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内容大纲
《基础统计学》历经14版，经久不衰。该书已经作为国际版统计教材被翻译成多国文字，连续25年在美国统计类教材中排名第一。
本书以浅显易懂的文字及贴近实际的案例，带领读者专业系统地学习统计思维和批判性思维，领略统计学的真实魅力。本书的第1～3章着重介绍描述统计学；通过第4～6章的概率分布逐渐过渡到第7～9章的推断统计学；第10～15章介绍了现代统计学中一些重要的实践方法，例如回归分析、拟合优度、方差分析、非参数检验等，读者可以根据自身的兴趣与背景学习相关内容。
本书适合任何专业背景的学生学习，也适合统计学爱好者自主学习。作者马里奥致力于不断更新基本统计数据，提供前所未有的大量最新真实数据，以便各种背景的读者了解统计数据在他们周围世界中的作用。除大量的新数据集、示例和习题之外，《基础统计学》（第14版）的设计更加灵活，增加了专业统计学家使用的最新和最佳的方法、更大的数据集和符合统计学发展的新主题。 -
作者介绍
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目录
第1章 统计学概述
1-1 统计与批判性思维
例1：总体和样本
例2：自愿样本
例3：统计显著性与实际显著性
1-2 数据类型
第1部分：基本数据类型
例1：参数和统计量
例2：定量数据和分类数据
例3：离散型数据和连续型数据
例4：名目测量尺度
例5：次序测量尺度
例6：等距测量尺度
例7：等比测量尺度
例8：区分等比测量尺度和等距测量尺度
第2部分：大数据和缺失数据——过量和不够
1-3 样本数据的收集
第1部分：实验设计与样本数据收集的基础
例1：索尔克疫苗实验
例2：冰激凌与溺水
例3：多阶段抽样设计
第2部分：实验设计与样本数据收集的进阶
第2章 用图表探索数据
2-1 频数分布表——数据的整理与汇总
例1：洛杉矶每日通勤时间频数分布表
例2：空难原因频数分布表
例3：比较纽约和博伊西的每日通勤时间
例4：探索数据——心率是如何测量的
例5：数据探索——差异告诉了我们什么
第1部分：直方图的基本概念
2-2 直方图
第2部分 使用正态分位图评估正态性
2-3 启发性图表与误导性图表
例1：男性心率的点图
例2：男性心率的茎叶图
例3：全球个人计算机出货量的时间序列图
例4：空难原因的帕累托图
例５：空难原因的饼状图
例6：洛杉矶每日通勤时间的频数多边形
例7：相对频数多边形——洛杉矶和博伊西的每日通勤时间
例8：误导性图表——非零纵轴
例9：误导性图表——图标的使用
第1部分：散点图和相关性
2-4 散点图、相关分析与回归分析
例1：存在相关性——用相机对海豹称重
例2：不存在相关性——总统的身高与其对手的身高
例3：不存在相关性——硬币的质量与其制造年份
第2部分：线性相关系数
例4：通过与对数据看鞋印长度与身高是否存在相关性
例5：通过与对数据看鞋印长度与身高之间是否存在相关性
第3部分：回归分析
例6：通过回归线看相关性
第3章 描述、探索和比较数据
3-1 集中趋势的度量指标
第1部分：集中趋势度量的基本概念
例1：均值
例2：中位数——奇数个数据值
例3：中位数——偶数个数据值
例4：众数
例5：中程数
例6：批判性思维与集中趋势的度量指标
第2部分：集中趋势度量指标的进阶部分
例7：根据频数分布表计算均值
例8：平均绩点的计算
3-2 离散程度的度量指标
第1部分：离散程度的基本概念
例１：全距
例２：使用公式3-4计算标准差
例3：使用公式3-5计算标准差
例4：使用范围经验法则解读s
例5：使用范围经验法则估计s
第2部分：离散程度的进阶部分
例6：经验法则
例7：切比雪夫定理
例8：比较“飞船摇滚飞车”和“恐怖魔塔”的等候时间
例9：比较成年男性的身高和体重
第1部分：z分数、百分位数、四分位数及箱形图
3-3 相对位置的度量与箱形图
例1：比较成年人的体温和25美分硬币的重量
例2：4.01级地震的震级是否显著高
例3：求等候时间为45分钟的百分位数
例4：将求P25百分位数转换为相应的数据值
例5：将求P90百分位数转换为相应的数据值
例6：五数概括法
例7：构建箱形图
例8：比较迪士尼乐园热门游乐项目的等候时间
第2部分：异常值和修正箱形图
例9：构建修正箱形图
第4章 概率论
第1部分：概率的基本概念
4-1 概率
