.2 参数的区间估计 168
4.4.3 参数的假设检验 169
4.5 伽玛分布的统计分析 169
4.5.1 参数的点估计 169
4.5.2 参数的区间估计 170
4.5.3 参数的假设检验 171
第五章 分布检验 177
5.1 正态分布检验 177
5.1.1 正态概率纸 177
5.1.2 Shapiro-Wilk检验 183
5.1.3 Epps-Pulley检验 185
5.1.4 使用几个独立样本的联合检验 189
5.1.5 有方向检验 191
5.2 韦布尔分布检验 193
5.2.1 韦布尔概率纸 193
5.2.2 Van Montfort检验 200
5.3 指数分布检验 202
5.3.1 格涅坚科检验 202
5.3.2 Finklestein-Schafer检验 202
5.3.3 Anderson-Darling检验 204
5.4 分布拟合优度检验 205
5.4.1 χ2拟合优度检验 205
5.4.2 柯尔莫哥洛夫检验 208
第六章 非参数统计 220
6.1 什么是非参数统计方法 220
6.2 单样本问题 221
6.2.1 符号检验 221
6.2.2 趋势检验 222
6.2.3 游程检验 223
6.2.4 对称中心检验 224
6.2.5 对称中心估计 227
6.3 两样本问题 228
6.3.1 位置参数的检验 228
6.3.2 刻度参数的检验 231
6.3.3 配对样本的检验 233
6.3.4 分布检验 234
6.4 多样本问题 236
6.4.1 位置参数的双侧检验 236
6.4.2 位置参数的单侧检验 238
6.4.3 多重比较 239
6.5 秩相关分析 241
6.5.1 秩相关系数及检验 241
6.5.2 协和系数及检验 244
6.6 概率密度估计 245
6.6.1 直方图法 246
6.6.2 Rosenblatt法 247
6.6.3 核估计法 247
6.6.4 近邻估计 248
6.7 U统计量方法 249
6.8 Jackknife方法 252
6.9 Bootstrap方法 258
第七章 抽样调查 303
7.1 抽样调查概述 303
7.1.1 抽样调查的含义 303
7.1.2 抽样调查中的待估参数 303
7.1.3 抽样调查中的误差和估计量精度的表示 303
7.1.4 抽样方法 304
7.1.5 抽样调查的一般步骤 305
7.2 简单随机抽样 305
7.2.1 定义 305
7.2.2 实施方法 305
7.2.3 总体均值和总体总和的估计 305
7.2.4 比例的估计 307
7.2.5 样本量的确定 308
7.2.6 放回的简单随机抽样 311
7.3 分层抽样 312
7.3.1 定义 312
7.3.2 符号 312
7.3.3 估计量 313
7.3.4 比例配置和最优配置 315
7.3.5 总样本量的确定 318
7.3.6 分层随机抽样在精度上的得益 319
7.4 比估计与回归估计 320
7.4.1 比率的估计 320
7.4.2 比估计 322
7.4.3 分层随机抽样中的比估计 324
7.4.4 回归估计 326
7.4.5 分层随机抽样中的回归估计 328
7.5 二重抽样 330
7.5.1 二重抽样 330
7.5.2 二重抽样中估计量均值与方差的一般公式 331
7.5.3 二重分层抽样 331
7.5.4 二重抽样的比估计与回归估计 333
7.6 整群抽样 335
7.6.1 定义 335
7.6.2 符号 336
7.6.3 估计量 336
7.6.4 群内相关系数 338
7.7 多阶抽样 341
7.7.1 定义 341
7.7.2 初级单元大小相等时的二阶抽样 342
7.7.3 初级单元大小不等时的二阶抽样 345
7.7.4 两个重要的定理 348
7.8 不等概率抽样 349
7.8.1 放回的不等概率抽样 349
7.8.2 不放回的不等概率抽样 352
7.9 系统抽样 356
7.9.1 定义 356
7.9.2 等距抽样的估计量及其方差 357
7.9.3 等距抽样估计量的方差与总体单元排列次序的关系 357
7.9.4 等距抽样的方差估计量 358
7.10 敏感性问题的抽样调查 359
7.10.1 沃纳随机化回答模型 359
7.10.2 西蒙斯随机化回答模型 360
第八章 定性数据的统计分析 362
8.1 分类数据的检验问题 362
8.1.1 数据的类型 362
8.1.2 分类数据检验问题 362
8.1.3 分类数据的χ2检验 363
8.1.4 分类数据的似然比检验 364
8.1.5 带参数时的分类数据的检验问题 365
8.1.6 带参数时的分类数据的χ2检验 365
8.1.7 带参数时的分类数据的似然比检验 366
8.2 四格表 367
8.2.1 四格表的检验问题 367
8.2.2 四格表的检验问题的解 368
8.2.3 四格表的费希尔精确检验 369
8.2.4 四格表的优比检验法 371
8.3 列联表 373
8.3.1 二维列联表的检验问题 373
8.3.2 二维列联表的χ2检验 374
8.3.3 三维列联表的检验问题 375
8.3.4 A,B和C相互独立的检验 375
8.3.5 A和（B,C）相互独立的检验 376
8.3.6 条件独立性的检验 376
8.3.7 三维列联表检验问题小结 380
8.4 逻辑斯谛回归模型 381
8.4.1 逻辑斯谛回归模型 381
8.4.2 名义数据的逻辑斯谛回归模型 382
8.4.3 有序数据的逻辑斯谛回归模型 385
第九章 贝叶斯统计 387
9.1 先验分布与后验分布 387
9.1.1 三种信息 387
9.1.2 主观概率 388
9.1.3 先验分布 390
9.1.4 贝叶斯公式 394
9.1.5 共轭先验分布 396
9.1.6 超参数的确定 403
9.1.7 充分统计量 405
9.2 贝叶斯推断 406
9.2.1 贝叶斯（点）估计 406
9.2.2 估计量的评价 408
9.2.3 区间估计 409
9.2.4 假设检验 414
9.2.5 预测 419
9.3 先验分布的确定 420
9.3.1 直方图法 421
9.3.2 变分度法与定分度法 422
9.3.3 选定先验密度形式再估计其超参数 422
9.3.4 先验选择的ML-Ⅱ方法 423
9.3.5 先验选择的矩方法 424
9.3.6 无信息先验 426
9.3.7 最大熵先验 431
9.3.8 多层先验 434
9.4 贝叶斯决策 436
9.4.1 决策问题与决策准则 436
9.4.2 决策准则的进一步发展 440
9.4.3 先验期望准则和二阶矩准则 441
9.4.4 损失函数 444
9.4.5 后验风险准则 449
9.4.6 常用损失函数下的贝叶斯决策 455
9.4.7 最佳样本量的确定 458
第十章 方差分析与回归分析 466
10.1 单因子方差分析 466
10.1.1 方差分析所研究的问题 466
10.1.2 模型 466
10.1.3 检验假设的方法 467
10.1.4 参数估计 470
10.1.5 多重比较 471
10.1.6 方差齐性检验 473
10.2 两因子方差分析 475
10.2.1 模型 475
10.2.2 效应可加模型的方差分析方法 475
10.2.3 有交互作用模型的方差分析方法 479
10.3 一元线性回归 484
10.3.1 回归分析所研究的问题 484
10.3.2 一元线性回归模型 484
10.3.3 参数估计 485
10.3.4 方程的显著性检验 488
10.3.5 失拟检验 490
10.3.6 预测与控制 492
10.3.7 可以化为一元线性回归的曲线回归问题 494
10.4 多元线性回归 496
10.4.1 模型 496
10.4.2 参数估计 498
10.4.3 回归方程的显著性检验 501
10.4.4 回归系数的显著性检验 504
10.4.5 预测 505
10.4.6 选择回归模型的若干准则 506
10.4.7 逐步回归 509
10.4.8 数量化方法 514
10.4.9 多项式回归与正交多项式回归 516
10.4.10 加权最小二乘估计 519
10.5 回归诊断 521
10.5.1 残差与投影矩阵 521
10.5.2 对线性回归模型中假定的诊断与处理 522
10.5.3 对数据的影响分析：异常点与强影响点 531
10.6 最小二乘估计的改进 533
10.6.1 多重共线性 533
10.6.2 岭估计 535
10.6.3 主成分估计 538
10.6.4 R估计 540
10.6.5 M估计 542
10.7 协方差分析 544
10.7.1 模型 544
10.7.2 参数估计 544
10.7.3 假设检验 545
第十一章 多元分析 559
11.1 多元正态分布 559
11.1.1 p元正态分布的定义与性质 559
11.1.2 三个重要的抽样分布 560
11.1.3 来自多元正态分布常用的描述性统计量及有关的抽样分布 562
11.1.4 参数估计 563
11.1.5 假设检验 566
11.2 判别分析 575
11.2.1 概述 575
11.2.2 距离判别 575
11.2.3 费希尔线性判别 578
11.2.4 贝叶斯判别 580
1 1.2.5逐步判别 582
11.3 聚类分析 585
11.3.1 距离与相似系数 585