例1：分析索赔
例2：简单事件和样本空间
例3：相对频数法——空难
例4：经典计算法——性别相同的概率
例5：主观估计法——在这门统计课中获得A
例6：成年人认为其见过或遇到过鬼的概率
例7：感恩节在星期三和星期四的概率
例8：成年人上网的概率
第2部分：发生比
例9：实际发生比与赔率
4-2 加法原理和乘法原理
例1：吸食毒品或检验结果为阴性的概率
例2：互斥事件和非互斥事件
例３：没有智能手机的概率
例4：毒品检验和乘法原理
例5：无放回随机选取之人检验为阴性的概率
例6：随机选取两人，生日在同一周的概率
例7：根据概率判断显著性结果
例8：计算一块硬盘能正常工作一年的概率
第1部分：对立事件，“至少一个”的概率
4-3 对立事件、条件概率以及贝叶斯定理
例1：求至少一件产品有缺陷的概率
第2部分：条件概率
例2：入职前的毒品检验
第3部分：贝叶斯定理
例3：条件概率谬论
例4：解读医学检验结果
4-4 计数法则
例1：乘法计数法则——黑客破译密码
例2：阶乘法则——打乱字母
例2：阶乘法则——打乱字母
例3：排列法则（元素相异）——三重彩投注
例4：排列法则（元素重复）——出色的问卷调查设计
例5：彩票中头奖的概率
4-5 假设检验的统计模拟
例6：公司官员与委员会的任命方式有多少种
例1：检验人的平均体温为98.6℉的命题
例2：三人生日都为同一天的概率
第5章 离散概率分布
5-1 概率分布
第1部分：概率分布的基本概念
例1：两个新生儿中女婴数量的概率分布
例2：未授权软件的概率分布
例3：求概率分布的均值、方差和标准差
例4：通过范围经验法则确定显著值
例5：使用概率确定显著值
第2部分：期望值和公式的基本原理
例6：期望值应用——明智的赌徒
5-2 二项分布
第1部分：二项分布的基础
例1：求正好有2人没有携带现金的概率
例2：应用二项概率公式求2人没有带现金的概率
例3：橄榄球加时赛中胜利的概率
例4：5个成年人中恰好有2个人是素食者的概率
第2部分：均值/标准差与批判性思维
例5：使用参数判断显著性
5-3 泊松分布
例1：应用柏松分布求飓风的概率
例2：求一年365天里至少中奖一次的概率彩票
第6章 正态分布
6-1 标准正态分布
例1：机场安检等待时间的均匀分布
例2：机场安检等待时间至少需要2分钟的概率
例3：骨密度测试：低于1.27的概率
例4：骨密度测试——试求给定值右侧的面积
例5：骨密度测试——试求两值之间的面积
例6：骨密度测试——试求测试分数
例7：骨密度测试：最低2.5%和最高2.5%的分数
例8：试求临界值zα
6-2 正态分布的实际应用
例1：男性身高高于72英寸的百分比
例2：满足飞行员身高要求的女性比例
例3：一扇门的高度应该是多少？
例4：显著低的出生体重
6-3 抽样分布和估计量
例1：样本比例的抽样分布
例2：样本均值的抽样分布
例3：所有样本均值的抽样分布
例4：样本方差的抽样分布
例5：样本全距的抽样分布
6-4 中心极限定理
例1：波士顿通勤时间的正态分布
例2：如何调整波音737飞机的座椅宽度？
例3：通过概率确定显著值：人的平均体温是98.6℉吗？
6-5 正态性检验
第1部分：正态性检验的基本概念
例1：确定达拉斯通勤时间的样本是否来自正态分布的总体
第2部分：正态分位图的手动构建
例2：通过正态性检验评估达拉斯通勤时间的样本
第7章 参数估计和样本量确定
7-1 总体比例的估计
第1部分：点估计、置信区间和样本量
例1：上网课学生比例的最佳点估计
例2：构建置信区间——上网课
例3：试求样本比例和误差范围
例4：成年人选择网购的比例是多少
第2部分：更准确的置信区间
7-2 总体均值的估计
例1：求解临界值tα/
例2：花生巧克力的置信区间
例3：批判性思维——黑胶唱片的销量
例4：关于二手烟置信区间的比较
例5：统计学专业学生的智商分数
7-3 总体标准差或方差的估计
例1：试求χ2临界值
例2：心率σ的置信区间估计
例3：求估计σ所需的样本量
7-4 自助法
例1：收入的自助样本
例２：眼睛色彩调查：比例的自助法置信区间
例３：年收入：均值的自助法置信区间
例4：年收入：标准差的自助法置信区间
第8章 假设检验
8-1 假设检验的基础
第1部分：假设检验的基本方法
例1：大多数互联网用户使用双重认证来保护他们的网络数据
第2部分：第一类错误和第二类错误
例2：描述第一类错误和第二类错误
第3部分：统计功效