11.3.2 系统聚类法 588
11.3.3 动态聚类法 590
11.3.4 有序样本的聚类 592
11.4 主成分分析 595
11.4.1 主成分的定义 595
11.4.2 样本主成分的求法及其性质 596
11.4.3 主成分个数的选取 597
11.5 因子分析 598
11.5.1 因子分析的模型 598
11.5.2 参数的估计方法 599
11.5.3 因子的旋转 600
11.5.4 因子得分 603
11.6 典型相关分析 603
11.6.1 典型变量与典型相关系数的定义与求法 603
11.6.2 广义相关系数的定义与几种常用的广义相关系数 606
第十二章 时间序列分析 629
12.1 平稳时间序列 629
12.1.1 时间序列 629
12.1.2 平稳时间序列 630
12.1.3 白噪声序列与平稳线性序列 631
12.1.4 一类有限参数模型——ARMA模型 632
12.2 ARMA模型的时域表示 633
12.2.1 线性差分方程 633
12.2.2 自回归模型 634
12.2.3 滑动平均模型 639
12.2.4 自回归滑动平均模型 641
12.2.5 小结 643
12.3 ARMA模型的参数估计 644
12.3.1 时间序列矩的估计 644
12.3.2 ARMA模型参数的矩估计 647
12.3.3 ARMA模型参数的极大似然估计 648
12.4 模型的选择与检验 651
12.4.1 相关分析方法定阶 651
12.4.2 模型拟合检验 653
12.4.3 最小最终预报误差（FPE）准则 655
12.4.4 模型的改进 657
12.5 非平稳时间序列模型 658
12.5.1 具有趋势性的求和模型 659
12.5.2 季节模型 662
12.5.3 其他时间序列模型 666
12.6 时间序列的预报 668
12.6.1 ARMA序列的LMMSE预报 668
12.6.2 求和序列和季节序列的LMMSE预报 670
12.6.3 预报的更新 672
第十三章 试验设计 676
13.1 设计试验的一般考虑 676
13.1.1 试验 676
13.1.2 指标 676
13.1.3 因子 676
13.1.4 试验误差 677
13.1.5 试验设计 677
13.1.6 基本原理 678
13.1.7 交互作用 678
13.1.8 注意事项 679
13.2 区组设计 680
13.2.1 完全随机设计 680
13.2.2 随机区组设计 681
13.2.3 平衡不完全区组设计（BIB设计） 681
13.2.4 链式区组设计 686
13.3 正交设计 691
13.3.1 正交表 691
13.3.2 正交设计的一般考虑 692
13.3.3 数据分析 693
13.3.4 水平数不同的正交设计 704
13.3.5 水平数不同的全因子试验 711
13.4 参数设计 715
13.4.1 参数设计的基本思想 715
13.4.2 稳健设计与分析 716
13.4.3 灵敏度分析 723
13.4.4 综合噪声因子 725
13.4.5 动态特性参数设计 726
13.5 回归设计 731
13.5.1 回归模型 731
13.5.2 一次回归设计 733
13.5.3 中心组合设计 740
13.5.4 二次回归正交设计 742
13.5.5 二次回归旋转设计 746
13.5.6 时间飘移与正交区组 752
13.5.7 三次回归旋转设计 753
13.6 均匀设计 756
13.6.1 均匀设计表 757
13.6.2 均匀设计的统计分析 760
第十四章 可靠性统计 794
14.1 常用可靠性指标 794
14.1.1 寿命与寿命分布 794
14.1.2 产品的可靠性指标 794
14.1.3 可修产品的可靠性指标 797
14.1.4 结构可靠性指标 797
14.1.5 系统可靠度 800
14.2 寿命试验 803
14.2.1 寿命试验的分类 803
14.2.2 寿命试验中的常用点估计 804
14.2.3 指数寿命数据的统计分析 804
14.2.4 韦布尔寿命数据的统计分析 806
14.2.5 对数正态寿命数据的统计分析 808
14.2.6 可靠性中的抽样检验 810
14.3 加速寿命试验和恒加试验 818
14.3.1 加速寿命试验的类型 818
14.3.2 加速模型、加速方程与加速系数 820
14.3.3 指数分布场合下恒加试验数据的统计分析 822
14.3.4 韦布尔分布场合下恒加试验数据的统计分析 825
14.3.5 对数正态分布场合下恒加试验数据的统计分析 828
14.4 步进应力加速寿命试验 830
14.4.1 指数分布场合下步加试验数据的统计分析 830
14.4.2 韦布尔分布场合下步加试验数据的统计分析 832
14.4.3 对数正态分布场合下步加试验数据的统计分析 834
14.5 序进应力加速寿命试验 837
14.5.1 韦布尔分布场合下线性应力序加试验的统计分析 837
14.5.2 对数正态分布场合下线性应力序加试验的统计分析 840
14.6 可靠性增长 842
14.6.1 可靠性增长的趋势检验 843
14.6.2 可靠性增长的Duane模型 846
14.6.3 单台系统的AMSAA模型 848
14.6.4 多台系统的AMSAA模型 851
14.6.5G ompertz模型 852
14.6.6 Lloyd-Lipow模型 853
第十五章 社会经济统计 855
15.1 标志、指标和指数 855
15.1.1 标志 855
15.1.2 变异 855
15.1.3 综合指标 855
15.1.4 总量指标 855
15.1.5 数量指标 856
15.1.6 质量指标 856
15.1.7 实物量指标 856
15.1.8 价值量指标 856
15.1.9 时点指标 856
15.1.10 时期指标 856
15.1.11 相对指标 856
15.1.12 结构相对指标 857
15.1.13 比例相对指标 857
15.1.14 比较相对指标 857
15.1.15 强度相对指标 857
15.1.16 计划完成情况相对指标 858
15.1.17 动态相对指标 858
15.1.18 平均指标 858
15.1.19 算术平均数 858
15.1.20 简单算术平均数 859
15.1.21 加权算术平均数 859
15.1.22 调和平均数 860
15.1.23 几何平均数 860
15.1.24 中位数 861
15.1.25 众数 861
15.1.26 标志变异指标 862
15.1.27 全距 862
15.1.28 平均差 862
15.1.29 标准差 863
15.1.30 离散系数 863
15.1.31 平均差系数 863
15.1.32 标准差系数 864
15.1.33 偏度 864
15.1.34 峰度 864
15.1.35 指数 864
15.1.36 个体指数和总指数 865
15.1.37 数量指标指数和质量指标指数 865
15.1.38 动态指数和静态指数 865
15.1.39 定基指数和环比指数 866
15.1.40 同度量因素 866
15.1.41 综合指数 866
15.1.42 平均数指数 866
15.1.43 平均指标指数 867
15.1.44 固定构成指数 867
15.1.45 结构影响指数 867
15.1.46 指数体系 867
15.1.47 价格指数 868
15.1.48 可比价格和不变价格 868
15.1.49 商品零售价格指数 868
15.1.50 居民消费价格指数 868
15.2 人口统计 869
15.2.1 人口统计 869
15.2.2 人口普查 869
15.2.3 总人口 869
15.2.4 人口密度 869
15.2.5 出生率 870
15.2.6 死亡率 870
15.2.7 人口自然增长率 870
15.2.8 人口增长率 870
15.2.9 人口平均增长率 871
15.2.10 生育率 871
15.2.11 计划生育统计 871
15.2.12 人口迁移率 871
15.2.13 常住人口与现有人口 872
15.2.14 农业人口和非农业人口 872
15.2.15 市镇人口 873
15.2.16 年龄结构类型 873
15.2.17 人口金字塔 873
15.2.18 生命表 873
15.2.19 平均寿命 874
15.2.20 从业人员 874
15.2.21 职工 874
15.2.22 在岗职工 875
15.2.23 登记失业率 875
15.3 农业统计 875
15.3.1 农业统计 875
15.3.2 农业总产值 875
15.3.3 农业增加值 876
15.3.4 农业商品产量与农业商品产值 876
15.3.5 农业劳动生产率 876
15.3.6 农业用地 877
15.3.7 耕地面积 877
15.3.8 复种指数 877
15.3.9 农作物总产量 877
15.3.10 农作物产量调查 877
15.3.11 粮食产量 878
15.3.12 油料产量 878
15.3.13 森林覆盖率 878
15.3.14 畜牧产品产量 878
15.3.15 养殖面积 878
15.3.16 水产品产量 879
15.3.17 农用机械总动力 879
15.4 工业统计 879
15.4.1 工业统计 879