例3：求解统计功效
例4：达到80%的统计功效所需的样本量
8-2 总体比例的假设检验
第1部分：正态近似法
例1：少于30%的成年人有过梦游吗
第2部分：精确法
例2：应用精确法评估例1的结论
8-3 总体均值的假设检验
例1：成年人睡眠时间——使用统计软件p值法
例2：成年人睡眠时间——手算p值法
例3：成人年睡眠时间——临界值法
例4：成年人睡眠时间——置信区间法
例5：人的平均体温真的是98.6℉吗
8-4 总体标准差或方差的假设检验
例1：铸造25美分硬币
例2：铸造25美分硬币——置信区间法
8-5 重采样法的假设检验
例1：置换检验
例2：总体比例的假设检验——重采样法
例3：成年人睡眠时间——重采样法
例4：铸造25美分硬币——重采样法
第９章 两个样本的统计推断
9-1 两个总体比例
例1：电子烟的戒烟成功率和尼古丁替代品的戒烟成功率有差异吗
例2：两个总体比例的置信区间
9-2 两个总体均值：独立样本
第1部分：独立样本，σ1与σ2未知且不相等
例1：人们越来越高了吗
例2：身高差的置信区间估计
第2部分：其他方法
9-3 配对样本
例1：人们会谎报体重吗
例２：置信区间法：估计男性的实测体重和自报体重差值的均值
第1部分：两个总体方差或标准差的F检验
9-4 两个总体方差或标准差
XX基础统计学（第14版）
例1：美国陆军男性人员的体重
第2部分：其他方法
9-5 重采样法的统计推断
例1：双样本的置换检验
例２：重采样法：检验总体比例差
例3：重采样法：检验独立总体的均值差
例4：重采样法：配对样本
例5：重采样法：检验两个总体的方差或标准差
第10章 相关分析与回归分析
10-1相关分析
第1部分：相关性的基本概念
例1：通过软件求r
例2：通过公式10-1求r
例3：通过公式10-2求r
例4：是否存在线性相关性
例5：伪相关
例6：可解释变异
例7：相关系数的t检验
第2部分：假设检验
第3部分：置换检验
10-2 线性回归
第1部分：回归的基本概念
例1：使用统计软件求回归方程
例2：通过手算求回归方程
例3：绘制回归线
例4：模型预测
例5：强影响点
第2部分：线性回归的分析工具
例6：残差图
10-3 预测区间
例1：彩票的头奖金额与销售量的预测区间
例2：彩票的头奖金额与销售量数据：求决定系数
10-4 多元线性回归
第1部分：多元回归方程的基本概念
例1：预测体重
例2：根据足迹证据预测身高
第2部分：虚拟变量与逻辑回归
例3：虚拟变量作为预测变量
例4：逻辑回归
10-5 非线性回归
例1：求最佳人口模型
例2：解读R
例3：新型冠状病毒感染疫情
第11章 拟合优度与列联表
11-1 拟合优度
例1：实测数据与自报数据
例2：本福特定律：检测计算机入侵
第1部分：独立性检验的基本概念
11-2 列联表
例1：求理论频数
例2：接种疫苗与自闭症之间是否有关联
第2部分：同质性检验、费希尔精确检验和配对卡方检验
例3：归还钱包实验
例4：打哈欠会传染吗
例5：髋关节保护器的效果
第12章 方差分析
12-1 单因素方差分析
第1部分：单因素方差分析的基本概念
例1：车型与头部损伤结果
第2部分：单因素方差分析的进阶
例2：邦费罗尼校正
12-2 双因素方差分析
例1：汽车碰撞测试中的股骨受力情况
第13章 非参数检验方法
13-1 非参数检验的基本方法
例1：平均秩次
13-2 符号检验
例1：与备择假设相矛盾的样本数据
例2：实测体重与自报体重之间是否存在显著差异
例3：性别选择
例4：检验体温的中位数
13-3 威尔科克森符号秩检验
例1：实测体重和自报体重
例2：体温的中位数检验
13-4 威尔科克森秩和检验
例1：男性身高样本数据检验
例2：男性身高——更大的样本
13-5 Kruskal-Wallis检验
例1：车型与头部损伤结果
13-6 秩相关性检验
例1：质量好的智能手机售价更高吗
例2：大样本的情况
13-7 游程检验
例1：小样本——总统的政党
例2：大样本——气温的随机性
第14章 统计过程控制
14-1 均值和波动的控制图
例1：全球温度——过程数据
例2：全球温度——趋势图
例3：全球温度——R控制图
例4：全球温度——x-控制图
14-2 比例的控制图
例1：不合格的飞机高度计
第15章 整体统计学
附录A 附表和公式
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