15.4.2 轻工业和重工业 879
15.4.3 大、中、小型工业 880
15.4.4 工业总产值 880
15.4.5 工业增加值 881
15.4.6 工业产品品种 882
15.4.7 新产品 882
15.4.8 工业技术经济指标 882
15.4.9 工业产品质量指标 882
15.4.10 工业产品合格率 882
15.4.11 工业产品生产能力 882
15.4.12 设备时间利用指标 883
15.4.13 设备生产效率指标 883
15.4.14 工业经济效益综合指数 884
15.5 金融统计 884
15.5.1 金融统计 884
15.5.2 利率与利率体系 884
15.5.3 储蓄率 884
15.5.4 通货 885
15.5.5 货币需求量 885
15.5.6 货币供应量 885
15.5.7 M0 885
15.5.8 M1 885
15.5.9 M2 886
15.5.10 M3 886
15.5.11 货币供给乘数 886
15.5.12 原始存款与派生存款 886
15.5.13 年金 886
15.5.14 贴现率 887
15.5.15 上海证券交易所综合股价指数 887
15.5.16 上海证券交易所30家上市公司股价指数 888
15.5.17 深圳证券交易所综合指数 888
15.5.18 深圳证券交易所成分股指数 889
15.5.19 道·琼斯股价指数 889
15.5.20 标准普尔综合指数 890
15.5.21 纽约证券交易所综合指数 890
15.5.22 伦敦金融时报股价指数 890
15.5.23 日本经济新闻道式股价指数 891
15.5.24 香港恒生股价指数 891
15.5.25 市盈率 891
15.5.26 技术分析指标 891
15.6 涉外经济统计 892
15.6.1 涉外经济与涉外经济统计 892
15.6.2 国际投资与国际投资统计 892
15.6.3 利用外资统计 892
15.6.4 利用外资项目个数 892
15.6.5 利用外资额 893
15.6.6 结汇率 893
15.6.7 对外贸易统计 893
15.6.8 海关统计 893
15.6.9 外贸业务统计 893
15.6.10 对外承包工程和劳务合作及其统计 894
15.6.11 涉外税收及其统计 894
15.6.12 涉外保险及其统计指标体系 894
15.6.13 国际旅游及其统计 894
15.7 经济计量学 895
15.7.1 经济计量学 895
15.7.2 经济计量学应用步骤 895
15.7.3 虚拟变量 896
15.7.4 虚拟变量模型 896
15.7.5 随机解释变量 896
15.7.6 随机解释变量模型 897
15.7.7 滞后效应 897
15.7.8 滞后变量 897
15.7.9 滞后变量模型 897
15.7.10 科伊克变换模型 898
15.7.11 帕斯卡变换模型 899
15.7.12 期望模型 899
15.7.13 自适应预期模型 899
15.7.14 局部调整模型 900
15.7.15 内生变量 900
15.7.16 外生变量 900
15.7.17 前定变量 900
15.7.18 方程式 900
15.7.19 联立方程模型 901
15.7.20 结构式模型 901
15.7.21 简化式模型 902
15.7.22 联立性偏误 903
15.7.23 递归模型 903
15.7.24 模型识别 903
15.7.25 经济结构分析 903
15.7.26 宏观经济计量模型 904
15.7.27 克莱因战争间模型 904
15.8 国民经济核算 905
15.8.1 国民经济核算 905
15.8.2 国民经济账户体系 905
15.8.3 国民经济核算对象 906
15.8.4 三次产业分类 907
15.8.5 交易 907
15.8.6 经济流量和存量 908
15.8.7 国民经济核算原则 909
15.8.8 国内生产总值及其核算 910
15.8.9 投入产出核算与投入产出表 911
15.8.10 资金流量表 914
15.8.11 资产负债核算 917
15.8.12 资产负债表 917
15.8.13 国际收支平衡表 918
15.8.14 经济循环账户 920
15.8.15 机构部门账户 920
15.8.16 产业部门账户 920
15.8.17 经济总体账户 921
15.8.18 经济循环矩阵 921
第十六章 统计质量管理 922
16.1 抽样检验 922
16.1.1 抽样检验概述及分类 922
16.1.2 接收概率与OC曲线 923
16.1.3 计数标准型一次抽样检验 925
16.1.4 计数调整型抽样检验 926
16.1.5 计数序贯抽样检验 933
16.1.6 计量标准型抽样检验 936
16.2 过程能力分析 938
16.2.1 过程能力指数 939
16.2.2 过程能力指数的计算 940
16.2.3 过程能力分析 943
16.3 统计过程控制 945
16.3.1 控制图简介 945
16.3.2 控制图的判断准则 946
16.3.3 计量值控制图 949
16.3.4 计数值控制图 950
16.4 测量系统误差评定 964
16.4.1 测量系统概述 964
16.4.2 测量系统的波动 970
16.4.3 测量系统的评定方法 978
第十七章 生物统计 1005
17.1 生物统计试验设计 1005
17.1.1 概述 1005
17.1.2 临床试验设计 1005
17.1.3 调查设计 1006
17.1.4 序贯试验设计 1007
17.2 序贯检验 1008
17.2.1 序贯概率比检验 1008
17.2.2 与0-1分布对应的质反应序贯试验参数p的假设检验 1008
17.2.3 服从正态分布的量反应开放型序贯试验的参数检验 1010
17.2.4 闭锁型序贯试验的参数检验 1013
17.2.5 分组序贯检验 1013
17.2.6 序贯t检验 1014
17.2.7 时间序贯检验 1015
17.2.8 正态分布中参数的置信序列检验 1015
17.3 序贯估计 1016
17.3.1 0-1分布中参数p的序贯估计 1016
17.3.2 正态均值μ的序贯估计 1017
17.4 生物统计资料的描述与分析 1018
17.4.1 概述 1018
17.4.2 人口统计指标 1019
17.4.3 疾病统计指标 1022
17.4.4 疾病资料的分析 1023
17.5 疗效考核 1024
17.5.1 疗效考核指标 1024
17.5.2 疗效分析 1024
17.6 生存分析 1024
17.6.1 生存率的乘积限估计 1024
17.6.2 生存率的寿命表估计 1026
17.6.3 生存率的比较 1027
17.6.4 Cox模型 1029
17.7 逻辑斯谛模型 1032
17.7.1 逻辑斯谛模型的定义 1032
17.7.2 逻辑斯谛模型的性质 1032
17.7.3 参数估计 1034
17.7.4 逻辑斯谛模型的参数检验 1034
17.7.5 模型的适定性（Goodness of fitting）检验 1035
17.7.6 1:M配对条件逻辑斯谛模型 1036
17.7.7 1:M配对条件逻辑斯谛模型的参数估计 1036
17.7.8 条件逻辑斯谛模型的参数检验 1037
17.8 泊松回归模型 1040
17.8.1 泊松回归模型的定义 1040
17.8.2 参数估计 1040
17.8.3 参数检验 1041
17.8.4 模型适定性检验 1041
第十八章 统计计算方法 1044
18.1 一般随机数的产生方法 1044
18.1.1 逆变换法 1044
18.1.2 变换方法 1045
18.1.3 合成法 1045
18.1.4 筛选抽样 1046
18.1.5 近似抽样法 1049
18.2 常见分布的抽样法 1050
18.2.1 正态分布及对数正态分布的抽样法 1050
18.2.2 指数分布及韦布尔分布的抽样法 1051
18.2.3 伽玛分布的抽样方法 1052
18.2.4 贝塔分布的抽样方法 1053
18.2.5 χ2（n）,F（m,n）,t（n）分布的抽样法 1053
18.2.6 离散分布的抽样 1054
18.2.7 二点分布及二项分布的抽样 1055
18.2.8 泊松分布的抽样 1056
18.2.9 其他离散型分布的抽样 1056
18.3 多维分布的抽样方法 1056
18.3.1 条件密度法 1057
18.3.2 筛选抽样法 1058
18.3.3 多维正态分布的抽样 1059
18.3.4 多项分布的抽样 1060
18.4 随机模拟计算 1060
18.4.1 统计模拟 1060
18.4.2 随机投点法 1062
18.4.3 样本平均值法 1063
18.4.4 重要抽样法 1064
18.4.5 分层抽样法 1065
18.4.6 关联抽样法 1067
18.5 EM算法及其推广 1068
18.5.1 基本EM算法 1068
18.5.2 EM算法的精度 1073
18.5.3 广义EM算法 1075
18.5.4 蒙特卡罗EM算法 1076
18.6 马尔可夫链蒙特卡罗方法 1076
18.6.1 基本原理 1076
18.6.2 吉布斯抽样 1078
18.6.3 米特罗波利斯－郝斯汀抽样 1080
18.6.4 应用例 1082